paddleocr最后几个库一个比一个难装，特别是lanms库，巨难装，拒绝任何花里胡哨，十分钟，三步内解决问题。pip下载报错Keyringisskippedduetoanexception:'keyring.backends'CollectinglanmsUsingcachedlanms-1.0.2.tar.gz(973kB)ERROR:Commanderroredoutwithexitstatus1:command:'C:\Users\TensorFlow\anaconda3\python.exe'-c'importsys,setuptools,tokenize;sys.argv[0]=
说明最近公司业务需要用到图文识别类似的功能，所以查阅了许多工具之后选择用百度开源的PaddleOCR来进行使用先看官方简介:百度飞桨PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力开发者训练出更好的模型，并应用落，支持多种OCR相关前沿算法，在此基础上打造产业级特色模型PP-OCR和PP-Structure，并打通数据生产、模型训练、压缩、预测部署全流程PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力开发者训练出更好的模型，并应用落地。PaddleOCR官方主页:https://www.paddlepaddle.org.cn/GitHub地址:https
1.拉取镜像dockerpullregistry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.4.0注：写该文章时，Paddle最新版本为2.5.1，但是在实际安装中会出现与PaddleHub2.3.1版本的冲突，故采用2.4.0版本2.构建并进入容器dockerrun--namepaddle_docker-itregistry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.4.0/bin/bash3.安装paddlehubpipinstallpaddlehub==2.3.14.下载paddleocr项目文件gitclonehttps://gi
最近用到百度飞桨的PaddleOCR，研究了一下PaddleOCR的服务化部署，简单记录一些部署过程和碰到的问题。基础环境paddlepaddle2.5.2python3.7paddlehub2.1.0PaddleOCR2.6pip20#查看python版本python--version#查看pip版本pip--version#查看paddlepaddle版本pipshowpaddlepaddle部署过程中也尝试多次，不同版本遇到的问题不尽相同，这里选取其中一组进行部署说明使用docker部署paddlepaddle2.5.2容器PaddleOCR依赖飞桨环境运行，所以需要先安装paddlep
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、为什么要学习Flask二、Flask是什么？三、使用步骤1.安装2.创建flask应用程序（构建API接口）3.请求该接口总结前言最近，需要写一个程序把PaddleOcr的车牌检测模型部署到服务器上，写成接口的形式，方便他人调用。经过1个星期的努力，终于实现基本功能。因为是第一次接触，所以踩了很多弯路，当然，网上很多教程做的都非常不错，但是对于零基础的我来说，有一点难理解，所以我采用了自己能理解的方式写了一个简单的demo，然后简单记录一下flask部署paddleocr车牌号检测模型。方便后续我自己学习。————
《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~👍感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】8.【基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统】9.【基于YOLOv8深度学
前言： 在之前的项目中，我们已经使用OpenVINOTMCSharpAPI部署PaddleOCR全系列模型，但随着PaddleOCRv4版本发布以及OpenVINOCSharpAPI版本迭代，上一版本的项目已经不再适用。因此在推出的最新项目中，已经完成了对PaddleOCRv4的匹配，并且采用了最新版本的OpenVINOTMCSharpAPI，可以更快的实现在不同平台进行部署，减少使用者在使用时的步骤以及问题。目录1.项目介绍2.项目环境2.1NuGetPackage2.2安装方式3.快速开始3.1获取项目源码3.2获取预测模型3.3OCR识别4.Contact1.项目介绍 该项目主要基于开发
前言： 在之前的项目中，我们已经使用OpenVINOTMCSharpAPI部署PaddleOCR全系列模型，但随着PaddleOCRv4版本发布以及OpenVINOCSharpAPI版本迭代，上一版本的项目已经不再适用。因此在推出的最新项目中，已经完成了对PaddleOCRv4的匹配，并且采用了最新版本的OpenVINOTMCSharpAPI，可以更快的实现在不同平台进行部署，减少使用者在使用时的步骤以及问题。目录1.项目介绍2.项目环境2.1NuGetPackage2.2安装方式3.快速开始3.1获取项目源码3.2获取预测模型3.3OCR识别4.Contact1.项目介绍 该项目主要基于开发
目录官方项目地址Python环境搭建（也就是使用Anaconda的python）1.安装Anaconda1.打开终端并创建conda环境安装PaddlePaddle（CPU演示）安装PaddleOCRwhl包如果安装shapely库报错（我没有报错，其他类似库安装失败同理）Pycharm中配置编译环境与报错解决Pycharm中设置使用conda的虚拟环境。报错1：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'Polygon'报错2：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'lanms'Python代码测试总结欢迎关注『Python』系列，持续更新
目录前言1、安装paddleocr2、安装PIL3、安装numpy4、安装pyautogui5、进行文本识别6、识别结果7、获取文字在图片/屏幕中的位置8、pyautogui+paddleocr鼠标操作9、完整代码前言最近在做自动化测试，因为是处理过的界面，所以使用pywinauto,LDTP获取控件进行操作的方法不可行，于是选择使用pyautogui进行图像识别与键盘鼠标控制。但是单独使用pyautogui测试效率很低，并且pyautogui图片识别并没有opencv识别率高，所以需要结合其他图像库使用。在使用的过程中发现，仅仅使用图像识别有时匹配度比较低，使用opencv进行图像识别定位，
