市面上最好的免费OCR文字识别，准去率95%以上，没有任何限制，适合于长期办公的人士使用，没有次数限制，准确率还高，下载下来稳赚不亏
2021-11-09 15:36:09
407.22MB
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针对当前行人检测方法实时性和精度不能同时兼顾的问题,提出基于YOLOv3改进的实时行人检测算法。本算法对YOLOv3模型进行改进,融入标签平滑,增加多个尺度检测,并采用k-means算法得到模型中的anchors值,实现自动学习行人特征。通过在Caltech数据集上测试结果表明,改进后的YOLOv3行人检测算法mAP(mean Average Precision)达到了91.68%。在分辨率1 920×1 080的视频下,运行速度超过每秒40帧,满足实时行人检测的需求。在Daimler、INRIA行人检测数据集测试结果表明,该改进模型同样具有良好的性能,从而验证该模型具有良好的鲁棒性和泛化能力。
2021-11-09 12:59:21
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友益ocr提取图片文字转文本工具
当对一个纸质文件进行扫描后，以图片形式保存，如果需要对进行修改编辑，则需要重新输入或把图片格式转换为文本格式。这时就需要用OCR技术，提取图片上的文字。"友益ocr提取图片文字工具"是通过调用百度ocr来实现图片内文字的识别，可以较好满足要求。这是一款免费限量使用的工具软件。只要百度接口免费开放，就可以无限期使用。
2021-11-09 10:09:10
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1、参考：
opencv调用YOLOv3模型进行目标检测
基于python3的Opencv（一）-打开摄像头显示图像
python+OpenCV+YOLOv3打开笔记本摄像头模型检测
2、配置：
笔者的运行环境为：
window 10
pycharm
opencv-python
Pytorch-YOLOv3
朋友们可下载笔者修改过的Pytorch-YOLOv3模型：
Pytorch-YOLOv3使用步骤详解(win系统下）
3、步骤：
1. 建video文件
在一级文件下建立video.python file：
2. 添加代码
import numpy as np
import cv2
im
2021-11-08 19:06:03
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现在网上能找到的博客我现在看起来很明白，虽然讲的很详细，但是对于几天前的我真的看不明白，因为新手会遇到各种各样毫无征兆的问题，所以我决定写一篇面向新手的如何去使用 yolo 和如何去做自己的数据集来训练属于自己的模型。因为我也是新手，所以不说原理，只谈操作方法。
因为东西很杂，我会把小东西分出去写，并且在本文中附上链接。
一、准备工作
1、事件前言：
简单介绍下情况，本人本科二年级，机器学习小白，操作系统:windows10
前阵子用 matlab 做图像识别项目时发现了 yolov3 算法，觉得很有意思，但是无奈当时还没有基于matlab 的版本（听说现在有了），所以就用 python 运行
2021-11-08 18:54:00
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python使用yolov3/yolov3-tiny训练好的权重文件.weights进行行人检测，批量测试自定义文件夹下的图片并输出至指定文件夹
目录
python使用yolov3/yolov3-tiny训练好的权重文件.weights进行行人检测，批量测试自定义文件夹下的图片并输出至指定文件夹
一、写在开头
二、已有的环境条件
1. pycharm–python
2. opencv3.4
3. 用yolov3训练好了自己的权重文件.weights
三、文件目录结构
四、批量测试图片测试程序
五、进行测试
六、写在最后
一、写在开头
最近在做毕业设计
2021-11-08 15:40:42
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使用opencv库， 基于KNN分类器的ocr(数字识别)，参考了opencv2.0的例子，进行了部分改编，C++的实现，欢迎下载！
2021-11-08 12:45:25
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LaTeX OCR
win10 用 GPU 加速训练
如何可视化Attention层
致谢
Seq2Seq + Attention + Beam Search。
结构
1. 搭建环境
python3.5 + tensorflow1.12.2
latex (latex 转 pdf)
ghostscript (图片处理)
magick (pdf 转 png)
Linux
一键安装
make install-linux
或
安装本项目依赖
virtualenv env35 --python=python3.5
source env35/bin/activate
pip install -r requirements.txt
安装 latex (latex 转 pdf)
sudo apt-get install texlive-latex-base
sudo apt-get install tex
2021-11-07 22:21:58
44.46MB
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English |
介绍
PaddleOCR旨在创建多语言，出色，领先和实用的OCR工具，以帮助用户训练更好的模型并将其应用于实践。
注意
PaddleOCR支持动态图和静态图编程范例
动态图：dygraph分支（默认），受桨2.0.0支持（）
静态图：开发分支
最近更新
2021.1.21更新了超过25种以上的多语言识别模型的，包括：英语，中文，德语，法语，日语，西班牙语，葡萄牙语，俄罗斯，阿拉伯语等。 更多语言的模型将继续更新 。
2020.12.15更新了数据合成工具，即 ，易于合成与目标场景图像相似的大量图像。
2020.11.25更新新的数据注释工具 ，这有助于提高标记效率。 此外，标记结果可直接用于PP-OCR系统的培训。
2020.9.22更新PP-OCR技术文章
产品特点
PPOCR系列高质量的预训练模型，可媲美商业效果
超轻量ppocr_mobile系列模型：检测
2021-11-06 18:41:13
51.91MB
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