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需要进行PIL和pytesseract的安装、识别引擎tesseract-ocr的安装，之后才能使用Python实现图片中英文信息的识别

根据百度的自动识别身份证、银行卡号和卡片文字的demo

caffe一键式训练评估集成开发环境 最近更新2020.07.08 概述 本项目提供一个集成式开发环境，在配好咖啡环境的情况下，立即将准备好的图片放入数据目录下，便可以一键生成lmdb数据文件，均值文件，标注文件和测试评估模型，发现错误样本，部署模型等所有的操作，更难能可贵的是它是跨平台的，可以无缝的在Windos和Linux之间切换。 使用深度学习完成一个特定的任务说明说字符识别，人脸识别等大致可以分为数据准备，定义模型，训练模型，评估模型和部署模型等几个步骤。 配置caffe 现在配置caffe非常方便，仅需几行命令即可搞定，确保安装了所需的依赖，这里仅摘录最关键的部分，其余的详细内容可参见参考链接。 视窗 ::为了减少日后不必要的麻烦，建议VS2015,Cuda8.0,cudnn5.1及以上,python2.7 git clone https://github.com/BVLC/c

YoloV3-ncnn-Jetson-Nano 带有ncnn框架的YoloV3。 论文： : 专为Jetson Nano设计的产品，请参阅 基准。 模型 杰特逊纳米2015 MHz RPi 4 64-OS 1950兆赫 YoloV2（416x416） 10.1帧/秒 3.0帧/秒 YoloV3（352x352）微小 17.7帧/秒 4.4 FPS YoloV4（416x416）微小 11.2 FPS 3.4帧/秒 YoloV4（608x608）完整 0.7帧/秒 0.2帧/秒 YoloV5（640x640）小 4.0 FPS 1.6帧/秒 依赖关系。 2021年4月4日：改编为ncnn版本20210322 要运行该应用程序，您必须： 已安装腾讯ncnn框架。 代码：：已安装块。 （ $ sudo apt-get install codeblocks ） 安装应用程

重新实现CRAFT-字符区域感知以进行文本检测 客观的 复制论文提到的弱监督培训 在所有流行的数据集上生成字符bbox。 使用命令行界面公开经过预训练的模型，以在自定义图像上合成结果 克隆存储库 git clone https://github.com/autonise/CRAFT-Remade.git cd CRAFT-Remade 选项1：Conda环境安装 conda env create -f environment.yml conda activate craft 选项2：Pip安装 pip install -r requirements.txt 在自定义图像上运行 将图像放在文件夹中。 从预先训练的模型列表中获取预先训练的模型（当前仅可使用SYNTH-Text进行严格监督） 运行命令- python main.py synthesize --model=./mo

为解决在嵌入式设备上实时、高精度检测司机安全驾驶监督的问题，本文基于目标检测中经典的深度学习神经网络YOLOv3-tiny，运用通道剪枝技术成功在目标检测任务中实现了模型压缩，在精度不变的情况下减少了改进后神经网络的计算总量和参数总数.并基于NVIDIA的推理框架TensorRT进行了模型层级融合和半精度加速，部署加速后的模型.实验结果表明，加速模型的推理速度约为原模型的2倍，参数体积缩小一半，精度无损失，实现了高精度下实时检测的目的.

Tesseract OCR多线程并发识别案例----只演示多线程并发识别，此工具不关注识别正确率，可通过训练tessdata来获得更高的识别正确率。

ocr识别 训练自己的字库所需要的工具 1.安装tesseract-ocr-setup-4.0.0-alpha.20180109.exe 一直next ,出现Android选项点击“+”展开勾选语言包 math chinal english 然后下一步，直到结束。 2. https://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/ 下载jTessBoxEditor，把安装包放到 Tesseract-OCR 目录下。 3.path 环境变量添加路径：我的是C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR 4.cmd 命令输入：tesseract -v 查看是否成功。 5.文字图片放到：Tesseract-OCR\tessdata目录下 我的是test.jpg 6.进入cmd，进入到要识别的图片的路径下，输入命令：tesseract 图片名称 生成的结果文件的名称 字库。 tesseract test.jpg result -l chi_sim 网站 http://www.cnblogs.com/lcawen/articles/7040005.html tesseract mjorcen.normal.exp0.jpg mjorcen.normal.exp0 -l chi_sim batch.nochop makebox

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