1.ocr ��Դ��
2.利用百度OCR api批量统计健康码和行程码截图信息-Python
3.按键精灵安卓版用百度云识别通过“算数验证码”
4.Android全品类源码大全
5.搭建自己的卓源卓开OCR服务，第二步：PaddleOCR环境安装
6.ocr-ABCNetV2 环境搭建
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OCR文字识别软件系统，码安集成PyQT界面和源码，卓源卓开支持中英德韩日五种语言，码安提供下载链接和部署教程。卓源卓开系统采用国产PaddleOCR作为底层文字检测与识别技术，码安LOL模拟走砍源码支持各种文档形式的卓源卓开文字检测与识别，包括票据、码安证件、卓源卓开书籍和字幕等。码安通过OCR技术，卓源卓开将纸质文档中的码安文字转换为可编辑文本格式，提升文本处理效率。卓源卓开系统界面基于PyQT5搭建，码安用户友好，卓源卓开具有高识别率、低误识率、快速识别速度和稳定性，易于部署与使用。
OCR系统原理分为文本检测与文本识别两部分。文本检测定位图像中的文字区域，并以边界框形式标记。现代文本检测算法采用深度学习，具备更优性能，特别是在复杂自然场景下的应用。识别算法分为两类，针对背景信息较少、安卓 记账app源码以文字为主要元素的文本行进行识别。
PP-OCR模型集成于PaddleOCR中，由DB+CRNN算法组成，针对中文场景具有高文本检测与识别能力。PP-OCRv2模型优化轻量级，检测模型3M，识别模型8.5M，通过PaddleSlim模型量化方法，将检测模型压缩至0.8M，识别压缩至3M，特别适用于移动端部署。
系统使用步骤包括：运行main.py启动软件，打开，选择语言模型（默认为中文），选择文本检测与识别，点击开始按钮，检测完的文本区域自动画框，并在右侧显示识别结果。
安装部署有多种方式，推荐使用pip install -r requirements命令，或从下载链接获取anaconda环境，下载至本地anaconda路径下的envs文件夹，运行conda env list查看环境，使用conda activate ocr激活环境。
下载链接：mbd.pub/o/bread/mbd-ZJm...
利用百度OCR api批量统计健康码和行程码截图信息-Python
一款利用Python结合百度OCR API的便捷软件，旨在简化处理健康码截图信息的黑马品优购源码繁琐过程。灵感来源于网络上复旦博士的创意，该软件实现了自动识别并统计健康码截图中的文字信息，形成易读的Excel报表。
软件的核心功能在于批量处理指定文件夹内的健康码截图，通过OCR技术提取中的文字数据，从而自动化统计。整个实现过程精简高效，仅需约行代码便能完成。
为了展示软件的实际应用效果，以下是模拟的截图，直观呈现了软件处理后的结果。
为了适应不同地区的健康码识别需求，源代码提供了福建健康码的示例代码。其他地区的用户可参照“message信息”自行调整正则匹配规则以适应本地健康码格式。
为了注册使用百度OCR服务，请访问百度AI开放平台，完成应用创建以获取AppID、API Key和Secret Key。这些关键信息是与百度OCR API交互的必要条件。
如果您对打包好的软件感兴趣，欢迎通过私信方式与我联系。这款工具不仅简化了数据处理流程，更旨在提升效率与便利性。
按键精灵安卓版用百度云识别通过“算数验证码”
百度云识别在简单文字识别上表现出色，因此我们尝试使用其识别算数验证码。先预览验证，开源在线直播平台源码如下所示：
显示包含加减乘除四种运算，我们需要计算每个等式的结果。
接下来是运行效果演示。
实现过程包含以下步骤：
一、从模拟器中截图验证码。
二、识别内容。例如，解析"-="，识别为字符串。
三、判定算式类型。通过查找加号、减号、乘号、除号，判断运算符。
四、提取数字。以"-="为例，通过减号分割为""和"="，然后去掉"="后的字符得到""。
五、执行计算。依据判定的运算符计算结果。
代码如下，学java读源码吗使用了xiaomu.mql库进行操作：
Import "xiaomu.mql"
定义截图路径。
输入百度云API和Secret。
执行截图操作。
使用百度云OCR识别功能。
打印识别结果。
定义计算函数，根据运算符计算结果。
如果需要命令库，可以关注公众号并回复“命令库”获取。
如需了解百度云文字识别源码及使用方法，可查看先前的文章《百度云文字识别源码分享》。
Android全品类源码大全
以下是Android源码大全的相关内容整理，包含了多个方面的代码资源：
1. Android源码类型丰富多样，包括：
- TextView
- UI布局
- UPnP
- Widget小组件
- WiFi蓝牙
- Win8风格
- XMPP
- 安装与卸载
- 编程知识
- 标签云
- 抽屉效果
- 串口、Socket通讯与USB驱动
- 窗口抖动
- 代码安全
- 导航菜单分类
- 登录与注册
- 地图、导航、定位等
- 电量管理
- 动画效果
- 动态布局
- 短信彩信
- 短信验证
- 对讲机与录音
- 多点触控与手势控制
- 飞行模式
- 富文本编辑器
- 工具与文档
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- 机顶盒应用
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- 记事本与备忘录
- 键盘输入
- 截屏功能
- 进度条
- 开发框架
- 开关效果
- 课程表
- 聊天通讯
- 浏览器与相关技术
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- 相关功能扩展
- 跑马灯
- 瀑布流
- 其他功能
- 启动与网络判断
- 切换动画
- 人脸识别
- 日志分析
- 闪光灯
- 社交分享与第三方登录
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- 市县联动与多级联动
- 时间轴
- 视频播放与流媒体
- 视图效果与库
- 搜索相关
- 锁屏与安全功能
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- 通讯录与联系人
- 图表报表
- 处理
- 选择与管理
- 加载与缓存
- 编辑功能
- 网站交互与数据传输
- 文档操作
- 文件管理
- 文件下载与上传
- 下拉刷新与上拉加载
- 消息推送
- 悬浮窗
- 验证码
- 摇一摇与重力传感器
- 夜间模式
- 医疗相关功能
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- 音乐播放器与相关
- 引导页面
- 应用更新与管理
- 应用信息
- 邮件相关
- 游戏源码
- 语音识别与文本朗读
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- 字母索引
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- EditText输入框
- Emoji表情
- Fragment与Tab选项卡
- GIF支持
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- HOME键处理
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- IPCamera应用
- JBox2D相关
- Launcher桌面
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- NFC功能
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- OCR图像识别
- P2P通信
- PopupWindow
- SD卡管理
- SQLite数据库
- SQL Server与安卓集成
以上资源均提供了下载链接，访问密码为，可以根据需求选择下载。这些代码涵盖了Android开发中的各个模块，对开发者来说是非常宝贵的参考资料。
搭建自己的OCR服务，第二步：PaddleOCR环境安装
搭建自己的OCR服务需要安装PaddleOCR环境。在安装过程中，可能会遇到一些问题，特别是在系统配置方面。我将分享在搭建过程中遇到的问题以及解决方法。首先，安装C++开发环境。由于大多数非专业开发人员可能忽略了C++开发环境的需要，导致后续安装步骤出现错误。因此，需要从微软官网下载并安装Visual Studio社区版，选择适用于c++应用的版本。
接下来，按照PaddleOCR官网提供的步骤进行安装。进入百度飞浆官网安装地址，选择相应的版本、系统、安装方式和计算机平台。执行安装CPU版本的paddlepaddle命令。在pip安装过程中，会自动下载依赖库，包括lanms-neo和polygon3。若未安装C++环境，可能会导致安装失败。
安装完成后，使用python解释器验证安装情况。输入`import paddle`和`paddle.utils.run_check()`以确保安装成功，并检测到计算机的CPU数量。同时，可以参考gitee上的安装教程，以确保安装过程无误。
接下来，使用OCR识别。首先运行识别程序，自动下载超轻量PP-OCRv3模型，包括检测模型、方向分类器和识别模型。如果需要，可以主动下载或从百度飞浆官网获取预训练模型。通过python脚本进行测试，确保OCR功能正常运行。
对于识别率不高的问题，可以进行后续的模型训练和优化。如果选择使用官网预训练模型，可以简化后续操作。接下来，下载PaddleOCR源码。从GitHub或Gitee获取源码，以便深入学习和研究。源码目录结构有助于理解PaddleOCR的内部实现，其中`requirements.txt`文件记录了安装过程中下载的依赖库。
至此，PaddleOCR的基本安装完成。若需要学习或研究，下载源码进行深度了解是很有帮助的。整个过程确保了环境的正确配置，为后续的OCR服务搭建奠定了基础。
ocr-ABCNetV2 环境搭建
端到端的文字识别模型，能够识别弯曲文本。尽管百度的 pgnet 模型无法使用，但我找到了一款新的模型。虽然效果尚未测试，但环境搭建的过程确实令人感到挑战，detectron2 的部署似乎不太友好。以下是环境搭建的具体步骤记录。
注意事项：在使用 pytorch 和 detectron2 时，需要确保它们的 cuda 版本相同。这里我们统一使用 cuda-.2 版本。
首先，创建一个 conda 虚拟环境。
如果您不希望遇到麻烦，可以先将所有依赖包安装好，这里提供作者自己记录的依赖包列表。
1、安装 pytorch
如果网络状况不佳，可以使用清华源。默认安装的将是 cuda-.2 版本。
2、安装 detectron2
有两种安装方式：1）下载源码，编译安装；2）直接下载官方编译好的包。这里我们选择第二种方式，避免不必要的麻烦。
3、安装 AdelaiDet
由于需要编译源码，首先需要安装 cuda-.2 版本。您可以从 nvidia 官网下载安装命令，如下所示：
配置 cuda 环境变量：
安装 AdelaiDet，下载项目代码
编译安装：
如果网络状况不佳，依赖包下载会超时。在这种情况下，可以先设置 pip 清华源，设置方法如下，在当前目录新建 setup.cfg 文件，输入以下内容：
然后再进行编译安装：
测试推理
中文模型下载地址：github.com/aim-uofa/Ade...
选择 Experimental results on ReCTS 这栏，查看实验数据表。感觉该模型仅进行了文本检测任务的训练，并未进行识别任务的训练。
下载中文字体文件和中文字典文件，并将它们放在当前根目录下：
注意，该模型仅支持 gpu 推理。在 cpu 上运行时，会直接报错，因为 pytorch 框架的 SyncBN 层只能在 gpu 上运行。当然，您也可以通过修改 v2_chn_attn_R_.yaml 文件，将第 行的配置参数 SyncBN 修改为 BN，然后运行。虽然程序可以运行，但这样修改是否会影响推理效果尚不清楚。
如果只关注如何将弯曲文本拉直，可以参考：github.com/Yuliang-Liu/... 工程，下载源码，运行示例文件。
如果只关注贝塞尔曲线的生成，可以参考：drive.google.com/file/d...
注意，需要梯子才能访问源码。源码中只有一个 python 脚本文件，为了方便广大网友使用，这里直接将 python 代码复制下来了：
以上就是全部代码。代码是完整的，但使用方法需要您自己领悟。
报错处理
可能会遇到以下错误：
解决方法，编辑 adet/structures/beziers.py 文件，添加如下方法：
参考：github.com/aim-uofa/Ade...
如果仍然报错，按照官方文档编译安装指定 commit_id 版本的 detectron2。
