ocr-ABCNetV2 环境搭建

       端到端的文字识别模型，能够识别弯曲文本。文字文字尽管百度的识别识别 pgnet 模型无法使用，但我找到了一款新的软件软件模型。虽然效果尚未测试，源码源码但环境搭建的下载下载过程确实令人感到挑战，detectron2 的安装部署似乎不太友好。以下是文字文字环境搭建的具体步骤记录。

       注意事项：在使用 pytorch 和 detectron2 时，识别识别需要确保它们的软件软件 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，源码安装gtk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。cefsharp源码编译

       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。

来自Github上的7款免费开源软件！精品推荐，切勿错过！！

       在科技的海洋中，我们发现了一片宝藏岛，其中蕴藏着七款来自GitHub的卓越开源软件，每一款都犹如璀璨的明珠，等待你的探索和应用。今天，就让我们一起揭开它们神秘的面纱，领略它们的无限可能！

       首先，迎接我们的是Umi-OCR，这是一颗识别力超群的明珠。这款免费开源工具，如同魔术师般，能将中的文字轻松剥离，无论是截图还是批量导入，无论是横竖排的挑战，Umi-OCR都能从容应对，即使面对水印，它也毫不畏惧。而且，它专为Windows 打造，让文字识别变得更简单，只需访问GitHub上的/hiroi-sora/Umi-OCR，你就能拥有它。

       紧接着，是mcrypt源码安装screego，这颗共享屏幕的星星。无需繁琐的安装过程，screego通过WebRTC技术，让你的实时通信如行云流水般畅快。只需轻轻一点，浏览器分享就能带你进入共享世界。它的GitHub地址是/screego/server，等待你去体验它的便捷。

       接下来，我们来到逻辑的海洋，LogicFlow是一艘高性能的流程船。这个高拓展性的框架，专为业务流程设计，让你能够随心所欲地添加自定义插件，让工作流程如鱼得水。它的源代码宝库在GitHub，地址是/didi/LogicFlow，等待你去驾驭。

       然后，让我们把目光转向桌面，lively带来动态壁纸的新体验。这个动态Windows壁纸工具，犹如一个灵动的艺术品，支持多种类型的壁纸，还有集成的API，让你的桌面焕发无限生机。访问GitHub的/rocksdanister/lively，让桌面生动起来。

       如果你是多媒体的爱好者，那么mpv/vlc播放器和WinUI 3设计的结晶绝不会让你失望。这款开源免费的播放器，不仅具备强大的功能，还支持Shadertoy等创新技术，让你的盗号网页源码观影体验更为丰富。

       继续探索，我们来到了answer，一款开源的Go语言问答平台。它像一个智能知识库，包含积分系统、提问、回答和标签功能，为开发者们提供了一个交流的乐园，/answerdev/answer，欢迎你加入知识共享的行列。

       最后，我们来到媒体管理的领域，jellyfin是你的媒体库守护神。这款免费且功能强大的工具支持中文，跨平台使用，无论是本地媒体管理还是同步播放，都能轻松搞定。访问/jellyfin/jellyfin，让你的媒体收藏井井有条。

       而如果你是家庭云系统的追求者，CasaOS将是你理想的选择。一键安装，简洁易用，家庭友好界面，多设备兼容，应用商店集成和Docker应用部署，还有资源监控功能，让你的家庭数据管理变得轻松。/IceWhaleTech/CasaOS，打造你的智能家庭云。

       以上七款开源软件，每一款都有其独特的魅力和价值，它们在等待你去发现，去使用。赶紧加入这个开源的大家庭，让科技的力量为你的生活增添色彩！

python打造实时截图识别OCR

       Python打造实时截图识别OCR，是实现自动化文字识别的关键技术。本文将详细阐述实现这一功能的两种方法，以Snipaste工具辅助，同时结合pytesseract与百度API接口，提供从工具下载到OCR实现的全程指导。

       ### 方法一：pytesseract

       #### 第一步：下载并安装Tesseract-OCR

       访问指定网址下载Tesseract-OCR，并将其安装在你的计算机上。

       #### 第二步：配置环境变量

       将Tesseract-OCR的路径添加到系统环境变量中，确保Python能够访问到Tesseract的执行文件。

       #### 第三步：确认Tesseract版本

       通过命令行输入`tesseract -v`来检查Tesseract的版本信息，确保安装正确。

       #### 第四步：修改pytesseract配置

       在Python的site-packages目录下，编辑pytesseract文件，以确保能够识别特定语言。

       #### 第五步：下载并安装字体

       下载与Tesseract版本相匹配的字体，并将其放置在指定目录下，以便OCR识别。

       #### 第六步：源码解析与测试

       解析源码，进行OCR识别测试，查看效果。

       #### 评价

       优点：免费，操作简便，适合初学者。

       缺点：识别准确率有限，识别效果一般。

       ### 方法二：百度API接口

       #### 第一步：获取百度AI开放平台资源

       注册并登录百度智能云账号，创建应用获取AppID，API Key，Secret Key。

       #### 第二步：安装百度API

       通过pip安装百度API接口。

       #### 第三步：源码解析与测试

       解析源码，设置参数，实时进行OCR识别测试。

       #### 评价

       优点：功能强大，识别效果显著。

       ### 小问题

       在尝试将功能封装为exe时，发现循环截图和实时识别的问题，该问题待解决后将实现完整的封装。

       总结，使用Python结合上述方法，能够有效实现实时截图识别OCR，适用于自动化、文字处理等场景。尝试不同的方法和优化策略，可以提高识别准确性和效率。

OpenAI 开源的免费 AI 语音转文字工具 - Whisper，一步一步本地部署运行

       OpenAI 推出的开源免费工具 Whisper，以其出色的语音识别功能吸引了不少关注。这款模型不仅能够进行多语言的语音转文本，还能进行语音翻译和语言识别，实用价值极高。市面上许多语音转文字服务如讯飞语记等都收费，而Whisper作为开源选择，无疑是一个经济实惠且性能强大的解决方案。

       想在本地体验Whisper，首先需要为Windows设备安装ffmpeg和rust。ffmpeg可以从ffmpeg.org下载并配置环境变量，而rust则可以从rust-lang.org获取并确保命令行可用。接着，创建一个python虚拟环境，安装Whisper所需的依赖库。

       运行Whisper的过程相当直接。通过命令行，只需提供音频文件如"Haul.mp3"，并指定使用"medium"模型（模型大小从tiny到large递增）。首次运行时，Whisper会自动下载并加载模型，然后开始识别并输出文本，同时将结果保存到文件中。如果想在Python代码中集成，也相当简单。

       如果你对此技术感兴趣，不妨亲自尝试一下。项目的源代码可以在github.com/openai/whisper找到。这不仅是一次AI技术的体验，还可能开启语音转文字的新篇章。更多详情可参考gpt.com/article/的信息。

       标签推荐：#AI技术 #OpenAI开源 #Whisper模型 #语音转文字 #ChatGPT应用

源码是什么

       1、源码指编写的最原始程序的代码。用户平时使用软件时就是程序把“源码”翻译成我们可直观的形式表现出来供用户使用的。任何一个网站页面，换成源码就是一堆按一定格式书写的文字和符号。

       2、生成目标代码，即计算机可以识别的代码。

       3、对软件进行说明，即对软件的编写进行说明。为数不少的初学者，甚至少数有经验的程序员都忽视软件说明的编写，因为这部分虽然不会在生成的程序中直接显示，也不参与编译。

       4、但是说明对软件的学习、分享、维护和软件复用都有巨大的好处。因此，书写软件说明在业界被认为是能创造优秀程序的良好习惯，一些公司也硬性规定必须书写。

paddleocr—— win下环境搭建下载安装使用

       PaddleOCR是一个基于飞桨开发的OCR系统，包含了文字检测、文字识别、文本方向检测和图像处理等模块。为了在Windows环境下搭建PaddleOCR，首先需要准备Python环境。推荐使用Anaconda搭建Python环境，它可以帮助用户管理多个Python环境。安装Anaconda后，可以通过创建新的conda环境来安装所需的工具包，例如安装python版本为3.的环境，确保pip版本为.2.2或更高版本。另一种方式是直接安装Python，下载Python并选择最新版本的上一版本进行安装，记得在安装过程中勾选“Add Python To Path”。安装完成后，使用Anaconda Prompt创建conda环境，执行特定的命令来创建名为paddle_env的环境。

       在完成Python环境的搭建后，需要安装PaddlePaddle和PaddleOCR。对于PaddlePaddle的安装，可以使用pip进行安装，确保安装的是适合当前Python环境的版本。安装完成后，通过Python环境运行测试命令，验证PaddlePaddle是否安装成功。对于PaddleOCR，推荐使用版本2.6.0或以上，安装前可能需要先解决shapely库在Windows环境下的安装问题，通常可以通过下载shapely安装包来解决。

       安装完成后，可以通过执行特定的命令来验证PaddleOCR的安装。在终端中打开Python环境，输入相关命令，如果返回“PaddlePaddle is installed successfully!”，则表示安装成功。如果在安装过程中遇到问题，例如无法找到特定模块，可以尝试卸载所有相关包，然后重新安装特定版本的OpenCV。

       在安装了PaddleOCR后，可以使用标注工具PPOCRLabel进行的标注工作。获取PPOCRLabel的源代码，通常可以通过访问GitHub仓库或下载源代码包。在安装PPOCRLabel时，可以使用whl包进行安装，这通常包括依赖库的安装，如shapely。安装后，PPOCRLabel会弹出窗口，允许用户对进行标注。在使用过程中，可能会遇到一些小问题，如输入法问题或标注闪退，可以通过修改相关文件来解决，或者采取一些临时措施，如保存标注内容并重启程序。

       总体来说，为了成功安装和运行PaddleOCR及其相关标注工具，用户需要遵循一系列步骤来搭建Python环境，安装所需的库，验证安装，并最终使用标注工具进行实际工作。在遇到问题时，通过调整环境配置或更新依赖库可能有助于解决这些问题。