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，码安帝国虚拟资源付费网站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、强制自拍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裂变视频源码繁琐过程。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，子弹跟踪源码如下所示：

       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，滚动介绍源码使用了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

        - 刮刮乐

        - 广告展示

        - 后台服务

        - 换肤功能

        - 机顶盒应用

        - 计算器

        - 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

        - 闹钟

        - 拍照与录像

        - 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

        - 声波通讯与耳机

        - 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

        - 天气日历

        - 条码扫描与二维码

        - 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

        - 仪表盘效果

        - 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

        - 运营商相关

        - 支付示例

        - 字母索引

        - 自定义控件

        - 自适应布局

        - 对话框

        - DLAN功能

        - EditText输入框

        - Emoji表情

        - Fragment与Tab选项卡

        - GIF支持

        - GridView相关

        - HOME键处理

        - iOS风格

        - IPCamera应用

        - JBox2D相关

        - Launcher桌面

        - ListView相关

        - NFC功能

        - OAuth授权

        - 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。