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| 基于PaddleOCR的车牌检测识别 前言前提条件相关介绍PaddleOCR环境要求车牌检测识别准备数据集车牌文本检测下载预训练模型微调、训练车牌检测数据集评估训练好的模型导出模型 车牌文本识别下载预训练模型微调、训练车牌识别数据集评估训练好的模型导出模型 进行预测测试结果图 参考 前言 由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。更多精彩内容，可点击进入YOLO系列专栏、自然语言处理 专栏或我的个人主页查看基于DETR的人脸伪装检测YOLOv7训练自己的数据集（口罩检测）YOLOv8训练自己的数据集（足球检测）YOLOv5：TensorRT加速YOLOv5模型推理YOLOv5：IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU玩转Jetson Nano（五）：TensorRT加速YOLOv5目标检测YOLOv5：添加SE、CBAM、CoordAtt、ECA注意力机制YOLOv5：yolov5s.yaml配置文件解读、增加小目标检测层Python将COCO格式实例分割数据集转换为YOLO格式实例分割数据集YOLOv5：使用7.0版本训练自己的实例分割模型（车辆、行人、路标、车道线等实例分割） 前提条件 熟悉Python 相关介绍 Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。PaddleOCR（全称：Paddle Optical Character Recognition）是一个基于PaddlePaddle深度学习框架开发的开源OCR（光学字符识别）工具。OCR是一种技术，用于将印刷体或手写体的文本内容转换为可编辑的电子文本。PaddleOCR旨在通过深度学习技术实现高精度的文本检测、文本识别和版面分析等功能。PaddleOCR项目提供了一个端到端的OCR解决方案，涵盖了以下主要功能： 文本检测（Text Detection）：识别图像中的文本区域，通常以矩形边界框表示。文本识别（Text Recognition）：对于检测到的文本区域，进一步识别其中的字符和单词，将图像中的文本内容转化为可编辑的文本。版面分析（Layout Analysis）：分析文档的版面结构，包括段落、标题、表格等，从而更好地理解文档的组织结构。 PaddleOCR项目使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），来训练和优化用于文本检测和文本识别的模型。该项目的优势在于它能够处理多种语言和不同领域的文本，同时提供了易于使用的API和命令行界面，使开发者能够轻松地集成OCR技术到自己的应用中。总之，PaddleOCR是一个开源的、基于PaddlePaddle的OCR工具，旨在提供高精度的文本检测、文本识别和版面分析功能，以满足不同应用领域对OCR技术的需求。 PaddleOCR 项目地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.gitPaddleOCR官方教程文档：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.6/README_ch.md注：PaddleOCR官方教程文档写得十分详尽，有兴趣者，可自行查阅。之所以写这篇文章，是本人查阅完PaddleOCR官方教程文档后，对自己的项目需求，进行快速应用实现、部署的一次小记录。本文旨在快速应用实现，不究原理，后续有空再写。 环境要求 paddleocr==2.7.0.0paddlepaddle==2.4.2paddleslim: 2.2.2shapelyscikit-imageimgaugpyclipperlmdbtqdmnumpyvisualdlrapidfuzzopencv-python |
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