OCR

修改 PaddleOCR-V5 部署包的 JNI 层,将其移植到安卓系统,并做了 Autojs Pro 的适配,解决了一些子线程上下文与栈内存问题。 本项目成功将PaddleOCR-V5部署包的JNI层进行改造,实现了在Android系统上的完整移植,并针对AutoJS Pro环境进行了专门适配。重点解决了autojs子线程环境下的上下文管理问题和栈内存溢出等关键技术难题,使OCR功能能够在移动端高效稳定运行。 注:在 autojs 环境内可以使用 opencl 驱动 gpu,在原生环境下的解决方案欠研究,但使用四核cpu并行速度差不了太多
1010C/C++Android200.00元
实现从车辆采购、报关申报、运输跟踪到税务结算的全流程数字化管理。系统支持辆进出口业务流程中资料的管理,实现合同和相关证件以及发票的OCR识别,替代原有手工Excel流程和手动录入,降低人工错误率,提高效率。系统包含平台端以及小程序端,平台端实现公司,用户和权限的配置,小程序主要是采购公司管理员和车务员等人员使用。 技术栈: 后端:Java 17 + Spring Boot 3.0 +Umi-OCR 数据库:MySQL 8.0+ Redis 7.0(缓存)+ Elasticsearch 8.0(日志) 基础设施:阿里云服务器 功能点包括: 1.采购合同管理 2.委托合同管理 3.车型车辆管理 4.车辆采购资料上传 5.车辆采购流程确认 6.财务相关支付资料上传 7.采购情况统计 8.公司和人员管理
1280Java微信小程序
该小程序的使用群体主要是银行工作人员,对方有识别身份证复印件信息的需求,包括手写的手机号等; 相比市面上的OCR,本小程序主要做到一个定制化识别,并批量生成指定格式的表格可供直接使用。主 要用到小程序的前端语言。
1020PythonOCR
印刷体数字、手写体数字、数码管数字、点阵数字识别 基于一百字体与一百多背景图合成的印刷体数字、手写体数字、数码管数字、点阵数字数据集训练的识别模型 在线体验 英文字母、数字、标点符号、数学符号、拼音
1030Pytorchcv
英文字母、数字、标点符号、数学符号、拼音、音标、Emoji 识别 基于四千多字体与一百多背景图合成的英文字母、数字、标点符号、数学符号、拼音、音标、Emoji 合成数据集识别的识别模型 在线体验 英
640Pytorchcv
英文字母、数字、标点符号、数学符号、拼音、音标、Emoji 检测 基于四千多字体与随机生成背景图合成的英文字母、数字、标点符号、数学符号、拼音、音标、Emoji 合成数据集识别的检测模型 在线体验
900Pytorchcv
票证检测矫正模型介绍 【读光商用矫正模型开源,快来体验吧】票证检测矫正模型在实际生活中有着广泛的需求,例如信息抽取、图像质量判断、证件扫描、票据审计等领等场景,可以大幅提高工作效率和准确性。本次 读光
1720pytorchcv
介绍(Introduction) 验证码识别模型 ocr-captcha专门识别常见验证码的模型,训练模型有2个: 1.small:训练数据大小为700MB,约8.4万张验证码图片,训练轮次27轮,
950pytorchcv
介绍(Introduction) 验证码识别模型 ocr-captcha专门识别常见验证码的模型,训练模型有2个: 1.small:训练数据大小为700MB,约8.4万张验证码图片,训练轮次27轮,
390pytorchcv
Qwen-VL ? ?  | Qwen-VL-Chat ? ?  (Int4: ? ? ) | Qwen-VL-Plus ? ?  |
2670pytorchQwen
Qwen-VL ? ?  | Qwen-VL-Chat ? ?  (Int4: ? ? ) | Qwen-VL-Plus ? ?  |
1310pytorchQwen
文字识别模型介绍 文字识别,即给定一张文本图片,识别出图中所含文字并输出对应字符串。 本模型用于通用场景(不包含手写场景)的文字识别任务。 欢迎使用! 模型描述 本模型主要包括两个主要部分,统一卷积与
780pytorchcv
读光文字识别 News 2023年6月: 新增轻量化端侧识别LightweightEdge-通用场景模型和轻量化端侧行检测模型。 2023年4月: 新增训练/微调时读取本地数据集的lmdb,用训练/
950pytorchcv
读光文字检测 News 2023年10月: 新增DBNet通用场景模型和轻量化端侧模型转onnx和onnx推理功能 2023年6月: 新增轻量化端侧行检测模型和行识别模型 2023年3月: 新增DB
700pytorchcv
LORE无线表格结构识别模型介绍 表格结构识别,即给定一张图片,检测出图中单元格的物理坐标(四个顶点)以及逻辑坐标(行号列号)。在无线表格中,单元格的物理坐标使用表格内文字的外接框。 模型描述 本模型
1980pytorchcv
读光文字检测 News 2023年10月: 新增DBNet通用场景模型和轻量化端侧模型转onnx和onnx推理功能 2023年6月: 新增轻量化端侧行检测模型和行识别模型 2023年3月: 新增DB
860pytorchcv
读光文字识别 News 2023年6月: 新增轻量化端侧识别LightweightEdge-通用场景模型和轻量化端侧行检测模型。 2023年4月: 新增训练/微调时读取本地数据集的lmdb,用训练/
1200pytorchcv
VLPT多模态文字检测预训练模型介绍 文字检测天然涉及到图像和文本两种模态,VLPT通过设计三个图像特征和文本特征相互交互的预训练 任务,使得模型backbone具有了优秀的文字感知能力。该backb
520pytorchcv
VLDoc文档理解多模态预训练模型介绍 文档理解,即给定一个视觉富文档(visually-rich document),对其自动地分析与处理,包括文档信息抽取、文档版面分析、文档分类与文档VQA等等。
1420pytorchmulti-modal
读光文字识别 News 2023年6月: 新增轻量化端侧识别LightweightEdge-通用场景模型和轻量化端侧行检测模型。 2023年4月: 新增训练/微调时读取本地数据集的lmdb,用训练/
1170pytorchcv
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