福州专业网站建设怎么做,wordpress怎么换中文字体,wordpress前端切换风格,潍坊门户网站建设YOLOv8 PaddleOCR 技术方案落地 Yolov8相关文档Step 1 证件模型的训练Step 2 Yolov8进行图片推理Step 3 PaddleOCR进行识别Step 4 整合Yolov8 PaddleOCR 进行OCR Yolov8相关文档
《yolov8 官方网站》 《Yolov8 保姆级别安装》 Ultralytics YOLOv8 是一款尖端的、最先进的 (S… YOLOv8 PaddleOCR 技术方案落地 Yolov8相关文档Step 1 证件模型的训练Step 2 Yolov8进行图片推理Step 3 PaddleOCR进行识别Step 4 整合Yolov8 PaddleOCR 进行OCR Yolov8相关文档
《yolov8 官方网站》 《Yolov8 保姆级别安装》 Ultralytics YOLOv8 是一款尖端的、最先进的 (SOTA) 模型它以之前 YOLO 版本的成功为基础并引入了新功能和改进以进一步提高性能和灵活性。YOLOv8 旨在快速、准确且易于使用使其成为各种对象检测和跟踪、实例分割、图像分类和姿势估计任务的绝佳选择 目前市面的OCR功能都已经比较完善了Paddle也很出众不过OCR出来后相关字段都是错乱你通过正则表达式获取也不能满足特殊场景那么就需要特别的位置检测。yolov家族就是做这个事情的通过图片相关位置截取图片在进行OCR Step 1 证件模型的训练
1、选取身份证标注 300张样本200张测试样本 2、使用标注软件进行处理数据集(这里我用的是 makesense) 3、yolov8 进行训练模型 (这里可以参考《Yolov8 保姆级别安装》文章 )
yolo detect train modelyolov8n.pt dataidCard.yaml epochs10 imgsz640样图 Step 2 Yolov8进行图片推理
yolo predict modelbest.pt sourceimage_test imgsz640 检测后效果:
Step 3 PaddleOCR进行识别
paddleocr --image_dir ./imges/test.jpg --use_angle_cls true --use_gpu false [[[28.0, 37.0], [302.0, 39.0], [302.0, 72.0], [27.0, 70.0]], (‘姓名 xxxxxxx’, 0.9658738374710083)] …
到这里相关操作都能正常运行那么你的虚拟环境就好了。
Step 4 整合Yolov8 PaddleOCR 进行OCR
1、通过Flask整合通过http接口进行交互识别 三大核心包from flask import Flask, request
from ultralytics import YOLO
from paddleocr import PaddleOCR//yolov 推理
model_idCard YOLO(best_idCard.pt)
results model_idCard.predict(img, devicecpu, streamTrue)
....//获取yolov推理后的切片图进行ocr
ocr PaddleOCR(langch, use_angle_clsTrue, enable_mkldnnTrue, cpu_threads8, ocr_versionPP-OCRv4)
result ocr.ocr(img, clsTrue)app.route(/idCardOcr, methods[POST])
def idCardOcrRequest():
# f request.files[file]json request.jsonimagePath temp/ json[fileName]# imagePath D:/work_project/useDeviceCloud/temp/ json[fileName]return idCardOcr(imagePath)yolov8推理出来的切图 效果
效果还是比较可以的不过低配置的机器可能有点限制。paddle要求比较高后续看看在接入其他的ocr通用版本来替换让更多的机器能跑起来
看↓↓↓方格或搜索 码猿趣事回复关键字yolov8OCR持续更新中~。
