


Le code Python réalise la reconnaissance de texte d'image
Cet article partage avec vous le code Python pour implémenter la reconnaissance de texte d'image. Le contenu est assez bon. J'espère qu'il pourra aider les amis dans le besoin
Prenons la reconnaissance de poésie comme un. exemple
Voici l'image que nous voulons identifier
Jetons d'abord un coup d'oeil aux rendus
Les résultats nous obtenons après avoir exécuté le code, il y a Quelques caractères n'ont pas été reconnus correctement, mais la plupart des caractères ont été reconnus.
风急天高猿啸哀 渚芸胄芳少白鸟飞凤 无边落木萧萧下, 不尽长量工盲衮宕衮来 万里悲秋常1乍窨, 百年多病独登氤 艰难苦恨擎霜量 漂倒新停澍酉帆
Une ligne de code peut identifier les images, nous devons faire un travail de préparation en coulisses
Ici, nous devons utiliser deux bibliothèques : pytesseract et PIL
En parallèle, nous devons également installer le moteur de reconnaissance tesseract-ocr
Parlons de l'installation de ces bibliothèques, car il n'y a que ces bibliothèques Après l'installation, Python peut implémenter la reconnaissance de texte image avec une seule ligne de code
1. Installation de pytesseract et PIL
Vous pouvez installer ces deux packages à l'aide de pip
- 1. Installation en ligne de commande
pip install PIL
pip install pytesseract
- 2. Si vous utilisez l'éditeur pycharm, vous pouvez directement utiliser pycharm pour réaliser une installation rapide.
Suivez les étapes suivantes sur la page Paramètres de pycharm
De cette façon, vous pouvez installer avec succès pytesseract Pour installer PIL, il vous suffit de rechercher PIL dans la troisième étape ci-dessus et de cliquer. Installer
À ce stade, nous avons installé la bibliothèque et exécuté le code suivant
from PIL import Image import pytesseract text=pytesseract.image_to_string(Image.open('denggao.jpeg'),lang='chi_sim') print(text)
L'erreur suivante sera signalée. La raison de l'erreur est : le moteur de reconnaissance tesseract-ocr
<🎜 n'est pas installé >- 1. Téléchargez l'installation. package ci-dessous, puis cliquez pour installer directement
package d'installation tesseract-ocr et package de langue chinoise
- 2. Après avoir installé tesseract-ocr, nous devons encore faire quelques configurations
Trouvez pytesseract.py dans C:UsershuxiuAppDataLocalProgramsPythonPython35Libsite-packagespytesseract et ouvrez-le et effectuer l'opération suivante
# CHANGE THIS IF TESSERACT IS NOT IN YOUR PATH, OR IS NAMED DIFFERENTLY #tesseract_cmd = 'tesseract' tesseract_cmd = 'C:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe'
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Une formation efficace des modèles Pytorch sur les systèmes CentOS nécessite des étapes, et cet article fournira des guides détaillés. 1. Préparation de l'environnement: Installation de Python et de dépendance: le système CentOS préinstalle généralement Python, mais la version peut être plus ancienne. Il est recommandé d'utiliser YUM ou DNF pour installer Python 3 et Mettez PIP: sudoyuMupDatePython3 (ou sudodnfupdatepython3), pip3install-upradepip. CUDA et CUDNN (accélération GPU): Si vous utilisez Nvidiagpu, vous devez installer Cudatool

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Lors de la sélection d'une version Pytorch sous CentOS, les facteurs clés suivants doivent être pris en compte: 1. CUDA Version Compatibilité GPU Prise en charge: si vous avez NVIDIA GPU et que vous souhaitez utiliser l'accélération GPU, vous devez choisir Pytorch qui prend en charge la version CUDA correspondante. Vous pouvez afficher la version CUDA prise en charge en exécutant la commande nvidia-SMI. Version CPU: Si vous n'avez pas de GPU ou que vous ne souhaitez pas utiliser de GPU, vous pouvez choisir une version CPU de Pytorch. 2. Version Python Pytorch

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.

Traitez efficacement les données Pytorch sur le système CentOS, les étapes suivantes sont requises: Installation de dépendance: Mettez d'abord à jour le système et installez Python3 et PIP: sudoyuMupdate-anduhuminstallpython3-ysudoyuminstallpython3-pip-y, téléchargez et installez Cudatoolkit et Cudnn à partir du site officiel de Nvidia selon votre version de Centos et GPU. Configuration de l'environnement virtuel (recommandé): utilisez conda pour créer et activer un nouvel environnement virtuel, par exemple: condacreate-n
