1.PP飞桨的飞浆“借壳部署”技能
2.百度飞桨应用技术分析
3.paddleocr—— win下环境搭建下载安装使用
4.好玩的开源项目推荐
5.飞桨AI实战基于PP-OCR和ErnieBot的字幕提取和智能视频问答
6.「大厂开源项目」百度飞桨-PaddleClas，全球首个完整开源通用图像识别系统
PP飞桨的卓源“借壳部署”技能
飞桨的强大助手PaddleHub闪亮登场！
PaddleHub是码飞飞桨生态中的一款预训练模型应用工具，它为开发者提供了便利，飞浆通过Fine-tune API，卓源可以轻松地整合高质量预训练模型，码飞TMS 320 F28x源码解读完成模型从训练到部署的飞浆全流程。覆盖的卓源模型范围广泛，包括图像分类、码飞目标检测、飞浆文本分析（词法、卓源语义、码飞情感）、飞浆视频分类、卓源图像生成、码飞图像分割、文本审核、关键点检测等常用领域。
对于如何安装PaddlePaddle环境，建议参考我的另一篇文章。确保安装最新版本，成功安装后，可以通过hub命令行工具开始部署。
PaddleHub Serving作为一键模型服务部署工具，通过命令行工具轻松启动模型预测服务，前端通过Flask和Gunicorn处理网络请求，后端调用预测接口，支持多进程并发，提升服务性能。它适用于部署PaddleHub的众多可预测模型，未来还将支持Fine-tune API自定义模型部署。
部署服务端有两种方式，这里主要介绍命令行启动，配置文件部署方式请参阅相关链接。以启动中文OCR翻译服务为例，部署完成后，服务默认运行在端口。
为了实现文字识别，可能需要组合使用chinese_text_detection_db_mobile和chinese_ocr_db_crnn_mobile模块，自行训练数据集并生成inference_module。具体步骤包括训练、导出和替换模型。iapp怎样导入源码在Aistudio或本地GPU上训练PaddleOCR，然后将定制的inference_module放入特定目录。
经过这样的“借壳”操作，模型部署效率提升显著，只需稍加修改即可运行自己的inference_module。细节问题欢迎留言交流。最后，感谢飞桨PaddlePaddle团队的辛勤付出。
百度飞桨应用技术分析
百度飞桨推动智慧交通革新
百度飞桨作为领先的开源视觉算法平台，正在深刻影响着交通行业的智能化升级。它通过人工智能技术，助力城市交通管理从传统的人力依赖向数字化、智能化转变，尤其在交通拥堵治理、违章识别和人员监管等方面展现出显著效果。例如，飞桨的多目标跟踪技术能够精准监控车流量，实时预警拥堵，并通过智能算法降低人力成本，提高效率。在武汉铁路局、上海天覆科技等企业中，其高精度的车牌识别技术已经提升至%以上，显著减少了人力投入，提升了交通治理的智能化水平。
飞桨智能交通系列开源算法广泛应用到诸如出入口车辆管控、违章识别等场景，不仅提升了交通管理的准确性，还实现了对车辆异常行为的快速响应。通过目标检测和OCR技术，飞桨确保了道路安全，如对车辆违停、逆行等违规行为的即时识别，从而有效预防交通事故。此外，飞桨还助力北京德厚泉科技实现了车辆进出监控和人车关系分析的无人化，显著提高了监管效率和准确度。
在WAVE SUMMIT深度学习开发者大会上，百度首席技术官王海峰透露，飞桨生态已拥有万开发者，推动了深度学习技术的asp 源码 租借管理广泛应用。飞桨平台的标准化、自动化和模块化特性，使得人工智能门槛降低，应用场景更加广泛。王海峰强调，大语言模型如文心一言，具备理解、生成、逻辑和记忆等通用人工智能核心能力，为行业带来了新机遇。未来，飞桨将继续丰富场景化能力，致力于实现绿色AI，促进“双碳”目标的实现。
paddleocr—— win下环境搭建下载安装使用
PaddleOCR是一个基于飞桨开发的OCR系统，包含了文字检测、文字识别、文本方向检测和图像处理等模块。为了在Windows环境下搭建PaddleOCR，首先需要准备Python环境。推荐使用Anaconda搭建Python环境，它可以帮助用户管理多个Python环境。安装Anaconda后，可以通过创建新的conda环境来安装所需的工具包，例如安装python版本为3.的环境，确保pip版本为.2.2或更高版本。另一种方式是直接安装Python，下载Python并选择最新版本的上一版本进行安装，记得在安装过程中勾选“Add Python To Path”。安装完成后，使用Anaconda Prompt创建conda环境，执行特定的命令来创建名为paddle_env的环境。
在完成Python环境的搭建后，需要安装PaddlePaddle和PaddleOCR。对于PaddlePaddle的安装，可以使用pip进行安装，确保安装的是适合当前Python环境的版本。安装完成后，通过Python环境运行测试命令，验证PaddlePaddle是否安装成功。对于PaddleOCR，a站源码 后台推荐使用版本2.6.0或以上，安装前可能需要先解决shapely库在Windows环境下的安装问题，通常可以通过下载shapely安装包来解决。
安装完成后，可以通过执行特定的命令来验证PaddleOCR的安装。在终端中打开Python环境，输入相关命令，如果返回“PaddlePaddle is installed successfully!”，则表示安装成功。如果在安装过程中遇到问题，例如无法找到特定模块，可以尝试卸载所有相关包，然后重新安装特定版本的OpenCV。
在安装了PaddleOCR后，可以使用标注工具PPOCRLabel进行的标注工作。获取PPOCRLabel的源代码，通常可以通过访问GitHub仓库或下载源代码包。在安装PPOCRLabel时，可以使用whl包进行安装，这通常包括依赖库的安装，如shapely。安装后，PPOCRLabel会弹出窗口，允许用户对进行标注。在使用过程中，可能会遇到一些小问题，如输入法问题或标注闪退，可以通过修改相关文件来解决，或者采取一些临时措施，如保存标注内容并重启程序。
总体来说，为了成功安装和运行PaddleOCR及其相关标注工具，用户需要遵循一系列步骤来搭建Python环境，安装所需的库，验证安装，并最终使用标注工具进行实际工作。在遇到问题时，通过调整环境配置或更新依赖库可能有助于解决这些问题。
好玩的开源项目推荐
欢迎光临，今日为您推荐一系列趣味十足的开源项目，让工作之余也能享受科技带来的虚幻4 arpg源码乐趣。
项目一：Spleeter。一款音轨分离软件，只需输入一段命令，即可轻松分离音乐中的人声与乐器声，支持多种常见音频格式，由 Python 语言编写，并利用 TensorFlow 进行模型训练。
项目地址：github.com/deezer/spleeter...
项目二：FlutterBoost。由阿里系闲鱼团队开源的框架，提供快速便捷的原生应用与 Flutter 混合集成方案，最新版本为 v3.0-preview，目前仍持续维护中。
项目地址：github.com/alibaba/flutterboost...
项目三：Orika。一个基于字节码技术栈实现的高性能 Java 对象映射框架，以其简单易用、高效的特点成为众多映射框架中的佼佼者。
项目地址：github.com/orika-mapper...
项目四：hotkey。京东 APP 后台热数据探测开源框架，经过多次高压压测和京东 大促的考验，精确探测热门商品并快速推送到服务端，大幅减轻数据层查询压力，提升应用性能。
项目地址：gitee.com/jd-platform-hotkey...
项目五：PaddleOCR。基于飞桨的 OCR 工具库，提供超轻量级中文 OCR，支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别，同时包含多种文本检测、识别的训练算法。
项目地址：gitee.com/paddlepaddle/...
项目六：XXL-JOB。一个轻量级分布式任务调度平台，设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展，现已开放源代码，并在多家公司线上产品线中应用。
项目地址：github.com/xuxueli/xxl-job...
项目七：CIM。基于 Netty 框架的即时消息推送系统，支持多端接入，适用于移动应用、物联网、智能家居等领域。
项目地址：gitee.com/farsunset/cim...
项目八：DevSidecar。为开发者提供辅助的边车工具，通过本地代理将 HTTP 请求代理到加速通道，解决网站和库无法访问或访问速度慢的问题。
项目地址：github.com/docmirror/devsidecar...
项目九：Jsoup。一款 Java 的 HTML 解析器，可直接解析 URL 或 HTML 文本，提供简单易用的 API，支持 DOM、CSS 以及类似 jQuery 的操作方法。
项目地址：github.com/jhy/jsoup...
项目十：Knife4j。为 Java MVC 框架集成 Swagger 生成 API 文档的增强解决方案，前身是 swagger-bootstrap-ui，取名 knife4j，旨在小巧、轻量、功能强大。
项目地址：github.com/xiaoymin/swagger-bootstrap-ui...
项目十一：Arthas。阿里巴巴开源的 Java 诊断工具，支持 JDK 6+，适用于 Linux/Mac/Windows，提供命令行交互模式与丰富的 Tab 自动补全功能。
项目地址：github.com/alibaba/arthas...
项目十二：El-admin。基于 Spring Boot、Jpa、Spring Security、redis、Vue 的前后端分离的开源后台管理系统，采用 RBAC 权限控制方式，支持数据字典、数据权限管理与代码生成。
项目地址：github.com/elunez/eladmin...
项目十三：Halo。使用 Java 开发的开源博客系统，基于 Spring Boot 框架，通过一行命令即可完成安装。
项目地址：github.com/halo-dev/halo...
项目十四：Hutool。一个功能全面的 Java 工具类库，提供静态方法封装，降低学习成本，提高工作效率。
项目地址：github.com/dromara/hutool...
希望以上推荐能满足您的需求，若感兴趣，不妨前往 GitHub 上探索更多好玩的开源项目，每日都有更新！
飞桨AI实战基于PP-OCR和ErnieBot的字幕提取和智能视频问答
本次分享带领大家从零开始构建一个基于OCR和LLM的视频字幕提取与智能视频问答项目。项目通过OCR技术实现视频字幕提取，并利用ErnieBot对提取的字幕内容进行理解，进而回答相关问题。最后，使用Gradio搭建应用。旨在为初学者提供快速搭建AI应用的路径，并分享开发过程中的注意事项，希望对感兴趣的同学有所帮助。
项目背景与目标
背景：OCR是一种将图像中的文字转换为机器编码文本的过程。其处理流程包括检测模型、识别模型等多个步骤。PP-OCR是百度提供的产业级OCR解决方案，采用两阶段算法。视频字幕提取则是针对视频中的每一帧图像，提取其中的字幕文字。
目标：借助OCR实现视频字幕提取，采用ErnieBot完成字幕内容理解，并实现智能视频问答功能。通过百度AI Studio平台，利用免费GPU资源快速搭建项目。
百度AI Studio平台介绍
实验在AI Studio平台进行，推荐使用GPU资源以缩短模型训练时间。平台提供免费算力，创建项目时选择NoteBook任务，添加数据集，并根据需求选择CPU或GPU资源。
从零开始实战
项目分为基础与进阶两部分。基础阶段包括CRNN文本识别任务，进阶阶段则结合PP-OCR与ErnieBot搭建应用。
基础：CRNN文本识别任务
核心代码位于"core/"文件夹下。CRNN方法在工业界应用广泛。本节将详细介绍基于PaddleOCR完成模型搭建、训练与预测。数据集包含张图像，前张用于训练，后张作为测试集。
进阶：结合PP-OCR与ErnieBot搭建应用
本项目主要目标包括视频字幕提取与智能视频问答。详细功能实现包括字幕提取、翻译、生成SRT格式文件、视频拼接与问答功能。核心代码位于"ocr-bot/"文件夹下。
应用构建
实现过程涉及OCR文本识别、翻译、SRT文件生成、视频拼接与问答功能。使用Gradio搭建前端界面，集成上述功能。
总结
本次分享覆盖从基础文本识别到应用开发与部署的完整流程。旨在帮助初学者快速入门OCR技术并构建AI应用。后续文章将分享更多Paddle深度学习框架在产业应用中的案例。
「大厂开源项目」百度飞桨-PaddleClas，全球首个完整开源通用图像识别系统
百度飞桨开源的PaddleClas项目，引领了全球首个完整开源通用图像识别系统的革新。作为视觉任务的强大基石，它提供了丰富的个系列和近个预训练模型，旨在为开发者提供高效、便捷的工具，提升应用开发体验，助力行业场景落地实践。
PaddleClas支持的应用范围广泛，涵盖商品识别、车辆识别、LOGO识别和动漫人物识别等，尤其值得关注的是，其团队近期推出的PP-LCNet，以CPU级优化为特色，速度提升2倍，超越了当前所有SOTA算法，有效解决开发者在算法速度优化上的瓶颈问题，即便在CPU设备和MKLDNN加速库环境下也能实现高效性能。
从实际应用效果来看，PP-LCNet在图像分类、目标检测、语义分割等任务中展现了显著的性能提升。例如，它能在Intel CPU设备上以更快的速度达到高精度，甚至在5ms推理时间下，ImageNet的Top-1 Acc超过%。在PP-OCR v2和PP-Shitu等实际项目中，PP-LCNet也表现出优越的性能提升和速度优势。
PaddleClas团队通过深入技术细节，精心设计出对Intel CPU友好的模块，成功实现了准确率和推理时间的平衡。其成果不仅受到学术界和产业界的广泛关注，也启发了更多研究者对网络结构设计的思考。想要了解更多详情，可前往官方文档获取。
.NET下的开源OCR项目：解锁文字识别的新篇章
项目简介：PaddleSharp是专为.NET开发者设计的OCR识别工具，基于百度飞桨的强大计算能力。它不仅支持简单文本的识别，还能应对复杂的表格识别任务，完全离线且免费。经过持续更新和改进，PaddleSharp解决了许多早期版本中的问题，并引入了新功能，如表格识别、新模型包LocalV3/Online等，极大地提升了识别能力和易用性。
优势特点：强大的计算能力、全面的识别任务支持、离线模式、免费、持续更新与改进、新功能引入、提升识别能力和易用性。
项目简介：Spire.OCR是一款商业级的OCR库，但也提供了部分开源或试用版本，适用于.NET开发者。它能够识别多种图像格式中的文字，并将识别结果输出为可编辑的文本格式，非常适合在.NET应用程序中集成使用。
优势特点：多种图像格式支持、文字识别输出为可编辑文本、适用于.NET应用程序集成、提供部分开源或试用版本。
项目简介：Tesseract OCR是一款由Google维护的开源OCR引擎，以其高准确率和多语言支持而闻名。尽管它本身不是专为.NET设计，但可以通过Emgu CV（一个.NET包装库，封装了OpenCV的功能）等方式在.NET环境下使用。
优势特点：高准确率、多语言支持、开源、通过Emgu CV等方式在.NET环境下使用。
项目简介：EasyOCR是一个基于Tesseract OCR引擎的OCR识别库，专注于提高文本排列和字检测准确度。它支持多种语言，包括简体中文和繁体中文，并且易于使用和快速部署。
优势特点：专注于提高文本排列和字检测准确度、支持多种语言、包括简体中文和繁体中文、易于使用和快速部署。
项目简介：PaddleOCRSharp是基于百度飞桨PaddleOCR的.NET版本OCR工具类库，完全遵循PaddleOCR的接口设计。它提供了轻量版和服务器版两种模型库，以满足不同场景下的识别需求。
优势特点：基于百度飞桨PaddleOCR、.NET版本、遵循PaddleOCR接口设计、提供轻量版和服务器版两种模型库、满足不同场景下的识别需求。
结语：随着OCR技术的不断发展和成熟，.NET下的开源OCR项目为开发者们提供了丰富的选择。无论是追求高准确率的Tesseract OCR，还是功能强大的PaddleSharp和Spire.OCR，亦或是易于部署的EasyOCR和PaddleOCRSharp，都能在不同场景下发挥重要作用。希望本文能够帮助到正在寻找.NET环境下OCR解决方案的开发者们，开启文字识别的新篇章。
