使用语言:python
web框架:Django
2.实现效果基本能在一秒内响应,电子图片基本100%识别,纸质识别率看图片质量,手写效果不好。
eg:
识别效果:
{'errCode': 0, 'errMess': '成功', '耗费时间(毫秒)': 659, 'data': [
{'text': '12 知情人士:比亚迪长沙工厂已停产'
},
{'text': '13 泽连斯基已提交加入欧盟的文件'
},
{'text': '14西藏发现中国大陆已知最高的树'
},
{'text': '15 杭州桐庐全县全员赋黄码'
}
]
}
3.部署方式
docker load --input demo_ocr.tar
docker run --restart=always -d -p 8000:8000 \
--name demo_ocr demo_ocr:v1.0
上面为docker部署,下面为部署好请求方式(如果不会部署下面有联系方式)
curl --location --request POST 'http://192.168.10.128:8000/text' \
--form 'file=@"/E:/Use/images/ocr_test01.png"'
资源地址:CSDN资源地址https://download.csdn.net/download/liurui50/85332958
整理不易,不免费。下载后有任何问题随时联系,可以帮忙部署,该镜像可用于生产:2414931908@qq.com
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
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