目录前言一、PaddleOCR环境搭建二、银行卡检测模型实现1、导入数据集2、创建配置文件3、执行命令进行GPU训练4、显示运行图5、验证模型6、导出模型小结前言最近在做关于字符识别的项目，发现好多人在问关于银行卡识别方案，了解现在最火的文字识别PaddleOCR，发现只使用PaddleOCR就可以达到很好的效果，而且从头到尾不需要动PaddOCR上的任何代码，PaddleOCR分为三个模型检测、

它可以帮助用户自动完成一些重复的、繁琐的任务，节省大量人工操作的时间。但按键精灵是不包含图色功能，无法识别屏幕上的图像，根据图像的变化自动执行相应的操作。1、插件并解压，打开按键精灵，将TomatoOCR.luae文件，导入到按键精灵助手的插件命令中（点击插件命令，右键导入TomatoOCR.luae文件）2、将armeabi-v7a/x86目录下的TomatoOCR文件和资源文件目录下的opt结

相对来说，在cheese进行插件开发还是比较困难的，需要会原生安卓开发，本地识别全屏会相对较慢，区域识别还是非常快，相比部署在服务器上，还可以减少了很多资源占用情况，更加方便便捷。由于手机上截图文本均为矩形文本，从该版本之后均改为rect，"quad"：可准确检测倾斜文本。找字，返回传入字的中心点坐标，方便进行点击，找不到字时，返回“”空字符串。"cht"：繁体，"japan"：日语，"korea

它可以帮助用户自动完成一些重复的、繁琐的任务，节省大量人工操作的时间。但触动精灵的图色功能比较单一，无法识别屏幕上的图像，根据图像的变化自动执行相应的操作。本篇文章主要讲解下触动精灵纯本地离线文字识别插件如何使用和集成。相对来说，在懒人精灵进行插件开发还是比较方便的，官方提供的lua语言功能很全，原生插件集成可以采用直连的方式，但相比部署在服务器上，还是减少了很多资源占用情况，更加方便便捷。2、将

它可以帮助用户自动完成一些重复的、繁琐的任务，节省大量人工操作的时间。可以采用Vscode、IDEA编写，支持Java、Python、nodejs、GO、Rust、Lua。官方提供了视频版教程，对于我这种不喜欢看视频的人来说，很不习惯，这里写一遍环境搭建的图文版教程。需要安装在手机或模拟器上，在《调试SDK_APP 用于开发调试的APP》目录下。先右键运行“预览ui”后，在点击运行，手机上就可以看

相对来说，在cheese进行插件开发还是比较困难的，需要会原生安卓开发，本地识别全屏会相对较慢，区域识别还是非常快，相比部署在服务器上，还可以减少了很多资源占用情况，更加方便便捷。由于手机上截图文本均为矩形文本，从该版本之后均改为rect，"quad"：可准确检测倾斜文本。找字，返回传入字的中心点坐标，方便进行点击，找不到字时，返回“”空字符串。"cht"：繁体，"japan"：日语，"korea

前言现在python开发深度学习常用的一个库numpy，使用非常方便，但如果将模型部署到Android环境中，是没办法使用numpy。幸运的是，NumCpp库出现了，可以说是C++版的Numpy，网上资料很少讲在Android环境中如何引用NumCpp，这里将记录最新版本的NumCpp库使用方式。准备工作1、下载最新版本的NumCpp文件地址：Releases · dpilger26/NumCpp

在做身份证和其他证件识别的时候，图片基本都不是摆正的状态，此时在进行OCR文字识别的提取文字信息的时候会出现很多误差，如何将证件摆正，再进行OCR文字识别就可以大大提高准确率。

飞浆开源的PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力开发者训练出更好的模型，并应用落地，但是经过我的测试，在小图和上图上，PaddleOCR文本检测模型的效果就大大降低，如果没有大量的数据集就很难解决这个问题，这篇文章将好好讲解下如何解决这个棘手的问题。

它可以帮助用户自动完成一些重复的、繁琐的任务，节省大量人工操作的时间。但按键精灵是不包含图色功能，无法识别屏幕上的图像，根据图像的变化自动执行相应的操作。1、插件并解压，打开按键精灵，将TomatoOCR.luae文件，导入到按键精灵助手的插件命令中（点击插件命令，右键导入TomatoOCR.luae文件）2、将armeabi-v7a/x86目录下的TomatoOCR文件和资源文件目录下的opt结