它属于易用性极强的动态语言，但也是一种混合语言，可以罕见地、非常方便地操作静态类型，因此可以直接调用 C语言、C++ 等等静态语言的 API 接口函数。TomaoOCR文字识别插件。

相对来说，在懒人精灵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。目前懒人精灵推出的普通版和高级版，对应的文字识别插件也分普通版和高级版。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[-1,-1]"cht"：繁体，"japan"：日语，"korean"：韩语。1、打开懒人精

pytorch的cpu的包可以在国内镜像上下载，但是gpu版的包只能通过国外镜像下载，网上查了很多教程，基本都是手动从先将gpu版whl包下载下来，然后再手动安装，如何最快的通过pip的命令安装呢？下面我细细讲下。

在前三篇文章中完成了银行卡识别整个模型训练等工作，通过了解PaddleOCR的端侧部署，我们也可以将银行卡号检测模型和识别模型移植到手机中，做成一款uni-app手机端离线银行卡号识别的应用。以上就是制作uni-app离线银行卡识别全流程步骤，当然如果你不会Android开发也没关系，在uni-app的插件市场中已经发布了本插件。请根据 Android Studio 用户指南中的安装及配置 NDK

基于PaddleOCR史上最全车牌号识别实现（一）基于PaddleOCR史上最全车牌号识别实现（二）前两篇文章讲了检测模型和识别模型的实现，这一篇文章姗姗来迟，将讲解下两个模型的串联应用和PaddleOCR的源码精简，下面我们来看看如何实现，文章最后有全源码下载。

通过这篇文章【基于PaddleOCR的DBNet神经网络实现全网最快最准的身份证识别模型】开发的身份证识别模型，还无法进行部署应用，这篇文章就已经开发好的代码如何部署，并如何通过api的接口进行访问进行讲解。

基于PaddleOCR银行卡识别实现（一）基于PaddleOCR银行卡识别实现（二）前两篇文章讲了检测模型和识别模型的实现，这一篇文章姗姗来迟，将讲解下两个模型的串联应用和PaddleOCR的源码精简，下面我们来看看如何实现，文章最后有全源码下载。

前言上一章讲了检测模型的实现，这一章将一下识别模型的实现，实现原理很简单，PaddleOCR提供的通用字符集有6623个，但是银行卡号就不需要这么多，只需要0~9就可以了，下面我们来看看如何实现，以及获取卡号后，如何获取银行卡名称和银行卡类型。一、银行卡识别模型实现1、创建字符集在ppocr/utils/目录中创建一份只有数字的字符集ppocr_keys_bank.txt，0~9。2、导入数据集目

上一章讲了检测模型的实现，这一章将一下识别模型的实现，PaddleOCR提供的通用字符集有6623个，但是车牌号就不需要这么多，我们只需要识别这些车牌，蓝牌、黄牌（单行）、绿牌、大型新能源（黄绿）、领使馆车牌、警牌、武警牌（单行）、军牌（单行）、港澳出入境车牌，只用提取极少部分字符即可，下面我们来接着将代码如何实现的。......

​之前做了基于PaddleOCR的DBNet多分类文本检测网络之身份证识别，可以得到一个不超过3M大小的模型，通过了解PaddleOCR的端侧部署，我们也可以将身份证检测模型移植到手机中，做成一款uni-app手机端离线身份证识别的应用。...............