基于paddle的抽烟打电话检测、实现思路和取流的处理方法

手把手快速安装Deveco studio转自https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topicview?fid=0101303901040230869&tid=0202347337194250475(出处: 华为开发者论坛首页)

crop_img = imgcv[y:y+h, x:x+wh-高度w-宽度参考 paddle https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/dygraph/deploy/cpp/docs/apis/model.md

基于百度paddle的快递面单三段码识别写这篇文章的目的是为了填补一个行业中对深度学习使用的空白，我在网上也搜索过识别快递单三段码对应的文章，但是大都不全面，有的也是基于opencv+Tesseract-OCR的，在深度学习中缺少对应的实例。出于对技术的热爱，对开源的期望我把自己研究的成果开源到GitHub，代码地址在文章最后，接下来我大体介绍一下项目处理图像的流程思路，识别注意事项。代码如果对大

paddleOCR显存不断增大的原因不断增长是因为分配的 shape 变大了，初始化创建 tempory tensor 等等会增长，等初始化之后跑起来，shape 不增大的话应该会稳定。正常是过了最大的 shape 之后会保持稳定。 如果 shape 变小显存池尺寸也不会变小，目前机制会贪心增大但不会降低。如果你想控制最大显存变小一点，可以减小输入图像的尺度：将params.py中的参数det_m

android 底部抽屉 BottomSheet+CoordinatorLayout 实现 AndroidX版本activity_coordinator.xml<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><androidx.coordinatorlayout.widget.CoordinatorLayoutxmlns:android="http:/