张小明
前端开发工程师
前两天参考网上的教程，完成了PaddleOCR的安装与测试，用python实现了文本识别。但是在实际应用过程中，还需要大量的前置准备和后续处理等工作。结合自己的实际需求，将PaddleOCR的检测与识别模型转为onnx格式，利用C++语言调用模型，实现了检测与识别功能。
（注：前置准备包括需要准备大量图片或接入视频，后续处理包括对识别文本的格式化，以及入库等。）
开发环境：Windows11，Qt/C++，MySQL，ch_PP-OCRv4_rec_infer等。
实现的功能：加载图片、整体识别、框选识别。
可以框选，然后进行识别，也可以整张图片进行识别。打开的图片可以进行缩放，便于进行框选。
不依赖其他平台或网络，无需安装，直接双击运行。本地运行，安全可靠。
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