本帖最后由 aManQ 于 2021-9-28 19:45 编辑
尝试了一夜终于安装完成,因为也是第一次装 没有截图 没有做记录 如有错误 可以私聊我
图案教程 等这两天有空再出
本教程演示 Anaconda 下 离线部署 Paddle OCR教程 人人可用
准备工作 自行安装 Anaconda 安装 时候该勾选的全部勾选 python3.8记得勾选 如果已有其他版本的python 请自行测试
正式开始
1.官网https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/conda/windows-conda.html
按照 自己配置 选择安装 pip 未安装成功 各种报错 docker未测试
需注意 cuda版本 必须和显卡驱动对应 可以向下兼容
需要确认的步骤 官网写的很清楚
2.
安装完成后 安装 paddleHub Anaconda命令下 pip install paddlehub -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple --default-timeout=100 后面的链接是镜像加速 不加链接 95%会各种失败
3.
pip install cython -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple --default-timeout=100
4.
下载 PaddleOCR https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR?_from=gitee_search 打开网址 点击 克隆/下载 下载之后 解压
5.
cd 到 刚才下载的目录下
6.
特别注意这一步 很容易在这一步 走不出来
安装检测识别串联服务模块 必须 先cd到 paddleOCR目录
hub install deploy/hubserving/ocr_system/
hub install deploy/hubserving/ocr_cls/
hub install deploy/hubserving/ocr_det/
hub install deploy/hubserving/ocr_rec/ 这几个命令 直接复制过去 enter 等待执行
注意 此时会报错 看报错的最后一行 提示
缺少什么 就安装什么 具体命令为
pip install shapely -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple --default-timeout=100 其中 shapely 为缺少的库 只做例子 会报错几个缺少库
记得看命令号 如果 安装报错 可以多安装几次
缺少dll就下载dll 自定百度 看命令行上 提示的路径 下载dll复制进bin目录 再次运行命令
7.
下载 识别模型 https://hub.fastgit.org/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.3/README_ch.md 自带的是 mobile模型
如需更改 模型名称 在 deploy\hubserving\.\ 的 params.py 中更改即可
这里提供 百度云链接 已替换成 高精度 的识别模型 可直接下载 解压的PaddleOCR的根目录即可无需更改 也就是之前下载的PaddleOCR目录
链接:https://pan.baidu.com/s/1OKr8rb6MYpbqJFduFwM3WQ
提取码:7mqm
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8.
再次 数入(前提是 没有报错 )
hub install deploy/hubserving/ocr_system/
hub install deploy/hubserving/ocr_cls/
hub install deploy/hubserving/ocr_det/
hub install deploy/hubserving/ocr_rec/
此时会提示
[2021-09-28 13:16:00,232] [ INFO] - Successfully uninstalled ocr_system
[2021-09-28 13:16:00,677] [ INFO] - Successfully installed ocr_system-1.0.0 类似这种 这就成功了
!!!!一定注意命令行 缺少什么就装什么 无脑装 如果都装了还是不行 别慌 重复第二个步骤
9.最后 启动 Hubseving
这里提供 用config的方式 启动 其他方式 请看 官网的文档命令
配置文件在 刚才下载的 paddleOCR 目录下的 \deploy\hubserving\ocr_system\config.json 可自行修改
如果用CPU config中的use_gpu 改为false 注意 paddleOCR 在 windows下 是不支持多线程的
//GPU的识别速度是CPU的8-10倍左右 有条件的 建议GPU
//实测 CPU 100次 在13秒左右 GPU只需要2-3秒
开始运行
hub serving start -c “C:\Users\Q\Desktop\PaddleOCR\PaddleOCR\deploy\hubserving\ocr_system\config.json" 用配置文档 启动 具体每个参数代表的什么意思 看官方文档介绍
此时 如无意外 提示
* Serving Flask app "paddlehub.serving.app_compat" (lazy loading)
* Environment: production
WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.
Use a production WSGI server instead.
* Debug mode: off
* Running on http://0.0.0.0:8868/ (Press CTRL+C to quit)
10 调用
最后附上 POST 提交识别代码
.版本 2
.支持库 spec
.局部变量 base64, 文本型
.局部变量 Str, 文本型
.局部变量 post, 文本型
base64 = 到文本 (编码_BASE64编码A (#图片1, ))
post = “{\'images\': [\'” + base64 + “\']}”
post = 子文本替换 (post, “'”, #引号, , , 真)
post = 子文本替换 (post, “\”, “”, , , 真)
Str = 编码_utf8到gb2312 (到文本 (网页_访问_对象 (“http://127.0.0.1:8868/predict/ocr_system”, 1, post, , , “Content-Type:application/json”, , , , , , , , , , , , , )))
调试输出 (Str)
这里的协议头 是必须要带上 勿忘
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写在最后 python版本不一样 会出现各种报错 也许也是我的问题 大家可以研究研究
//GPU的 安装 也在 官网 自己对应版本安装 conda install paddlepaddle-gpu==2.1.3 cudatoolkit=10.2 --channel file:///C:/Users/Q/AppData/Roaming/Tencent/QQTempSys/%W@GJ$ACOF(TYDYECOKVDYB.pnghttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/
cudnn需要根据cuda版本 自己选择安装一般 7.6 如果 有报错 命令行 会有提示 仔细看看 就行
需要更改 config use_gpu:true
另外需要设置环境变量
set CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 //具体 对应的参数 是GPU的ID 这个我也不是太懂 一般就是 1 可以自行百度 研究下
另外 如果重启过后 提示 找不到 ocr_serving 直接重复步骤8 再重新启动 就可以了
GPU第一次运行识别 会检测 cuda和cudnn 版本 会慢一点 第二次识别好了
/////另外如果需要编译好的EXE 可以找我 (付费) 一键启动 无需任何设置
祝大家安装顺利 人人可用! 另提前祝大家国庆节快乐
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