离线部署PaddleOCR教程（我亲自测试过）

hncdman 2022-05-25 发布于湖南

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根据本教程是可以成功的，可与paddle ocr 安装部署与使用教程（解决出错可参考）配合使用，
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./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:///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
提示缺paddle时用下面的，版本看GITEE上的就行
python -m pip install --upgrade pip

python -m pip install paddlepaddle==2.3.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

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./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，根据下载的模型自已修改
{

① 将reference文件夹解压，拷贝至 ~/ocr/PaddleOCR/ 目录下

② 配置模型路径，修改params.py文件

cfg.det_model_dir="~/ocr/PaddleOCR/reference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/"
cfg.rec_model_dir="~/ocr/PaddleOCR/reference/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer/"
cfg.cls_model_dir="~/ocr/PaddleOCR/reference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/"

}
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

--来自百度网盘超级会员V6的分享

PaddleOCR下新建'inference’文件夹，准备推理模型并放到'inference’文件夹里面，默认使用的是v1.1版的超轻量模型，

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/doc_ch/quickstart.md

默认模型路径为：

检测模型：./inference/ch_ppocr_mobile_v1.1_det_infer/
识别模型：./inference/ch_ppocr_mobile_v1.1_rec_infer/
方向分类器：./inference/ch_ppocr_mobile_v1.1_cls_infer/

模型路径可在params.py中查看和修改。更多模型可以从PaddleOCR提供的模型库下载，也可以替换成自己训练转换好的模型。

8.
再次输入（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 PaddleOCR目录+"\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
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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./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

用模型V1.1时报正面的错：
not find model file path ./inference/ch_ppocr_mobile_v1.1_det_infer//inference.pdmodel