搭建自己的OCR服务，第二步：PaddleOCR环境安装-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了搭建自己的OCR服务，第二步：PaddleOCR环境安装。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

PaddleOCR环境安装，遇到了很多问题，根据系统不同问题也不同，不要盲目看别人的教程，有的教程也过时了，根据实际情况自己调整。

我这边目前是使用windows 10系统+CPU + python 3.7 搭建。

熟悉OCR的人应该知道，最好用GPU，性能差距不是一点点，但是普通人没有那个条件怎么办，只能退而求其次，好在自己学习使用也不需要那么好性能。

PaddleOcr环境安装步骤：

第一步：先安装 C++ 开发环境

我在搭建过程中遇到的最大的问题就是，本机电脑没有Microsoft Visual c++开发环境，毕竟不是从事c++开发的很容易忽略这个问题，后来找了很多技术文章才确定这个大问题。

Visual Studio下载
首先从微软官网（ https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/ ）下载 Visual Studio 的安装程序，如下图所示：

选择社区版，免费，如果是企业用户还是另选版本。

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主要安装过程，主要选择c++应用就行，其他不是本次重点

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主要安装过程，主要选择c++的桌面开发就行，其他不是本次重点

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这步完成后，后面相对就容易多了。

第二步：按照PaddleOCR官网安装步骤操作就行

进入百度飞浆官网安装地址：

https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/pip/windows-pip.html

1，选择版本，系统，安装方式和计算机平台。

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2，执行安装CPU版本的paddlepaddle命令

python -m pip install paddlepaddle==2.4.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

注意事项：

pip安装过程中会自动下载相关依赖库，其中就有2个依赖库(lanms-neo和polygon3)跟上面第一步的c++开发环境相关，如果没有安装c++环境的话，一直安装报错。

3，验证安装

安装完成后您可以使用 python 进入 python 解释器，输入 import paddle ，再输入 paddle.utils.run_check()

如果出现PaddlePaddle is installed successfully!，说明您已成功安装。运行检测，还能检测到电脑有几个cpu。

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也可以参考gitee上的安装教程：

gitee 源码地址：

https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR

https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/blob/release/2.6/doc/doc_ch/quickstart.md

4，python脚本使用OCR识别图片

测试图片：1.png

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paddleocr_test.py :

from paddleocr import PaddleOCR
'''
测试ocr方法
'''
def test_ocr():
    # paddleocr 目前支持的多语言语种可以通过修改lang参数进行切换
    # 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`
    # 使用CPU预加载，不用GPU
    ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch", use_gpu=False)
    # 打开图片文件
    result = ocr.ocr("1.png", cls=True)
    # 打印所有结果信息
    print(result)
    for index in range(len(result)):
        rst = result[index]
        for line in rst:
            points = line[0]
            text = line[1][0]
            score = line[1][1]
            print('points : ', points)
            print('text : ', text)
            print('score : ', score)


if __name__ == "__main__":
    test_ocr()

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