python部署chineseocr_lite的实现示例
简介
项目地址:https://github.com/DayBreak-u/chineseocr_lite
chineseocr_lite 是一个开源项目,用来实现中文的文字识别,支持竖排文字识别、繁体识别,总模型只有几M,无需联网,支持 CPU 与 GPU
安装
pip install -r requirements.txt
然后
cd chineseocr_lite ## 进入chineseocr目录 python backend/main.py
报错解决
提示:error: metadata-generation-failed这个项目使用的numpy和opencv都是较低版本或特定版本的,如果之前某个环境安装过所需的依赖,再次安装就会报错
错误提示
Preparing metadata (pyproject.toml) did not run successfully
Encountered error while generating package metadata.


创建虚拟环境,然后使用下面的requirements.txt文件安装依赖
tornado==5.1.1 numpy==1.19.1 opencv_python==4.2.0.34 onnxruntime==1.4.0 Shapely==2.0.1 pyclipper==1.2.0 Pillow==9.5.0
python调用
# 使用python backend/main.py启动服务后
import base64
import requests
# 使用python backend/main.py启动服务后
def get_text1(img_path):
# 方式1:直接传递file文件
with open(img_path, 'rb') as f:
file = f.read()
body_data = {
'compress': 960
}
img_file = {
'file': file
}
result = requests.post('http://127.0.0.1:8089/api/tr-run/', files=img_file, params=body_data)
print(result.json())
def get_text2(img_path):
# 方式2:将文件放到data中传递, 该方式传递jpg文件时可能报错
with open(img_path, 'rb') as f:
file = f.read()
body_data = {
'img': str(base64.b64encode(file), 'utf-8'),
'compress': 960
}
result = requests.post('http://127.0.0.1:8089/api/tr-run/', data=body_data)
print(result.json())
if __name__ == '__main__':
file_path = r'123.jpg'
get_text1(file_path)
get_text2(file_path)结果

到此这篇关于python部署chineseocr_lite的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关python部署chineseocr_lite内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!
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