使用python部署chineseocr_lite

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