使用 pyinstall 打包 paddleocr

目录

零、运行环境介绍

一、安装pyinstaller

二、编辑spec文件

三、编辑入口python文件

七、打包后将模型文件、图片移动至文件夹内

六、打包后的文件内容截图

四、借鉴的文章(对其内容进行修正)

• PaddleOCR打包exe
• paddleocr打包exe错误汇总

五、总结

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零、运行环境介绍

• win10、64位系统、
• python 3.8.0
  

一、首先使用pip安装pyinstaller pip install pyinstaller

• 注意： 安装后使用 pyinstaller 对paddleocr进行打包。打包后的文件能够运行的前提：本机可以通过 python 命令执行入口文件（入口文件后文有粘贴） 打包后的文件经测试可以在未安装python环境的系统进行使用. 很棒.^------------^!

二、使用的spec文件内容如下

• 注意：其中需要修改的部分是pathex中文件所在路径文件内容摘抄自另一篇博文(❄点击可查看❄)

  # -*- mode: python ; coding: utf-8 -*-
  block_cipher = None
  a = Analysis(['gui.py'],
       pathex=['E:/prgrames/Python/Python38/Lib/site-packages/paddleocr'
  	 , 'E:/prgrames/Python/Python38/Lib/site-packages/paddle/libs'],
       binaries=[('E:/prgrames/Python/Python38/Lib/site-packages/paddle/libs', '.')],
       datas=[],
       hiddenimports=[],
       hookspath=['.'],
       runtime_hooks=[],
       excludes=['matplotlib'],
       win_no_prefer_redirects=False,
       win_private_assemblies=False,
       cipher=block_cipher,
       noarchive=False)
  pyz = PYZ(a.pure, a.zipped_data,
       cipher=block_cipher)
  exe = EXE(pyz,
       a.scripts,
       [],
       exclude_binaries=True,
       name='main',
       debug=False,
       bootloader_ignore_signals=False,
       strip=False,
       upx=True,
       console=True)
  coll = COLLECT(exe,
       a.binaries,
       a.zipfiles,
       a.datas,
       strip=False,
       upx=True,
       upx_exclude=[],
       name='main')
  

三. 入口python文件paddleocr.py

• 注意：img_path与 det_model_dir, rec_model_dir, cls_model_dir是生成的dist文件中模型和图片的相对路径, 用于exe文件查找模型和图片使用。（建议使用相对路径, 方便文件的迁移）

• 注意：在使用博文提供的此脚本后注释部分内容, 避免运行报错 注释内容：1. orc_result开头内容和 2. text='\n'开头内容

  from paddleocr import PaddleOCR
  模型路径下必须含有model和params文件
  ocr = PaddleOCR(det_model_dir = './inference/ch_PP-OCRv3_det_infer/', # 检测模型所在文件夹
                  rec_model_dir = './inference/ch_PP-OCRv3_rec_infer/', # 识别模型所在文件夹。
                  cls_model_dir = './inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/', # 分类模型所在文件夹。
                  #rec_char_dict_path = './dict/japan_dict.txt', # 识别模型字典路径。
                  #lang = 'en',
                  use_angle_cls = True, # 是否加载分类模型
                  use_gpu = False) # 是否使用gpu
  img_path = './20240118154748.png'
  result = ocr.ocr(img_path, cls = True)
  #ocr_result=[line[1][0] for line in result] # 组合成列表形式
  #text='\n'.join(ocr_result) #  回车符连接列表中的每个元素
  print(result)
  
  

七、打包后将模型文件、图片移动至文件夹内

• paddleocr gitee地址 下载推理模型并解压存储在对应目录下
  
• 如：识别模型目录下文件
  

六、打包后的文件内容截图

八、cmd执行main

• 注意：这里标红处为我希望得到的内容. 但仍需根据业务进行精简修改入口脚本等内容
  

四、借鉴的文章（对其内容进行修正）

• PaddleOCR打包exe测试后可以正常执行打包流程, 但安装完成后根据他的提示执行main.exe会报错

  

  1. 将下图中 paddleocr安装目录下的tools文件夹 复制到 错误提示的路径下
  2. python安装目录下 Python38\Lib\site-packages\paddleocr\tools
  

  

• paddleocr打包exe错误汇总解决了main.exe执行过程 extract_textpoint_slow module找不到的问题

  

  1.	根据他的描述（他的提示移动 ppocr 至 dist下）发现不能解决问题。
  2.	通过调整测试，将文件夹（ppocr）复制到 dist/main/_internal 下就可以了。
  3.	ppocr文件夹所在路径(python安装目录下)  Python38\Lib\site-packages\paddleocr
  4.	除此之外还有文件找不到的情况。尝试将对应文件夹粘贴到错误提示的路径
  

五、总结

• 打包前对入口python脚本进行调试。确保本地测试通过。
• 打包前paddleocr可运行使用 paddleocr gitee readme中有安装文档, 非常详细. https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/blob/release/2.7/doc/doc_ch/quickstart.md
• 打包报错莫急，跟着报错提示渐行处理。并在必要时借鉴网络资料（我还查询过抖音的豆包AI，感觉还不错）
• spec文件看似内容较多, 实则用的较少。有幸可以搜索到此篇文章