光學字符識別（OCR）

• 光學字符識別（OCR）目前已經有了很廣泛的應用，很多開源項目都會嵌入OCR 來擴展原有的能力，例如身份證識別、出入停車場的車牌識別、拍照翻譯等等
• 本文介紹的開源的中文 OCR 項目，是基于 chineseocr 做出改進，是一個超輕量級的中文字符識別項目（其實一點也不輕量）
• 官方地址

簡介

• chineseocr_lite 項目表示，相比 chineseocr，它采用了輕量級的主干網絡 PSENet，輕量級的 CRNN 模型和行文本方向分類網絡 AngleNet
• chineseocr_lite 在橫排文字和豎排文字的識別上都有不錯的效果，而且它提供的交互式網頁端能直接在頁面插入圖像與調用識別模型

項目實測

• 由于Docker能夠提供一個不依賴主機操作系統的隔離空間，并且兼具良好的安全性與可移植性，本項目將在Docker環境下對該輕量級模型進行測試
• 先看看使用作者項目里自帶圖片的測試效果。識別結果與項目里提供的類似，這里耗時較長主要是由于我們測試時沒有使用 GPU 的緣故

Docker環境搭建

運行環境

• Ubuntu 18.04

• Python 3.6.9

• Pytorch 1.5.0.dev20200227+cpu（作者推薦 1.2.0）

命令操作

• 使用命令查看當前的python的版本，python -V；如果不是3.6版本需要將3.6版本設置為默認版本。參考鏈接
• 首先下載 Docker 鏡像。這里推薦使用咱們中國人自己做的鏡像 deepo，一行代碼傻瓜式安裝 tensorflow、pytorch、darknet 等目前最新的深度學習框架
• deepo的官方地址
• 命令安裝deepo，我已經配置了docker的國內源鏡像，參考我的其他文章。如果不配置，速度很慢，甚至下載不成功。這一步很費時間，相關下載的內容達到6G左右，下載完成之后自動解壓安裝，最后達到13G😭😭

docker pull ufoym/deepo

• 使用命令查看下載的ufoym/deepo的鏡像ID，需要拷貝一下，稍后會用到

docker images

• 拉取完鏡像后我們新建一個容器開始配置環境，使用如下命令新建容器并進入交互模式，我這里是將容器的data文件夾映射到Ubuntu系統的home/chy/Desktop/data文件，這個data不需要提前創建

docker?run?-it?-p?6666:8080?-v?home/chy/Desktop/data/:/data?--name?ocr?18824ddf5d2d

• 這里 docker run 表示創建容器，-it 表示創建容器后立刻進入交互模式，-p 表示進行端口映射，這里將主機 6666 的端口映射到容器的 8080 端口。
• -v 表示共享數據，我們將主機桌面上名為 data 的文件夾與容器共享，并將其在容器上掛載為/data，--name 表示將新建的容器命名為 ocr，18824ddf5d2d 為剛才下載的uform/deepo鏡像的 ID
• 命令執行完畢，就進入到容器里了，可以看到提示輸入變成以用戶名和容器拼接的字符串
• 輸入 ls 就可看到我們與容器共享的文件夾/data 了
• cd 到/data 文件夾下拉取 chineseocr_lite 項目，前提需要git

git clone https://github.com/ouyanghuiyu/chineseocr_lite

• 作者將項目所需要的運行程序的依賴環境寫入到了requirements.txt文檔中，我們需要cd 到 chineseocr_lite 下進行安裝

pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt

• 這里使用清華的源進行加速。依賴環境裝好了，使用python3 app.py 8080 命令啟動服務
• 出現以下輸出表示網頁服務已成功啟動

• 需要注意的是，我們在創建容器時將主機的 6666 端口映射到了容器的 8080 端口，所以在Ubuntu系統的默認火狐瀏覽器里應該輸入 http://127.0.0.1:6666/ocr 出現如下界面

踩坑指南

1，火狐瀏覽器報This address is restricted

• 在地址欄里面輸入: about:config 然后回車
• 出現配置頁面，在搜索框中輸入network.security.ports.banned.override
• 點擊新建，選擇string，輸入1-65535即可

2，缺少共享文件庫，會報以下錯誤

apt-get update apt-get install apt-file apt-file update apt-file search libSM.so.6 apt-get install libsm6

apt-get install libxrender1 apt install python-qt4

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于Ubuntu环境使用docker搭建对于中文识别的chineseocr_lite项目的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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