• 微信公众号:美女很有趣。 工作之余,放松一下,关注即送10G+美女照片!

手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

开发技术 开发技术 4小时前 2次浏览

!!!以下内容为作者原创,首发于个人博客园&掘金平台。未经原作者同意与许可,任何人、任何组织不得以任何形式转载。原创不易,如果对您的问题提供了些许帮助,希望得到您的点赞支持。

0.paddleOcr简介

paddleOcr 是基于paddlepaddle飞桨这一开源的深度学习平台下训练出来的一个轮子,它的作用正如名称:提取并识别图片中的文字。
目前paddleOcr 官方已经发布了80+语言的识别模型,针对日常的使用来说是足够了。
下面就以官方的 中英文通用OCR模型 为例,来一步步教大家如何在centos7的系统中下载、安装、测试、部署服务等全部过程

下面的教程全程非常详细,适合0基础小伙伴们来学习操作。

1.写在教程前

为什么会想着写这样一篇教程?

   其实paddleOcr的github里已经有很详细的教程,有能力和基础的小伙伴完全可以自己看着官方说明搞定所有的问题。但是对没那么熟悉的小伙伴来说就教程显得不那么友好,自己在网上东拼西找一些相关资料,最后还是可能会卡住在1、2个小问题上,导致无法部署成功;

在教程的最后我会将本次参考到的所有资料与链接放在下面。

下面直接进入本次教程

2.centos下准备好docker工具

正所谓工欲善其事,并先利其器;我们直接用官方准备好的docker环境来安装,会避免掉大部分的问题,但是也会碰到一些小坑,下面会一一说明

centos下找到在docker安装包并安装

  • yum list docker-ce --showduplicates | sort -r

可以自己选择一个稳定的版本安装,或者不指定版本,直接安装最新版本手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

  • yum install docker-ce 接下来就是yum来安装docker完成

手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

启动docker服务

  • service docker start 启动docker服务

手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

  • docker --version 查看docker版本,以检查docker是否正常启动

手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

  • systemctl enable docker 配置一下docker服务开机自启动

手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

3.下载paddleOcr官方docker镜像

官方github仓库地址: 官方gitee仓库地址:
官方建议是去github地址上,但github的访问速度懂的都懂。
下面的例子以github地址为例,无法访问github的小伙伴去gitee中找到替换的地址

创建paddleOcr目录

该目录是用于存放paddleOcr镜像,官方建议是在/home/Projects下
mkdir /home/Projects 创建项目目录
cd /home/Projects 进入项目目录

下载官方镜像

docker run --name ppocr  -v $PWD:/paddle --network=host -it paddlepaddle/paddle:latest-dev-cuda10.1-cudnn7-gcc82 /bin/bash
说明一下:
官方的docker命令没有映射运行端口,这里要说明一下:官方启动docker的方式为 network=host,即容器内用的端口就是宿主机的端口
复制代码

接下来docker就会自动开始下载镜像了,然后就是漫长的下载等待,大概下载时间会有10分钟左右

手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

下载完毕后,会自动进入到镜像内部的shell里,进入下面这样的界面中。手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

不用理睬,直接exit退出来。

手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

docker ps -a 查看一下docker的运行进程,发现这个这个刚刚下载来的ppocr已经被关闭掉了。手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

docker start ppocr 重启这个ppocr容器手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

4.安装paddlepaddle2.0

之前在0.简介里面也说了,paddleOcr是基于paddlepaddle这个平台下的,所以它的运行理所当然离不开paddlepaddle这个平台

【很重要】检查docker内的python3以及pip3版本

进入docker容器中,一定要检查一下python3 的版本和 pip3用的版本,要确保版本在3.7及以上,这是官方要求的版本。 但是很坑的是,官方docker你镜像中竟然是3.5.1 的python3。这里必须手动去升级安装新版本

docker exec -it ppocr /bin/bash 进入docker容器内部手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

python3 --version 检查python3 版本,如图版本是3.5.1,必须要进行升级手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

pip3 --version 检查pip3版本,如果pip3是3.5.1下的,也要跟着一起升级手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

升级安装python3

容器内已经有python3 的源码安装文件 在/home 目录下,有3.7.0 和 3.8.0 我们直接选择3.8.0 编译安装。手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

cd /Python-3.8.0 进入到Python-3.8.0目录下手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

./configure 编译器会执行一些安装前检查,稍等片刻就会检查完成。手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

make && make install 源码安装,稍等几分钟,等待安装完成。手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

安装完成,重新检查一下python3,pip3版本,确保版本已经升级到3.8.0手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

【很重要】更新用户环境变量参数

安装一个vim,方便容器内进行文本编辑

apt-get update
apt-get install vim
复制代码

手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

vi ~/.bashrc 修改.bashrc中指定的python环境变量
在文件编辑中将所有的 python3.5.1 的配置全部删除掉,将下面截图红框处的内容删除掉并保存手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

source ~/.bashrc 重新生效配置文件手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

升级pip3

解决掉python3版本问题后,就要安装paddleOcr 所需要的环境paddlepaddle2.0

pip3 install --upgrade pip 升级一下 pip3 (官方安装指导)
稍等片刻即可手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

安装paddlepaddle2.0

这一步官方的指导里面是区分gpu 还是 cpu版本,下面的例子都是以cpu版本为例。 (请需要安装gpu版本的小伙伴执行到此处稍微移步到官方文档链接中去找一下gpu版本的安装指令)

python3 -m pip install paddlepaddle==2.0.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
复制代码

稍微等待几分钟的下载与更新手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

cd /home 切换回目录下

clone PaddleOcr  仓库代码

【推荐】git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
如果无法访问github 的小伙伴们也可以通过gitee仓库里面将源码下载下来:
git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR
复制代码

手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

安装第三方库

cd /home/PaddleOCR 切换到PaddleOcr目录下:手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

pip3 install -r requirements.txt 安装第三方库

进入稍微漫长的下载等待。这一步我在实际安装过程中因为网络原因失败过一次,请大家耐心安装,如遇 HTTPSConnectionPool Read timed out. 这样的问题,请多尝试安装几次,等其安装完成。

手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

5.下载官方模型

以官方的服务器端模型为例说明。 (官方另为模型包更小的适合移动端的模型,感兴趣的小伙伴小移步官方的文档说明中 github.com/PaddlePaddl…)

docker 镜像中创建模型目录

mkdir /home/PaddleOCR/inference && cd /home/PaddleOCR/inference 在paddleOCR下创建inference模型目录手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

下载、解压模型

官方模型分为检测,方向,识别模型,分别下载与解压

下载检测模型  wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer.tar
下载方向分类器 wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
下载识别模型 wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer.tar

解压压缩包

tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
tar xf ch_ppocr_server_v2.0_det_infer.tar 
tar xf ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer.tar
复制代码

解压完成后的目录如下手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

6.单张图片识别测试

回到/home/paddleOCR目录下

cd /home/PaddleOCR

图片测试

用官方自带的图片来测试识别,官方自带图片目录为/home/PaddleOCR/doc/imgs

测试命令为:
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer/"  --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer/" --cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True --use_gpu=False
复制代码

以下分别是原图,识别后标识图,以及识别结果

手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

7.服务部署

单张图片测试通过后,我们就需要把服务以WEB方式部署上,以供其它服务以接口形式来调用了。

PaddleHub Server 服务部署

这种部署形式也是官方推荐的部署方式之一。

安装paddlehub 环境

在docker镜像中执行以下命令
pip3 install paddlehub==1.8.3 --upgrade -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
稍等片刻即可下载完成手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

修改部署参数文件

部署参数文件地址为docker镜像中: /home/PaddleOCR/deploy/hubserving/ocr_system 下的 params.py

用vi 打开params.py ,将下图红框处的3个文件地址分别修改为下面地址:
/home/PaddleOCR/inference/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer/
/home/PaddleOCR/inference/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer/
/home/PaddleOCR/inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/
其它参数暂时不需要修改
复制代码

手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

安装服务模块

安装检测+识别串联服务模块:
hub install deploy/hubserving/ocr_system/手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

安装flask

下面使用flask 部署web框架 pip3 install flask手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

安装flask-cors

pip3 install flask-cors手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

新建web服务程序

在 /home/PaddleOCR/tools 目录下新建一个新的py文件,文件名为test_myocr.py 并且给权限为 775
testmyocr.py的内容如下:

# Copyright (c) 2020 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
import os
import sys
__dir__ = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
sys.path.append(__dir__)
sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(__dir__, '..')))

from ppocr.utils.logging import get_logger
logger = get_logger()

import cv2
import numpy as np
import time
from PIL import Image
from ppocr.utils.utility import get_image_file_list
from tools.infer.utility import draw_ocr, draw_boxes

import requests
import json
import base64

from flask import Flask,request
from flask_cors import CORS


import requests
app = Flask(__name__)
CORS(app)  # 解决跨域问题

def cv2_to_base64(image):
    return base64.b64encode(image).decode('utf8')


def draw_server_result(image_file, res):
    img = cv2.imread(image_file)
    image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    if len(res) == 0:
        return np.array(image)
    keys = res[0].keys()
    if 'text_region' not in keys:  # for ocr_rec, draw function is invalid 
        logger.info("draw function is invalid for ocr_rec!")
        return None
    elif 'text' not in keys:  # for ocr_det
        logger.info("draw text boxes only!")
        boxes = []
        for dno in range(len(res)):
            boxes.append(res[dno]['text_region'])
        boxes = np.array(boxes)
        draw_img = draw_boxes(image, boxes)
        return draw_img
    else:  # for ocr_system
        logger.info("draw boxes and texts!")
        boxes = []
        texts = []
        scores = []
        for dno in range(len(res)):
            boxes.append(res[dno]['text_region'])
            texts.append(res[dno]['text'])
            scores.append(res[dno]['confidence'])
        boxes = np.array(boxes)
        scores = np.array(scores)
        draw_img = draw_ocr(
            image, boxes, texts, scores, draw_txt=True, drop_score=0.5)
        return draw_img

@app.route("/test")
def test():
    return 'Hello World!'

@app.route("/myocr", methods=["POST"] )
def myocr():
    # 输入参数
    image_file = request.files['file']
    basepath = os.path.dirname(__file__)

    logger.info("{} basepath".format(basepath))

    savepath = os.path.join(basepath, image_file.filename)
    image_file.save(savepath)
    img = open(savepath, 'rb').read()
    if img is None:
        logger.info("error in loading image:{}".format(image_file))

    # 转为 base64
    data = {'images': [cv2_to_base64(img)]}
    # 发送请求
    url = "http://127.0.0.1:8866/predict/ocr_system"
    headers = {"Content-type": "application/json"}
    r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))

    # 返回结果
    res = r.json()["results"][0]
    logger.info(res)
    return  json.dumps(res)
if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
复制代码

启动服务

服务分为hub服务、web服务

启动hub服务

【很重要】 export PATHONPATH=.这步很重要,血泪教训哇;

如果少了这一步设置环境变量,在下面的执行中会报错,提示找不到tools module

hub serving start -m ocr_system & 成功会出现如下说明手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

启动web服务

cd /home/PaddleOCR/tools 目录切换到tools下 python3 test_myocr.py & 启动web服务,启动成功会出现如下说明

手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

8.服务测试

Postman工具调用测试

使用postman向 5000端口去发起请求,可以看到服务正常返回识别的结果手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

Vue简单页面测试

使用vue写一个简单的图片上传页面,后端接口负责转发数据与请求到5000接口中 这块后面有时间再单独写篇介绍下手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

9.性能分析

测试机配置

测试机器是在实体机器中使用VM虚拟化出来的

实体机:
cpu: AMD Ryzen 5 2600X Six-Core Processor
内存:32G
操作系统:window10 x64

虚拟Centos:
处理器:4核单线程
内存:8GB
操作系统:Centos 7.8
复制代码

以下解析时间仅供参考
在没做任何优化情况下,且不考虑网络传输速度的影响,单张6.中的官方自带测试图片,解析时间分别为:

docker中直测:11秒
postman:17秒
vue中:18秒
复制代码

10.参考资料

PaddleOCR github
PaddleOCR安装与实践(CPU版)


程序员灯塔
转载请注明原文链接:手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程
喜欢 (0)