PaddleOCR Linux-Centos7.6安装与部署 1. 运行环境准备本人环境为阿里云服务器centos 7.6(全新镜像系统)从0开始部署PaddleOCR1.1 参考资料PaddleOCR 运行环境准备 PaddleOCR 快速开始 手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程  PaddleOCR基于PaddleHub Serving的服务部署（docker环境） 新手Docker安装PaddleOCR快速指导（非长期有效具体看更新时间） (ziyoukaifa.com) PaddleOCR Linux-Centos7.6安装与部署1.2 PaddleOCR的环境推荐环境：PaddlePaddle >= 2.1.2 Python 3.7 CUDA10.1 / CUDA10.2 CUDNN 7.62. centos下准备好docker工具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2.1 备份之前的yum源文件cd /etc/yum.repos.d/ mv CentOS-Base.repo CentOS-Base.repo_bak2.2 更换yum源为阿里云wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo2.3 清除缓存并生成新的缓存yum.repos.d]# yum clean all yum makecache2.4测试发现还是报错yum list docker-ce --showduplicates | sort -r Error: No matching Packages to list \* updates: mirrors.bfsu.edu.cn Loading mirror speeds from cached hostfile Loaded plugins: fastestmirror, langpacks \* extras: mirrors.bfsu.edu.cn \* base: mirrors.bfsu.edu.cn2.5 添加仓库yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo2.6 IF ERROR: yum-config-manager: command not foundyum -y install yum-utils yum clean all yum makecache2.7 再次测试，发现OKyum list docker-ce --showduplicates | sort -r //显示如下 docker-ce.x86\_64 3:20.10.0-3.el7 docker-ce-stable2.8 yum install docker-ce接下来就是yum来安装docker完成yum install docker-ce2.9 启动docker服务service docker start2.10 查看docker版本,检查docker是否安装成功docker --version #显示如下 Docker version 24.0.2, build cb74dfc2.11 配置docker服务开机自启动systemctl enable docker3.Docker环境配置切换到工作目录下mkdir /home/Projects cd /home/Projects首次运行需创建一个docker容器，再次运行时不需要运行当前命令创建一个名字为ppocr的docker容器，并将当前目录映射到容器的/paddle目录下3.1镜像下载接下来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分钟左右在CPU环境下使用docker，使用docker而不是nvidia-docker创建dockersudo docker run --name ppocr -v \$PWD:/paddle --shm-size=64G --network=host -it registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.1.3-gpu-cuda10.2-cudnn7 /bin/bash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。我们先直接输入exit退出 exit3.2查看docker中的运行进程docker ps3.3启动ppocr这个容器docker start ppocr3.4进入ppocr容器sudo docker container exec -it ppocr /bin/bash3.5 检查docker内的python3以及pip3版本python>=3.7.04.安装最新PaddlePaddle（2.4.2）python3 -m pip install paddlepaddle==2.4.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple4.1 安装PaddleOCR whl包pip install "paddleocr>=2.0.1" # 推荐使用2.0.1+版本这个包一般下载得会比较久4.2 包版本依赖不兼容报错问题Paddlepaddle 2.4.2需要protobuf<=3.20.0，>=3.1.0，但你有protobuf 4.23.2，这是不兼容的。4.2.1 重新换一个 protobuf 版本/home pip uninstall protobuf /home pip install protobuf==3.20.0OK没有其它包不兼容了，如果还存在包兼容问题根据错误提示升级或降级对应包即可4.3 clone PaddleOCR仓库代码cd /home git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOC #【推荐】 #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/PaddleOCR5. 安装paddlehub(2.2.0)cd /home/PaddleOCR安装paddlehubpip3 install paddlehub==2.2.0 --upgrade -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple5.0.1 jupyter-console 包依赖冲突错误:pip的依赖解析器目前没有考虑所有已安装的包。这种行为是下列依赖冲突的根源。Jupyter-console 6.4.0需要prompt-toolkit!=3.0.0，!=3.0.1，❤️.1.0，>=2.0.0，但您有不兼容的prompt-toolkit 1.0.185.0.2 更换 Jupyter-console 版本卸载Jupyter-consolepip3 uninstall jupyter-console pip3 install jupyter-console==4.0.25.1 安装requirements.txt 依赖pip install -r requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple #如果提示albumentations包版本不存在则将requirements.txt中的albumentations包版本替换成 #albumentations==1.3.16. 下载轻量的推理模型安装服务模块前，需要准备推理模型并放到正确路径。我们将使用的是最新PP-OCRv3模型，默认模型路径为：**检测模型：./inference/ch_PP-OCRv3_det_infer/识别模型：./inference/ch_PP-OCRv3_rec_infer/方向分类器：./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/进入/home/PaddleOCR/deploy/hubserving/ocr_system下cd /home/PaddleOCR/deploy/hubserving/ocr_system # 下载并解压检测模型 wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar && tar -xf ch_PP-OCRv3_det_infer.tar && rm -rf ch_PP-OCRv3_det_infer.tar # 下载并解压识别模型 wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar && tar -xf ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar && rm -rf ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar # 下载并解压方向分类器 wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar && tar -xf ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar && rm -rf ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar全部下载解压完后输ls查看目录确认6.1 修改模型路径修改三个dir，注意要绝对路径,以及rec_imgage_shape最新PP-OCR3为3.48.3206.2 单张图片识别测试回到 cd /home/paddleOCR 目录下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/imgspython3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="/home/PaddleOCR/deploy/hubserving/ocr_system/ch_PP-OCRv3_det_infer/" --rec_model_dir="/home/PaddleOCR/deploy/hubserving/ocr_system//ch_PP-OCRv3_rec_infer/" --cls_model_dir="/home/PaddleOCR/deploy/hubserving/ocr_system/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" --use_angle_cls true --use_gpu false7. 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。7.1 安装服务模块PaddleOCR提供3种服务模块，根据需要安装所需模块安装检测+识别串联服务模块即可 cd /home/PaddleOCR 安装检测服务模块： hub install deploy/hubserving/ocr_det/ 或，安装分类服务模块： hub install deploy/hubserving/ocr_cls/ 或，安装识别服务模块： hub install deploy/hubserving/ocr_rec/ 或，安装检测+识别串联服务模块： hub install deploy/hubserving/ocr_system/7.2 自定义修改服务模块（后续，现可跳过）如果需要修改服务逻辑，你一般需要操作以下步骤（以修改ocr_system为例）：7.2.1 停止服务hub serving stop --port/-p XXXX7.2.2 修改参数到相应的module.py和params.py等文件中根据实际需求修改代码。例如，如果需要替换部署服务所用模型，则需要到 params.py 中修改模型路径参数det_model_dir和rec_model_dir，如果需要关闭文本方向分类器，则将参数use_angle_cls置为False，当然，同时可能还需要修改其他相关参数，请根据实际情况修改调试。 强烈建议修改后先直接运行module.py调试，能正确运行预测后再启动服务测试。7.2.3 卸载旧服务包hub uninstall ocr_system7.2.4 安装修改后的新服务包hub install deploy/hubserving/ocr_system/7.2.5 重新启动服务hub serving start -m ocr_system7.3 hub 配置文件init_args中的可配参数与module.py中的_initialize函数接口一致。其中，当use_gpu为true时，表示使用GPU启动服务。predict_args中的可配参数与module.py中的predict函数接口一致。注意:使用配置文件启动服务时，其他参数会被忽略。如果使用GPU预测(即，use_gpu置为true)，则需要在启动服务之前，设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，如：export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0，否则不用设置。use_gpu不可与use_multiprocess同时为true7.4 启动 hub 服务命令hub serving start -c config.json成功会出现以下说明，后续测试记得将8868端口放开8. 部署 web 服务程序8.1 安装flask，flask-cors下面使用flask 部署web框架cd /home/PaddleOCR/tools pip3 install flask安装flask-corspip3 install flask-cors8.2 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testmyocr.py 并且给权限为 775testmyocr.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://127.0.0.1:8868/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) 8.3 启动web服务cd /home/PaddleOCR/tools 目录切换到tools下 python3 testmyocr.py & 启动web服务，启动成功会出现如下说明9. 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

解决 cURL error 60: SSL certificate problem: unable to get local issuer certificate 异常抛出 cURL error 60: SSL certificate problem: unable to get local issuer certificate (see https://curl.haxx.se/libcurl/c/libcurl-errors.html)报错原因：因为没有配置信任的服务器HTTPS验证。默认情况下，cURL被设为不信任任何CAs，因此浏览器无法通过HTTPs访问你服务器。 解决办法下载证书 ，下载最新的证书就；下载后放入PHP扩展文件中，一般放在ext目录中；修改php.ini文件，去掉注释、加上路径 openssl.cafile = "下载的证书文件完整路径" curl.cainfo = "下载的证书文件完整路径" ；重启环境生效；

向ChatGPT提问要素 向ChatGPT提问要素https://chat1.aichatos.com/① 语言简洁明了，指令清晰以李白的风格写一首古诗以李白的风格写一首古诗，描绘长沙天气多变② 问题聚焦我要买一台车我想买一辆车，预算30万，要国产新能源的③ 同一个话题内容尽量相关、换话题要建立新对话（清除上文感染）④ 给GPT一个身份你是一个管理者，马上到月底了，你们团队的月计划还没完成，你怎么办你是一个培训讲师，请帮我向大家介绍一下ChatGPT我希望你担任前端开发人员。您应该将文件合并到单个 index.html 文件中，别无其他。不要写解释。我的第一个请求是“写一个网页程序，黑色背景，模拟星星在夜空闪烁，要很多6px大小的五角星，每个五角星的颜色要随机”⑤ 指定提示信息明确风格用小红书的风格回答这个问题，”豆腐脑是吃甜的还是咸的“，要有emoji表情明确信息品牌名称：欧派家居，品牌成立时间：1994年，品牌定位：一线品牌、中国最有价值品牌500强，请以上述信息写一篇800字的品牌招商文章⑥ 扩散思维扮演一个母老虎和我对话第一步：请问中文语境下，夫妻关系中的母老虎是什么意思？第二步：按GPT描述的母老虎形象复制到对话里面，让GPT扮演第三步：持续带入，引导；比如可以让GPT加上表情、动作等描述让GPT提问，你来回答假装你是一位教中国古诗的老师，我是你的学生，现在课程完毕了，你需要给我出题目让我解答，然后对我的解答做出点评，现在请开始出第一道题让它当工具程序解释器输入php语句，它会给你发送执行结果统计/辨别文本某个词语出现多少次，手机号码筛选等等技巧学习地址https://www.zhihu.com/question/584402332/answer/2956335225https://ai.sph.net/chatgpt-prompthttps://www.aishort.top/StableDiffusionhttp://192.168.1.247:7860/# 羊毛衫玩偶chilloutmixNiPruned.Tw1O.safetensors 基础模型Fantz cartoon monster cat wearing cardigan, Impasto,massurrealism , backlight, voxel art ,psychedelic 提示词bad-picture-chill-75v, text, bad anatomy, crop frame, doubling figures,human 反提示词euler a step 30 系数9 LoRA funnyCreatures 1 参数# 国画美女anything-v4.5 基础模型(masterpiece),best quality,good anatomy, shuimobysim,(1 girl:1), (upper body),(smile),short hair,(hanfu),(ecchi0.5), (trees:0.5), (flowers:0.6) ,(wooden house:0.2),(bamboo forest:0.2),(creek:0.2),(river:0.2) 提示词nsfw,mutated hands, (poorly drawn hands:1.331),(fused fingers:1.61051), (too many fingers:1.61051), bad hands, missing fingers, extra digit, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2),bad face,bad hands,bad anatomy, 反提示词DPM++ SDE Karras LoRA Moxin 0.5 Moxin_Shuke 0.8 系数 5 step 28 参数

anaconda中SSL错误：Can‘t connect to HTTPS URL because the SSL module is not available 解决方案原文地址 https://github.com/conda/conda/issues/8273大意是：conda找错了openssl的地址，conda在AnacondaDLLs目录下寻找openssl的dll文件，但实际上需要的dll在Anaconda3librarybin目录下。因此只需要将这两个文件复制到 AnacondaDLLs下即可。根据提示复制两个dll到指定目录。D:AnacondaLibrarybin -> D:AnacondaDLLs

修改pip install默认安装路径的方法 修改pip install默认安装路径python 模块默认安装路径在C盘，容易造成C盘占满，所以需要修改安装路径查看pip 默认安装位置cmd 输入 python -m site修改pip 默认安装位置cmd 输入 python -m site -help修改site.py内容，如下USER_SITE = "你的其他目录\lib\site-packages" USER_BASE = "你的其他目录\Scripts"增加pip配置文件pip.ini在user目录(一般是C:用户你的系统用户名)下新建pip文件夹，里面新建pip.ini文件，内容如下[global] index-url=https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ target=D:/Cache/Python/Python38/site-packages修改完后就可以了，测试一下，cmd输入命令 pip install numpy至此pip安装的模块默认路径就修改了pip 安装慢，请使用国内的镜像源pip install mlxtend -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple