ddddcorImportError: DLL load failed while importing onnxruntime_pybind11_state: 动态链接库(DLL)初始化例程失败

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试了网上的很多方法,一些是修改pillow版本,一些是onnxruntime版本号,但是发现实际上还是不管用,因为好像ddddcor没有做更新了

我使用的python版本是3.12

解决办法如下:

1.将ddddcor版本升级到最新版

pip install -U ddddocr

2.通过ctrl+点击进入到ddddcor的源代码界面,到_ _init _ _ ,或者直接打开.venv\Lib\site-packages\ddddocr\_ _init_ _.py

通过搜索找到下面的代码

image = image.resize((int(image.size[0] * (64 / image.size[1])), 64), Image.ANTIALIAS).convert('L')

将里面的Image.ANTIALIAS修改成Image.LANCZOS

或者直接复制粘贴下面的代码

image = image.resize((int(image.size[0] * (64 / image.size[1])), 64), Image.LANCZOS).convert('L')

然后运行就可以直接解决,可能会像下面一样报错一些彩色转义字符警告,但是不影响使用

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在尝试导入 `onnxruntime_pybind11_state` 时出现的 **DLL load failed: 动态链接库初始化例程失败** 错误,通常与 ONNX Runtime 的版本兼容性、Python 环境配置或依赖项缺失有关。以下是几种常见的解决方案: ### 1. 降级 ONNX Runtime 版本 某些版本的 ONNX Runtime(尤其是 GPU 版本)可能存在兼容性问题。例如,在特定环境下使用 `onnxruntime-gpu==1.19.0` 可能会导致此错误,而将版本回退至 `1.14.1` 则可以解决问题,因为该版本已被广泛验证为稳定且兼容性强 [^2]。 可以通过以下命令安装指定版本: ```bash pip install onnxruntime-gpu==1.14.1 ``` ### 2. 检查 Python 环境与 ONNX Runtime 匹配性 确保所使用Python 版本与 ONNX Runtime 兼容。ONNX Runtime 的某些构建版本可能仅支持特定的 Python 解释器版本(如 Python 3.8 或 3.9)。建议使用虚拟环境(如 `venv` 或 `conda`)进行隔离,并测试不同 Python 版本下的运行情况。 ### 3. 安装/更新 Visual C++ Redistributable 包 该错误也可能源于系统缺少必要的运行时组件,特别是 Microsoft Visual C++ Redistributable 包。请确保安装了最新版本的 VC++ 运行库,通常可以从微软官网下载并安装。 ### 4. 检查 CUDA 和 cuDNN 依赖 如果使用的是 `onnxruntime-gpu`,则必须确保系统中已正确安装与当前 ONNX Runtime 版本兼容的 CUDA Toolkit 和 cuDNN 库。例如,某些 ONNX Runtime GPU 构建要求 CUDA 11.x 或 12.x,具体版本需查阅官方文档。 可使用以下命令查看当前安装的 CUDA 版本: ```bash nvidia-smi ``` 并确认 ONNX Runtime 的 GPU 版本是否支持该 CUDA 版本。 ### 5. 使用 pip 缓存清理或重新安装 有时旧的安装残留可能导致冲突,可尝试先卸载现有版本,再清除 pip 缓存后重新安装: ```bash pip uninstall onnxruntime-gpu pip cache purge pip install onnxruntime-gpu ``` 若仍无法解决,可手动删除 `site-packages` 中的 `onnxruntime` 目录后再重新安装。 ### 6. 替换为 CPU 版本进行测试 为了排除是否为 GPU 支持模块的问题,可以尝试安装 CPU 版本以验证是否仍然报错: ```bash pip install onnxruntime ``` 若 CPU 版本可以正常导入,则问题大概率出在 GPU 相关依赖上。 ---
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