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PaddleOCR和ChineseOCR的对比ChineseOCR PaddleOCR对比识别时间chineseOCR识别的速度相对于PaddleOCR较慢，单纯使用CPU对于单张图片的识别时间可以达到20秒，如果使用GPU识别的时间一般控制在5秒以内 PaddleOCR对于图片的识别时间很快，一般控制在2秒以内多并发Chneseocr先天不支持多并发，需要进行封装，然后在调用OCR服务的时候启动多并发，这意味着每次只可以识别一张图片 PaddleOCR支持多并发，可以开启多进程的

前提要求服务器的部署需要鉴于先前安装配置的docker环境，因此相关步骤查看我之前的博客 参考链接服务部署先前介绍参考链接 官方推荐 本博客采用基于HubServing的部署，这种方式已经集成到PaddleOCR里面，在先前的docker镜像里面就可以看到 如果已经推出了镜像，请使用这个命令进入镜像 sudo docker container exec -it ppocr /bin/bash 其中ppocr为容器的名字 使用docker ps -a的names一列就可以看到这...

介绍基于飞桨的OCR工具库，包含总模型仅8.6M的超轻量级中文OCR，单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别。同时支持多种文本检测、文本识别的训练算法。相关链接PaddleOCR项目地址 飞桨开源深度学习平台 效果展示页面 中文OCR在线体验地址 中文OCR模型快速使用特性超轻量级中文OCR模型，总模型仅8.6M 单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别 检测模型DB（4.1M）+识别模型CRNN（4.5M） 实用通用中文OCR模型 多种预

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Github地址参考地址 作者大人，十分热心，对于我的问题，提供了大量的帮助，使我少走了很多的弯路，在此表示由衷的感谢GPU部署1，安装conda安装conda参考文档 执行权限/运行chmod 777 Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh #给执行权限bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh #运行找到你刚才安装的conda位置，如果一路选择yes，没有更改过安装位置的话，安装位置应该位于/home下面，默认文件

Github地址Github源码地址支持系统:mac/ubuntu python=3.6实现功能文字检测； 文字识别； 支持GPU/CPU，CPU优化（opencv dnn）docker镜像服务（CPU优化版本）下载镜像 链接:https://pan.baidu.com/s/12F9AYVyBTz34UCXeWj3ATA密码:5lyzdocker load -i darknet-ocr.tardocker run -it -p 8080:8080 darknet-ocr...

Docker Docker简单易用，具体的安装和配置可以看我的或者其他人的博客 安装完之后，输入以下命令安装chineseocr并且开启服务 docker pull zergmk2/chineseocrdocker run -d -p 8080:8080 zergmk2/chineseocr在浏览器输入http://127.0.0.1:8080/ocr网址进行识别 界面如下，选择对应的识别选项，然后点击“选择文件”进行文件的上传对于图片的识别准确率很高，下面我引入几个识.

问题接使用docker的方式来创建项目所报的错误 选中文件之后，界面不停的绕圈，显示不了对于图片的识别结果，并且监控界面上出现错误提示如下 ImportError: libpython3.6m.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory，这个问题目前无解，只好使用其余的方式来搭建Chineseocr_lite开源项目第一步 安装Conda安装一共有两种方式，推荐使用从清华镜像站下载，速度快并且稳定 官

光学字符识别（OCR）光学字符识别（OCR）目前已经有了很广泛的应用，很多开源项目都会嵌入OCR 来扩展原有的能力，例如身份证识别、出入停车场的车牌识别、拍照翻译等等 本文介绍的开源的中文 OCR 项目，是基于 chineseocr 做出改进，是一个超轻量级的中文字符识别项目（其实一点也不轻量） 官方地址简介chineseocr_lite 项目表示，相比 chineseocr，它采用...