Pycharm打包PaddleOCR过程及问题解决方法

在Pycharm中安装及测试PaddleOCR PaddleOCRhttps://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR1.Python3.6 - 3.92.Visual C++ Build Tools 2014或以上如果安装了Anconda可以新建Conda环境,Python版本选3.6-3.9或者Python官网下载3.9版本作为解释器注意:3.10的版本会导致一些库安装不上直接下载官网的安装器,等待十几分钟安装好即可。Visual C++ Build Tools有些同学(比如我)会遇见安装包已损坏等问题,这时可以下载离线 阅读详情

        python实现提取图片中的文字,使用PaddleOCR识别最精准,因为只需要识别小尺寸图片,速度在一秒钟左右,对于要应用的项目可以接受。缺点是项目打包有将近600M,压缩后也有将近200M。Tesseract虽然速度快,占用空间小,但是对艺术字体识别精度极差,所以排除使用。

        一个提取文字的极简需求,代码只有几十行。前后使用了三种方法,外加使用了PaddleOCR的三个版本,折腾好几天,终于可以了。打包后600M的空间真的惊到我了。

        另使用PaddleOCR旧版本是因为使用方便,稳定,参考资料多。

开发环境版本:

        1.python3.12.10

        2.paddle2.6.0

        3.PaddleOCR2.8.0

一、生成spec文件,不介绍。

二、修改spec文件内容,仅展示修改部分

a = Analysis(
    ['PaddleOCRTest.py'],
    pathex=[
        'E:\\Programs\\python\\pao\\.venv\\Lib\\site-packages',
        'E:\\Programs\\python\\pao\\.venv\\Lib\\site-packages\\paddle\\libs'
    ],
    binaries=[('E:\\Programs\\python\\pao\\.venv\\Lib\\site-packages\\paddle\\libs','.')],
    datas=[
        ('E:\\Programs\\python\\pao\\.venv\\Lib\\site-packages\\paddleocr\\ppocr', 'paddleocr\\ppocr'),
        ('E:\\Programs\\python\\pao\\.venv\\Lib\\site-packages\\paddleocr\\tools', 'paddleocr\\tools'),
        ('E:\\Programs\\python\\pao\\.venv\\Lib\\site-packages\\paddleocr\\ppstructure', 'paddleocr\\ppstructure')
    ],
    hiddenimports=[
        'shapely.geometry','pyclipper','skimage', 'skimage.morphology', 'imgaug', 'lmdb'
    ],
    hookspath=[],
    hooksconfig={},
    runtime_hooks=[],
    excludes=[],
    win_no_prefer_redirects=False,
    win_private_assemblies=False,
    noarchive=False,
    optimize=0,
)

三、遇到的问题:

        1.提示:unhandledexception: cannot import name 'imaging' from 'PlL'

                解决方法:到.venv\Lib\site-packages目录下复制PIL文件夹到打包后的_internal文件夹

        2.提示:ModuleNotFoundError: No module named 'XXX'

                解决方法:将模块名称'XXX'添加到spec文件的hiddenimports内,然后重新打包,直到不弹出该类型错误为止。

参考文章:

        Pyinstaller 打包 PaddleOcr + PyQt5 项目的打包过程、常见问题及解决方法_paddleocr打包太难了-优快云博客

警惕伪官方软件:如何识别和规避非腾讯开源项目风险 开源工具是现代软件开发的基础组件,其安全性与来源可信度直接关系到系统稳定与数据安全。理解项目归属、验证发布渠道、核查版本规范,是工程师必备的技术鉴别能力。当遇到名称疑似仿冒、版本号违背时间逻辑(如V2026.5.9)、命令行报错频发(如‘无法识别为cmdlet’)等信号时,极可能涉及未经签名的PowerShell脚本或恶意封装包。这类风险在Docker部署、Ubuntu22.04环境配置及VS Code集成场景中尤为突出。本文结合真实开源治理实践,解析腾讯官方项目识别方法论,帮助开发者建立从GitHub组织 阅读详情

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