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paddleocr在linux

时间: 2025-02-11 12:24:19 浏览: 56

### PaddleOCR 在 Linux 环境下配置 #### 创建并激活 Conda 虚拟环境为了确保依赖项管理得当，推荐创建一个新的 Python 版本为 3.6.5 的 Conda 环境[^1]: ```bash conda create -n paddle_env python=3.6.5 ``` 激活新创建的环境: ```bash conda activate paddle_env ``` #### 设置国内 PyPI 镜像源加速下载速度对于中国地区的开发者来说，可以设置更快捷的镜像站点来提高包安装的速度[^5]: ```bash pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip config set install.trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn ``` #### 安装必要的库文件根据官方文档说明，在 CentOS 7 上部署 Web API 接口时所使用的软件栈包括但不限于 OpenCV 和特定版本的 PaddlePaddle 及其 OCR 组件。因此需要先满足这些前置条件[^3]: - **Python**: 已经通过前面步骤完成。 - **OpenCV**: 建议至少使用 v4.5.5 或以上版本。可以通过如下命令获取所需的基础图像处理工具集: ```bash pip install opencv-python-headless==4.5.5.* ``` 接着就是核心部分——PaddlePaddle 和 PaddleOCR 自身: ```bash pip install paddlepaddle-gpu==2.2.* # 如果是 GPU 加速版则选用此条目 # 或者 pip install paddlepaddle # CPU-only 版本适合大多数情况 pip install paddleocr # 最后才是 OCR 库本身 ``` #### 测试安装成果一切顺利的话，现在应该可以在终端里执行简单的测试脚本来验证整个流程是否成功： ```python from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr import cv2 img_path = 'path_to_image' ocr = PaddleOCR(lang='en') # 初始化英文识别模型实例 result = ocr.ocr(img_path, cls=True) # 对图片做文字检测与分类 for line in result: print(line) ```

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