ubuntu18.04 paddleocr

### 安装和运行 PaddleOCR 的方法 #### 创建 Conda 虚拟环境并激活 为了确保与其他软件包兼容以及减少冲突，建议通过 `conda` 来创建虚拟环境。以下是具体操作： ```bash conda create -n PaddleOCR python=3.7 conda activate PaddleOCR ``` 这一步会创建名为 `PaddleOCR` 的 Python 3.7 环境，并将其激活[^1]。 --- #### 安装 PaddlePaddle 深度学习框架 在安装 PaddleOCR 前，需先安装其依赖项——PaddlePaddle 框架。可以通过以下命令完成安装： ```bash pip install paddlepaddle==2.4.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple ``` 此命令将从百度镜像源安装指定版本的 PaddlePaddle 框架。 --- #### 配置 NVIDIA CUDA 和驱动程序 如果计划使用 GPU 加速，则需要配置合适的 NVIDIA 驱动程序和 CUDA 版本。对于 Ubuntu 18.04 及 RTX 3090 显卡，推荐按照如下步骤执行： 1. 下载适用于目标系统的 CUDA 工具包： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.3/local_installers/cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run ``` 2. 执行安装脚本以启动 CUDA 安装过程： ```bash sudo sh cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run ``` 需要注意的是，在安装前应确认显卡驱动版本高于所选 CUDA 支持的要求[^2]。 --- #### 安装 Docker 并集成 NVIDIA-GPU 支持（可选） 当希望利用容器化技术简化部署流程时，可以考虑引入 Docker。以下是设置指南： 1. 添加官方稳定版存储库地址到 APT 数据源列表中去： ```bash sudo add-apt-repository \ "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \ $(lsb_release -cs) \ stable" ``` 2. 更新本地索引文件之后再继续安装最新可用二进制组件： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io ``` 最后别忘了验证服务状态是否正常运转起来才行哦[^3]！ --- #### 安装 PaddleOCR 库及其依赖 一旦上述准备工作全部就绪以后就可以正式着手于 OCR 功能模块本身的构建工作当中来了呢！直接借助 pip 实现自动化处理最为便捷高效快捷方便简单明了易懂啦哈～ ```bash pip install paddleocr ``` 至此为止整个项目所需的一切软硬件条件均已具备完毕只待实际测试检验成果咯😊🎉👏 --- ### 测试 PaddleOCR 是否成功安装 可通过一段简单的代码片段来进行功能检测： ```python from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr # 初始化模型实例对象 ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='en') # 对图片路径调用识别函数获取结果数据结构体变量名results保存下来备用后续分析展示用途等等之类的吧😄 img_path = 'example.jpg' result = ocr.ocr(img_path, cls=True) for line in result: print(line) ``` 以上就是完整的基于 Linux 发行版之上针对特定需求场景定制化的解决方案分享总结归纳整理而成的文章内容啦🙏💕 ---