手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

0.paddleOcr简介

paddleOcr 是基于paddlepaddle飞桨这一开源的深度学习平台下训练出来的一个轮子，它的作用正如名称：提取并识别图片中的文字。 目前paddleOcr 官方已经发布了80+语言的识别模型，针对日常的使用来说是足够了。 下面就以官方的 中英文通用OCR模型 为例，来一步步教大家如何在centos7的系统中下载、安装、测试、部署服务等全部过程 下面的教程全程非常详细，适合0基础小伙伴们来学习操作。

1.写在教程前

为什么会想着写这样一篇教程？

   其实paddleOcr的github里已经有很详细的教程，有能力和基础的小伙伴完全可以自己看着官方说明搞定所有的问题。但是对没那么熟悉的小伙伴来说就教程显得不那么友好，自己在网上东拼西找一些相关资料，最后还是可能会卡住在1、2个小问题上，导致无法部署成功；

在教程的最后我会将本次参考到的所有资料与链接放在下面。 下面直接进入本次教程

2.centos下准备好docker工具

正所谓工欲善其事，并先利其器；我们直接用官方准备好的docker环境来安装，会避免掉大部分的问题，但是也会碰到一些小坑，下面会一一说明

centos下找到在docker安装包并安装

• yum list docker-ce --showduplicates | sort -r 可以自己选择一个稳定的版本安装，或者不指定版本，直接安装最新版本
• yum install docker-ce 接下来就是yum来安装docker完成

启动docker服务

• service docker start 启动docker服务

• docker --version 查看docker版本，以检查docker是否正常启动

• systemctl enable docker 配置一下docker服务开机自启动

3.下载paddleOcr官方docker镜像

官方github仓库地址： 官方gitee仓库地址： 官方建议是去github地址上，但github的访问速度懂的都懂。 下面的例子以github地址为例，无法访问github的小伙伴去gitee中找到替换的地址

创建paddleOcr目录

该目录是用于存放paddleOcr镜像，官方建议是在/home/Projects下 mkdir /home/Projects 创建项目目录 cd /home/Projects 进入项目目录

下载官方镜像

docker run --name ppocr  -v $PWD:/paddle --network=host -it paddlepaddle/paddle:latest-dev-cuda10.1-cudnn7-gcc82 /bin/bash
说明一下：
官方的docker命令没有映射运行端口，这里要说明一下：官方启动docker的方式为 network=host，即容器内用的端口就是宿主机的端口

接下来docker就会自动开始下载镜像了，然后就是漫长的下载等待，大概下载时间会有10分钟左右

下载完毕后，会自动进入到镜像内部的shell里，进入下面这样的界面中。

不用理睬，直接exit退出来。

docker ps -a 查看一下docker的运行进程，发现这个这个刚刚下载来的ppocr已经被关闭掉了。

docker start ppocr 重启这个ppocr容器

4.安装paddlepaddle2.0

之前在0.简介里面也说了，paddleOcr是基于paddlepaddle这个平台下的，所以它的运行理所当然离不开paddlepaddle这个平台

【很重要】检查docker内的python3以及pip3版本

进入docker容器中，一定要检查一下python3 的版本和 pip3用的版本，要确保版本在3.7及以上，这是官方要求的版本。 但是很坑的是，官方docker你镜像中竟然是3.5.1 的python3。这里必须手动去升级安装新版本

docker exec -it ppocr /bin/bash 进入docker容器内部

python3 --version 检查python3 版本，如图版本是3.5.1，必须要进行升级

pip3 --version 检查pip3版本，如果pip3是3.5.1下的，也要跟着一起升级

升级安装python3

容器内已经有python3 的源码安装文件 在/home 目录下，有3.7.0 和 3.8.0 我们直接选择3.8.0 编译安装。

cd /Python-3.8.0 进入到Python-3.8.0目录下

./configure 编译器会执行一些安装前检查，稍等片刻就会检查完成。

make && make install 源码安装，稍等几分钟，等待安装完成。

安装完成，重新检查一下python3,pip3版本，确保版本已经升级到3.8.0

【很重要】更新用户环境变量参数

安装一个vim，方便容器内进行文本编辑

apt-get update
apt-get install vim

vi ~/.bashrc 修改.bashrc中指定的python环境变量 在文件编辑中将所有的 python3.5.1 的配置全部删除掉，将下面截图红框处的内容删除掉并保存

source ~/.bashrc 重新生效配置文件

升级pip3

解决掉python3版本问题后，就要安装paddleOcr 所需要的环境paddlepaddle2.0

pip3 install --upgrade pip 升级一下 pip3 （官方安装指导） 稍等片刻即可

安装paddlepaddle2.0

这一步官方的指导里面是区分gpu 还是 cpu版本，下面的例子都是以cpu版本为例。 （请需要安装gpu版本的小伙伴执行到此处稍微移步到官方文档链接中去找一下gpu版本的安装指令）

python3 -m pip install paddlepaddle==2.0.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

稍微等待几分钟的下载与更新

cd /home 切换回目录下

clone PaddleOcr  仓库代码

【推荐】git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
如果无法访问github 的小伙伴们也可以通过gitee仓库里面将源码下载下来：
git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR

安装第三方库

cd /home/PaddleOCR 切换到PaddleOcr目录下:

pip3 install -r requirements.txt 安装第三方库

进入稍微漫长的下载等待。这一步我在实际安装过程中因为网络原因失败过一次，请大家耐心安装，如遇 HTTPSConnectionPool Read timed out. 这样的问题，请多尝试安装几次，等其安装完成。

5.下载官方模型

以官方的服务器端模型为例说明。 （官方另为模型包更小的适合移动端的模型，感兴趣的小伙伴小移步官方的文档说明中 github.com/PaddlePaddl…）

docker 镜像中创建模型目录

mkdir /home/PaddleOCR/inference && cd /home/PaddleOCR/inference 在paddleOCR下创建inference模型目录

下载、解压模型

官方模型分为检测，方向，识别模型，分别下载与解压

下载检测模型  wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer.tar
下载方向分类器 wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
下载识别模型 wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer.tar

解压压缩包

tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
tar xf ch_ppocr_server_v2.0_det_infer.tar 
tar xf ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer.tar

解压完成后的目录如下

6.单张图片识别测试

回到/home/paddleOCR目录下

cd /home/PaddleOCR

图片测试

用官方自带的图片来测试识别，官方自带图片目录为/home/PaddleOCR/doc/imgs

测试命令为：
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer/"  --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer/" --cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True --use_gpu=False

以下分别是原图，识别后标识图，以及识别结果

7.服务部署

单张图片测试通过后，我们就需要把服务以WEB方式部署上，以供其它服务以接口形式来调用了。

PaddleHub Server 服务部署

这种部署形式也是官方推荐的部署方式之一。

安装paddlehub 环境

在docker镜像中执行以下命令 pip3 install paddlehub==1.8.3 --upgrade -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 稍等片刻即可下载完成

修改部署参数文件

部署参数文件地址为docker镜像中： /home/PaddleOCR/deploy/hubserving/ocr_system 下的 params.py

用vi 打开params.py ，将下图红框处的3个文件地址分别修改为下面地址：
/home/PaddleOCR/inference/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer/
/home/PaddleOCR/inference/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer/
/home/PaddleOCR/inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/
其它参数暂时不需要修改

安装服务模块

安装检测+识别串联服务模块： hub install deploy/hubserving/ocr_system/

安装flask

下面使用flask 部署web框架 pip3 install flask

安装flask-cors

pip3 install flask-cors

新建web服务程序

在 /home/PaddleOCR/tools 目录下新建一个新的py文件，文件名为test_myocr.py 并且给权限为 775 testmyocr.py的内容如下：

# Copyright (c) 2020 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
import os
import sys
__dir__ = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
sys.path.append(__dir__)
sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(__dir__, '..')))

from ppocr.utils.logging import get_logger
logger = get_logger()

import cv2
import numpy as np
import time
from PIL import Image
from ppocr.utils.utility import get_image_file_list
from tools.infer.utility import draw_ocr, draw_boxes

import requests
import json
import base64

from flask import Flask,request
from flask_cors import CORS


import requests
app = Flask(__name__)
CORS(app)  # 解决跨域问题

def cv2_to_base64(image):
    return base64.b64encode(image).decode('utf8')


def draw_server_result(image_file, res):
    img = cv2.imread(image_file)
    image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    if len(res) == 0:
        return np.array(image)
    keys = res[0].keys()
    if 'text_region' not in keys:  # for ocr_rec, draw function is invalid 
        logger.info("draw function is invalid for ocr_rec!")
        return None
    elif 'text' not in keys:  # for ocr_det
        logger.info("draw text boxes only!")
        boxes = []
        for dno in range(len(res)):
            boxes.append(res[dno]['text_region'])
        boxes = np.array(boxes)
        draw_img = draw_boxes(image, boxes)
        return draw_img
    else:  # for ocr_system
        logger.info("draw boxes and texts!")
        boxes = []
        texts = []
        scores = []
        for dno in range(len(res)):
            boxes.append(res[dno]['text_region'])
            texts.append(res[dno]['text'])
            scores.append(res[dno]['confidence'])
        boxes = np.array(boxes)
        scores = np.array(scores)
        draw_img = draw_ocr(
            image, boxes, texts, scores, draw_txt=True, drop_score=0.5)
        return draw_img

@app.route("/test")
def test():
    return 'Hello World!'

@app.route("/myocr", methods=["POST"] )
def myocr():
    # 输入参数
    image_file = request.files['file']
    basepath = os.path.dirname(__file__)

    logger.info("{} basepath".format(basepath))

    savepath = os.path.join(basepath, image_file.filename)
    image_file.save(savepath)
    img = open(savepath, 'rb').read()
    if img is None:
        logger.info("error in loading image:{}".format(image_file))

    # 转为 base64
    data = {'images': [cv2_to_base64(img)]}
    # 发送请求
    url = "http://127.0.0.1:8866/predict/ocr_system"
    headers = {"Content-type": "application/json"}
    r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))

    # 返回结果
    res = r.json()["results"][0]
    logger.info(res)
    return  json.dumps(res)
if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

启动服务

服务分为hub服务、web服务

启动hub服务

【很重要】 export PATHONPATH=.这步很重要，血泪教训哇；

如果少了这一步设置环境变量，在下面的执行中会报错，提示找不到tools module

hub serving start -m ocr_system & 成功会出现如下说明

启动web服务

cd /home/PaddleOCR/tools 目录切换到tools下 python3 test_myocr.py & 启动web服务，启动成功会出现如下说明

8.服务测试

Postman工具调用测试

使用postman向 5000端口去发起请求，可以看到服务正常返回识别的结果

Vue简单页面测试

使用vue写一个简单的图片上传页面，后端接口负责转发数据与请求到5000接口中 这块后面有时间再单独写篇介绍下

9.性能分析

测试机配置

测试机器是在实体机器中使用VM虚拟化出来的

实体机：
cpu: AMD Ryzen 5 2600X Six-Core Processor
内存：32G
操作系统：window10 x64

虚拟Centos：
处理器：4核单线程
内存：8GB
操作系统：Centos 7.8

以下解析时间仅供参考 在没做任何优化情况下，且不考虑网络传输速度的影响，单张6.中的官方自带测试图片，解析时间分别为：

docker中直测：11秒
postman：17秒
vue中：18秒

10.参考资料

PaddleOCR github PaddleOCR安装与实践(CPU版)