用于定义WebAPI的IP地址和端口,可根据实际情况部署修改。 请求方式:POST url地址:http://ip:port//WebAPI/PaddleOCR 数据格式:json 把下面代码另存为PaddleOCRWebAPI.py文件,并上传到linux系统, importiofrompickleimportDICTimportpaddleocrimportjsonimportbase64importDateTimefromflaskimportFlask, request,jsonifyimportnumpy...
2.5 添加仓库 [root\@PerfectWing \~]# yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo 2.6 IF ERROR: yum-config-manager: command not found [root\@PerfectWing \~]# yum -y install yum-utils [root\@PerfectWing \~]# yum clean all [root\@...
(一)、windows10环境部署 1.Python环境准备 2.安装飞桨预训练模型管理和迁移学习工具PaddleHub 3.安装第三方库shapely、pyclipper 4.下载PaddleOCR代码 5.下载推理模型 6.修改params.py的模型路径 7.安装PaddleOCR的文字识别服务模块到Paddlehub 8.启动服务 (二)、Linux 环境部署(CentOS Linux release 7.5.1804 (Core...
Serving 服务化部署(Python/C++) Paddle-Lite 端侧部署(ARMCPU/OpenCL ARM GPU) Paddle.js 部署 由于我本身是做Java开发,不会Python,所以采用Serving 服务化部署 PaddleOCR提供2种服务部署方式: 基于PaddleHub Serving的部署; 基于PaddleServing的部署 我选择的是通过PaddleHub Serving进行部署 安装Hub Serving 准备环...
PaddleOCR 提供 2 种服务部署方式: 一种是 PaddleServing 的部署方式, 仅使用 CPU 推理预测在 Windows 和 Linux都能进行部署. 若要使用 GPU 进行推理预测, 在 Windows 上只能使用 Docker 进行部署 (这步没有进行尝试). 在Linux 上可以手动部署, 也可以使用 Docker 部署 (这步没有进行尝试). ...
首先需要从opencv官网上下载在Linux环境下源码编译的包,以opencv3.4.7为例,下载命令如下。 wgethttps://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.7.tar.gztar-xf3.4.7.tar.gz 最终可以在当前目录下看到opencv-3.4.7/的文件夹。 + 编译opencv,设置opencv源码路径(root_path)以及安装路径(install_path)。进入opencv...
操作系统：支持 Windows、Linux、macOS 等主流操作系统。在 Linux 系统下，如 Ubuntu、CentOS 等发行版使用较为广泛；在 Windows 系统中，Windows 7 及以上版本可以运行；macOS 系统也能较好地支持 PaddleOCR 的部署。Python 版本：PaddleOCR 主要使用 Python 进行开发，建议使用 Python 3.6 及以上版本。深度学习框架：...
PaddleOCR服务部署-Hub Serving服务器上搭建 基础环境 查看服务器默认安装 ls -l /usr/bin | grep python paddle基础环境要求 python>=3.7.0 pip>20.0.0 推荐anaconde安装python,会携带一些基础库 【OCR文字识别】Linux下基于PaddleHub Serving部署-php黑洞网 (phpheidong.com)...
Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Collecting paddlepaddle Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/96/65/cf7154039777666cccbd2c570036486129d0d77e1cde4d5f86549f0cecc8/paddlepaddle-2.4.2-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl (121.7 MB) ━━━ 121.7/121.7 ...
这其中的部署环节就是由PaddleHub自带Hub Serving功能实现的,Hub Serving是PaddleHub的一键模型转服务,即通过简单的一行命令即可将深度学习模型部署为在先服务,也就是服务端,用户可以使用HTTP协议通过浏览器或者客户端将待推理数据(例如图片)发送访问服务端,服务端在完成推理后,将推理结果返回给用户。 通过Hub Serving...