GitHub：开源易用的中文离线OCR

效果展示

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特性

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• 中文识别 快速高识别率

• 文字检测 支持一定角度的旋转

• 并发请求 由于模型本身不支持并发，但通过tornado多进程的方式，能支持一定数量的并发请求。具体并发数取决于机器的配置。

安装需求

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平台

• ✔ Python 3.6+
• ✔ Ubuntu 16.04
• ✔ Ubuntu 18.04
• ✔ CentOS 7
• ✔ Docker

Windows和MacOS系统下可通过构建Docker镜像来使用，暂不支持直接部署使用 其他Linux平台暂未测试，可自行安装测试。

最低配置要求

• CPU: 1核
• 内存: 2G
• SWAP: 2G

安装部署

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服务器部署

1、下载项目，并进入改项目文件下

$ git clone https://github.com/alisen39/TrWebOCR.git
$ cd TrWebOCR/

2、安装项目

$ python install.py

3、安装依赖包

$ pip install -r requirements.txt

4、启动

python backend/main.py

项目默认运行在8089端口，看到以下输出则代表运行成功：

# tr 1.5.0 https://github.com/myhub/tr
server is running: 0.0.0.0:8089

Docker部署

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1、从 Dockerfile 构建或者直接 Pull镜像

# dockerfile 构建
docker build -t trwebocr:latest .

# 从 dockerhub pull
docker pull mmmz/trwebocr:latest

2、Docker run

docker run -itd -p 8089:8089 --name trwebocr trwebocr:latest 

这里把容器的8089端口映射到了物理机的8089上，但如果你不喜欢映射，去掉run后面的-p 8089:8089 也可以使用docker的IP加8089来访问

接口调用示例

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Python 使用File上传文件

import requests
url = 'http://192.168.31.108:8089/api/tr-run/'
img1_file = {
    'file': open('img1.png', 'rb')
}
res = requests.post(url=url, data={'compress': 0}, files=img1_file)

开源地址：https://github.com/alisen39/TrWebOCR

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