基于Ubuntu环境使用docker搭建对于中文识别的chineseocr_lite项目
光学字符识别（OCR）
- 光学字符识别（OCR）目前已经有了很广泛的应用，很多开源项目都会嵌入OCR 来扩展原有的能力，例如身份证识别、出入停车场的车牌识别、拍照翻译等等
- 本文介绍的开源的中文 OCR 项目，是基于 chineseocr 做出改进，是一个超轻量级的中文字符识别项目（其实一点也不轻量）
- 官方地址
简介
- chineseocr_lite 项目表示，相比 chineseocr，它采用了轻量级的主干网络 PSENet，轻量级的 CRNN 模型和行文本方向分类网络 AngleNet
- chineseocr_lite 在横排文字和竖排文字的识别上都有不错的效果，而且它提供的交互式网页端能直接在页面插入图像与调用识别模型
项目实测
- 由于Docker能够提供一个不依赖主机操作系统的隔离空间，并且兼具良好的安全性与可移植性，本项目将在Docker环境下对该轻量级模型进行测试
- 先看看使用作者项目里自带图片的测试效果。识别结果与项目里提供的类似，这里耗时较长主要是由于我们测试时没有使用 GPU 的缘故
Docker环境搭建
运行环境
Ubuntu 18.04
Python 3.6.9
Pytorch 1.5.0.dev20200227+cpu（作者推荐 1.2.0）
命令操作
- 使用命令查看当前的python的版本，python -V；如果不是3.6版本需要将3.6版本设置为默认版本。参考链接
- 首先下载 Docker 镜像。这里推荐使用咱们中国人自己做的镜像 deepo，一行代码傻瓜式安装 tensorflow、pytorch、darknet 等目前最新的深度学习框架
- deepo的官方地址
- 命令安装deepo，我已经配置了docker的国内源镜像，参考我的其他文章。如果不配置，速度很慢，甚至下载不成功。这一步很费时间，相关下载的内容达到6G左右，下载完成之后自动解压安装，最后达到13G
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