如何在Windows上一键部署PaddleOCR的WebAPI服务

PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力开发者训练出更好的模型，并应用落地。官方开源项目地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

一定会有小伙伴们看完不知道如何部署与应用，怎么才能融入到自己的产品或项目中去。PaddleOCR是开源、免费、可离线部署的OCR。

本文将介绍如何在windows平台上，自动化部署webAPI，并给出示例如何使用。.

第一步，要安装Python环境。下载地址：https://www.python.org/downloads/

建议选择安装3.6~3.9版本，然后为了pip下载速度，把下面的文本内容，保存为pip.ini文件，存放到你的python安装目录下，例如：C:\Users\username\AppData\Local\Programs\Python\Python39

[global]index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple[install]trusted-host=mirrors.aliyun.com

第二步，把下面的批处理文件文本内容，保存为PaddleOCRWebAPI.bat文件，存放到你的电脑上任意目录下，然后双击运行，不出意外，你的PaddleOCR的WebAPI就部署成功啦。

@echo offCOLOR 2Ftitle 公众号：明月心技术学堂echo 本脚本演示如何在window境下一键部署PaddleOCR的WEBAPI功能。echo 待脚本执行完后，将自动开一个OCR服务。url=127.0.0.1:5000/PaddleOCR/DetectTextecho 检测PYTHON安装python -Vpython -m pip install --upgrade pip
pip3 install opencv-python==4.5.5.64echo  开始安装PaddleOCRpip3 install  paddleocr
echo 安装PaddleOCR的依赖预测库pip3 install paddlepaddleecho 安装Flaskpip3 install Flaskecho 安装DateTimepip3 install DateTime
set port=5000set filename=PaddleOCRAPI.py@echo offdel %filename%echo import io >> %filename%echo from pickle import DICT >> %filename%echo import paddleocr >> %filename%echo import json >> %filename%echo import base64 >> %filename%echo import DateTime >> %filename%echo from flask import Flask, request,jsonify   >> %filename%echo import numpy as np >> %filename%echo from PIL import Image >> %filename%echo app=Flask(__name__) >> %filename%echo app.config['JSON_AS_ASCII']=False >> %filename%echo @app.route("/PaddleOCR/DetectText",methods=["POST"]) >> %filename%echo def PaddleOCR(): >> %filename%echo     if(request.data==""): >> %filename%echo         return APIResult.Error("request data is null") >> %filename%echo     data=json.loads(request.data) >> %filename%echo     imgbyte=base64.b64decode(data) >> %filename%echo     image=io.BytesIO(imgbyte) >> %filename%echo     temp= Image.open(image) >> %filename%echo     img=np.array(temp)[:,:,:3] >> %filename%echo     info= ppocr.ocr(img) >> %filename%echo     result={"TextBlocks":[]} >> %filename%echo     for textblocks in info: >> %filename%echo         textBlock={"Points":[],"Text":""} >> %filename%echo         for tk in textblocks[0]: >> %filename%echo               point={"x":str(tk[0]),"y":str(tk[1])} >> %filename%echo               textBlock["Points"].append(point)  >> %filename%echo         textBlock["Text"]=textblocks[1][0] >> %filename%echo         result["TextBlocks"].append(textBlock) >> %filename%echo     print(result) >> %filename%echo     return jsonify(result) >> %filename%echo     echo def main(): >> %filename%echo     global ppocr; >> %filename%echo     ppocr=paddleocr.PaddleOCR(use_gpu=False); >> %filename%echo     app.run(debug=True,host="0.0.0.0",port=%port%) >> %filename%echo if __name__=="__main__": >> %filename%echo     main(); >> %filename%call %filename%

在批处理执行如果遇到提示 core_avx，找不到指定的模块，这是应为vc++2017运行环境没有安装，你可以加入后面的QQ群，获取补丁文件，把【vc2017库文件】文件内的所有文件复制到Python安装目录下的【\Lib\site-packages\paddle\libs】的文件夹既可。

上述OCR的服务启动以后，小伙伴是不是非常想试试看看OCR识别的结果呢？

接下来介绍如何使用API，把下的文本内容另存为一个ClientPython.py文件，并把你想识别文字的图片，放在image文件夹下，双击运行保存的ClientPython.py文件，就可以看到识别的结果啦！

import requestsimport osimport base64def main():   imagepath=os.path.abspath('.')+"\\image\\"   imagefiles=os.listdir(imagepath)   for image in imagefiles:       imagefile=imagepath+image       with  open(imagefile,"rb") as fs:          imagebase64=str(base64.b64encode(fs.read()),"utf-8")          headers = { 'Content-Type': 'application/json'}          response = requests.post('http://127.0.0.1:5000/PaddleOCR/DetectText', headers=headers, json=imagebase64)          print(response.content) if __name__=="__main__":    main();

小伙伴们学会了吗？快来动手试试吧!

这里，再介绍一下C#如何调用WebAPI,看看C#如何使用，创建控制台程序，分别复制一下代码，同样在运行目录下准备好你的image文件夹。

 public class WebAPIClient    {        static string url = "http://localhost:5000/PaddleOCR/DetectText";        public static   string DetectText(string base64)        {            RestClient client = new RestClient(url);            RestRequest req = new RestRequest() { Method = Method.Post };            req.AddBody(base64);            req.AddHeader("Content-Type", "application/json");            var resp = client.ExecuteAsync(req);
            if (resp.Result.StatusCode != HttpStatusCode.OK)            {                throw new Exception("HttpError：" + resp.Result.StatusDescription);            }            return resp.Result.Content;        }
    }

string[] extensions = new string[] { ".jpg", ".bmp", ".jpeg", ".png", ".tif", ".tiff" };string imageroot = Environment.CurrentDirectory + "//image";if (!Directory.Exists(imageroot)) Directory.CreateDirectory(imageroot);DirectoryInfo directoryInfo = new DirectoryInfo(imageroot);var files = directoryInfo.GetFiles("*.*");
DateTime dt1;DateTime dt2;foreach (var file in files){           if (!extensions.Contains(file.Extension.ToLower())) continue;      byte[] imagebyte = File.ReadAllBytes(file.FullName);     string base64 = Convert.ToBase64String(imagebyte);    dt1 = DateTime.Now;    var s = WebAPIClient.DetectText(base64);         dt2 = DateTime.Now;    Console.WriteLine((dt2-dt1).TotalMilliseconds);     Console.WriteLine(s);}    Console.ReadKey();

董川民