windows server2012 R2下安装PaddleOCR服务的的详细步骤

以下是“Windows Server 2012 R2下安装PaddleOCR服务的详细步骤”：

步骤一：安装PaddleOCR模型库

1. 打开命令行窗口，执行以下代码下载PaddleOCR模型库：

git clone -b release/2.3 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git

1. 下载完成后，将PaddleOCR目录中的模型库文件夹复制到本地硬盘中，比如复制到D盘的ocr_models目录下。

步骤二：安装python依赖包

1. 安装python 3.6以上版本，并将python添加到环境变量中。安装过程中需要勾选“Add Python to PATH”选项。

2. 打开命令行窗口，安装PaddleOCR所需的python依赖包。执行以下命令：

python -m pip install -r requirements.txt -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

步骤三：安装PaddleOCR服务

1. 打开命令行窗口，执行以下代码安装PaddleOCR服务：

python tools/infer/predict_system_service.py --model_dir D:/ocr_models/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer/ --conf_file D:/ocr_models/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer/pipeline_det/server_config_det.yml --port 8866

1. 等待服务启动成功后，即可在客户端中使用该服务。启动成功的标志是命令行窗口中出现“Start server at http://0.0.0.0:8866.”的提示。

示例1：使用Python客户端

以下代码演示了如何使用Python客户端调用PaddleOCR服务，该示例使用的是车牌识别模型。

import requests
import base64

server_url = "http://localhost:8866/predict/chinese_plate_recognition"

# 读取图片并转换成base64编码
with open("plate.jpg", "rb") as f:
    image_data = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

# 构造请求数据
params = {
    "images": [image_data],
    "use_gpu": False
}

# 发送POST请求
response = requests.post(server_url, json=params)

# 解析响应结果
result = response.json()
plate_number = result["results"][0]["data"]

print(plate_number)

示例2：使用Java客户端

以下代码演示了如何使用Java客户端调用PaddleOCR服务，该示例使用的是中文文字识别模型。

import java.io.*;
import java.net.*;
import org.json.simple.*;
import org.json.simple.parser.*;

public class OCRClient {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            // 调用PaddleOCR服务的URL
            URL url = new URL("http://localhost:8866/predict/chinese_ocr");

            // 发送POST请求
            HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) url.openConnection();
            connection.setRequestMethod("POST");
            connection.setDoOutput(true);
            connection.setDoInput(true);
            connection.setRequestProperty("Content-Type", "application/json");
            connection.setRequestProperty("Accept", "application/json");

            JSONObject params = new JSONObject(); // 构造请求数据
            params.put("use_gpu", false);

            JSONArray images = new JSONArray(); // 添加要识别的图片
            byte[] imgData = readImageFile("example.jpg");
            String base64Image = Base64.getEncoder().encodeToString(imgData);
            images.add(base64Image);
            params.put("images", images);

            OutputStreamWriter writer = new OutputStreamWriter(connection.getOutputStream());
            writer.write(params.toJSONString());
            writer.flush();
            writer.close();

            // 解析响应结果
            BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(connection.getInputStream()));
            StringBuffer buffer = new StringBuffer();
            String line = null;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                buffer.append(line);
            }
            reader.close();
            connection.disconnect();

            JSONParser parser = new JSONParser();
            JSONObject result = (JSONObject) parser.parse(buffer.toString());
            JSONArray texts = (JSONArray) result.get("results");
            String ocrResult = ((JSONObject) texts.get(0)).get("text").toString();
            System.out.println(ocrResult);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    private static byte[] readImageFile(String filename) throws Exception {
        File f = new File(filename);
        BufferedInputStream in = new BufferedInputStream(new FileInputStream(f));
        byte[] imgData = new byte[(int) f.length()];
        in.read(imgData);
        in.close();
        return imgData;
    }
}