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https://github.com/sml2h3/ocr_api_server.git
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# ocr_api_server
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使用ddddocr的最简api搭建项目，支持docker
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**建议python版本3.7-3.9 64位**
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再有不好好看文档的我就不管了啊！！！
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# 运行方式
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## 最简单运行方式
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```shell
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# 安装依赖
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pip install -r requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple
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# 运行 可选参数如下
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# --port 9898 指定端口,默认为9898
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# --ocr 开启ocr模块 默认开启
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# --old 只有ocr模块开启的情况下生效 默认不开启
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# --det 开启目标检测模式
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# 最简单运行方式，只开启ocr模块并以新模型计算
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python ocr_server.py --port 9898 --ocr
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# 开启ocr模块并使用旧模型计算
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python ocr_server.py --port 9898 --ocr --old
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# 只开启目标检测模块
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python ocr_server.py --port 9898 --det
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# 同时开启ocr模块以及目标检测模块
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python ocr_server.py --port 9898 --ocr --det
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# 同时开启ocr模块并使用旧模型计算以及目标检测模块
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python ocr_server.py --port 9898 --ocr --old --det
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```
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## docker运行方式(目测只能在Linux下部署)
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```shell
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git clone https://github.com/sml2h3/ocr_api_server.git
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# docker怎么安装？百度吧
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cd ocr_api_server
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# 修改entrypoint.sh中的参数，具体参数往上翻，默认9898端口，同时开启ocr模块以及目标检测模块
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# 编译镜像
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docker build -t ocr_server:v1 .
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# 运行镜像
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docker run -p 9898:9898 -d ocr_server:v1
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```
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# 接口
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**具体请看test_api.py文件**
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```python
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# 1、测试是否启动成功，可以通过直接GET访问http://{host}:{port}/ping来测试，如果返回pong则启动成功
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# 2、OCR/目标检测请求接口格式：
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# http://{host}:{port}/{opt}/{img_type}/{ret_type}
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# opt：操作类型 ocr=OCR det=目标检测 slide=滑块（match和compare两种算法，默认为compare)
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# img_type: 数据类型 file=文件上传方式 b64=base64(imgbyte)方式 默认为file方式
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# ret_type: 返回类型 json=返回json（识别出错会在msg里返回错误信息） text=返回文本格式（识别出错时回直接返回空文本）
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# 例子：
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# OCR请求
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# resp = requests.post("http://{host}:{port}/ocr/file", files={'image': image_bytes})
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# resp = requests.post("http://{host}:{port}/ocr/b64/text", data=base64.b64encode(file).decode())
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# 目标检测请求
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# resp = requests.post("http://{host}:{port}/det/file", files={'image': image_bytes})
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# resp = requests.post("http://{host}:{port}/det/b64/json", data=base64.b64encode(file).decode())
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# 滑块识别请求
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# resp = requests.post("http://{host}:{port}/slide/match/file", files={'target_img': target_bytes, 'bg_img': bg_bytes})
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# jsonstr = json.dumps({'target_img': target_b64str, 'bg_img': bg_b64str})
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# resp = requests.post("http://{host}:{port}/slide/compare/b64", files=base64.b64encode(jsonstr.encode()).decode())
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```
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