PaddleOCR如何为，不超过30个字？

简要介绍 用户批量上传需要识别的照片,上传成功后,系统会启动Hangfire后台Job开始调用PaddleOCR服务返回结果,这个过程有点类似微服务的架构模型。 PaddleOCR PaddleOCR是百度AI团队开源的一个项目，应该是目前所有免费开源OCR项目中识别效果最好的,具体可以通过PaddleOCR了解,如果你没有Python的开发经验，可能在环境部署上会遇到一些问题，但几乎都能找到解决方案。 Demo https://razor.i247365.net/invoices/index 用户批量上传要识别的文件,由于我的虚拟机性能非常差，所以才能先上传系统后台自动识别 系统识别完成后会自动通知用户并修改状态,用户预览识别的结果 运行环境 .net 5.0> Python 3.7> ASP.NET Core Razor Page Application 5.0 源代码分支(features\invoice_ocr)RazorPageCleanArchitecture\features\invoice_ocr PaddleOCR Web API （CentOS 阿里云主机) PaddlePaddle/PaddleOCR Hangfire Dashboard HangfireIO/Hangfire 技术栈 ASP.NET Core Jquery/Javascript EasyUI Python 安装PaddleOCR环境 经测试PaddleOCR可在glibc 2.23上运行，您也可以测试其他glibc版本或安装glic 2.23 PaddleOCR 工作环境 PaddlePaddle 2.0.0 python3.7 glibc 2.23 cuDNN 7.6+ (GPU) 建议使用我们提供的docker运行PaddleOCR，有关docker、nvidia-docker使用请参考链接。 如您希望使用 mac 或 windows直接运行预测代码，可以从第2步开始执行。 1. （建议）准备docker环境。第一次使用这个镜像，会自动下载该镜像，请耐心等待。 # 切换到工作目录下 cd /home/Projects # 首次运行需创建一个docker容器，再次运行时不需要运行当前命令 # 创建一个名字为ppocr的docker容器，并将当前目录映射到容器的/paddle目录下 如果您希望在CPU环境下使用docker，使用docker而不是nvidia-docker创建docker sudo docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --network=host -it paddlepaddle/paddle:latest-dev-cuda10.1-cudnn7-gcc82 /bin/bash 如果使用CUDA10，请运行以下命令创建容器，设置docker容器共享内存shm-size为64G，建议设置32G以上 sudo nvidia-docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --shm-size=64G --network=host -it paddlepaddle/paddle:latest-dev-cuda10.1-cudnn7-gcc82 /bin/bash 您也可以访问[DockerHub](https://hub.docker.com/r/paddlepaddle/paddle/tags/)获取与您机器适配的镜像。 # ctrl+P+Q可退出docker 容器，重新进入docker 容器使用如下命令 sudo docker container exec -it ppocr /bin/bash 2. 安装PaddlePaddle 2.0 pip3 install --upgrade pip 如果您的机器安装的是CUDA9或CUDA10，请运行以下命令安装 python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 如果您的机器是CPU，请运行以下命令安装 python3 -m pip install paddlepaddle==2.0.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 更多的版本需求，请参照[安装文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick)中的说明进行操作。