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光学图像识别(OCR) 后端服务

该服务用于为上应小风筝提供验证码和文本识别功能。Web 服务框架使用了 flask 框架，验证码识别使用了国内的 ddddocr 库。Python 语言中可以很方便地调用相关功能的库。

安装

使用 pipenv

本项目使用 pipenv 进行虚拟环境隔离与依赖管理，请确保系统中存在pipenv命令，若不存在，使用以下命令安装

pip3 install pipenv

可执行以下命令创建虚拟环境并安装所需依赖

cd ./ocr-server
pipenv install

使用命令pipenv shell可进入该虚拟环境 使用python main.py可运行该项目

使用 pip

你也可以直接使用以下命令安装依赖：

cd ./ocr-server
pip3 install -i requirements.txt

注意 windows 系统下使用 pip 代替 pip3，服务器默认监听 0.0.0.0:5000。

使用

安装

Uwsgi 方式运行：

uwsgi -c ./uwsgi.ini

调用

我们提供了两个 API，负责验证码识别和文本识别。两个接口均需在 HTTP request 中的 body 需要传入直接 base64 处理后的图片，具体请求格式可以参考 test_recognition.http 文件和测试脚本 test_recognition.py。

返回格式包括三个字段：code，data，msg。注意， code 为 0 表示操作成功，此时 msg 字段将被忽略。否则，data 字段会被忽略，msg 字段会返回一些错误信息提示。

POST /ocr/captcha

请求识别验证码

{
    "code": 0,
    "data": "64f6dc"
}

POST /ocr/text

请求识别中文文本

{
    "code": 0,
    "data": [
        "text1",
        "text2"
    ]
}

常见问题

Python.h 找不到

fatal error: Python.h: No such file or directory linux环境中, 安装过程中可能会报错#include <Python.h>找不到 使用以下命令安装Python开发依赖

sudo apt install python3-dev