搭建文字识别服务器

❶ 【大模型】零成本！本地部署OCR文字识别详细教程

欢迎各位小伙伴！在前序教程中，我们学习了如何本地化部署LLM大模型应用和文生图大模型应用。今天，我们将深入实战，详细讲解如何本地部署OCR（Optical Character Recognition）文字识别应用，以阿里通义实验室提供的读光OCR-多场景文字识别-系列模型为例。

无需GPU，零成本，甚至在家也能轻松运行！直接获取源码即可开始操作，无需关注，直接进入教程。让我们开始吧。

模型链接：cv_convnextTiny_ocr系列模型

文字识别，就是将给定的文本图片中的文字识别并输出对应的字符串。OCR模型的发展历史可以参考：OCR文字识别方法综述-阿里云开发者社区。读光OCR系列模型中的ConvNextViT模型，主要由三个部分组成：Convolutional Backbone提取图像视觉特征，ConvTransformer Blocks进行上下文建模，最后通过CTC loss进行识别解码和网络梯度优化。

在环境依赖部分，贴出我的requirement.txt，确保版本一致性避免错误。对于没有GPU的情况，代码默认在CPU上运行。确保依赖安装后，通过提供的代码自验并下载对应模型。

在模型调用部分，定义了两个函数：crop_image(img, position)和order_point(coor)。接下来的代码在图像中检测并识别文本，并绘制文本检测框，返回处理后的图像和识别结果。

为了方便与大模型交互，使用了gradio框架构建WebUI界面。将所有代码粘贴到ocr_app.py脚本中运行，即可在本地访问 127.0.0.1:7860 查看效果。如果GPU环境在远处服务器上，需要进行端口转发，本地访问 127.0.0.1:9000/ 即可。

现在，一个本地的OCR文字识别应用已经构建完成。随便上传一张图片，看看实际效果吧！不同场景下的识别准确率表现良好。

总结：动手操作起来吧，评论区期待你的成果分享！