安装python的文字识别库easyocr出现的问题及解决办法

简介: 安装python的文字识别库easyocr出现的问题及解决办法

遇到的问题:
安装环境:windows10
使用以下命令安装时卡在安装torch中

pip install easyocr

在win10机器上安装torch一直不成功,各种报错。

最终选择使用Anaconda安装

安装步骤:

1. 下载Anaconda:

访问:https://www.anaconda.com/products/individual
下载安装包

2. 指定python环境:

打开anaconda,新建python环境,这边选择的python3,7

安装torch

打开torch的官网https://pytorch.org/get-started/locally/
生成安装的命令:

如果报错,可以尝试再执行一次

安装easyocr

使用命令安装:

pip install easyocr

测试easyocr

输入命令 python
imort easyocr

如果提示如下错误:

“无法定位程序输入点”

需要安装torchvision的其他版本:
使用命令安装

pip install --no-deps torchvision==0.5.0

识别图片:

import easyocr

def testOcr():
    print('开始识别')
    reader = easyocr.Reader(['ch_sim'])
    result = reader.readtext(u"D:\\city.jpg")
    print('识别结果:',result)
testOcr()

运行以上代码会下载模型文件

这个时候已经是安装成功了。。

安装包可以私信提供

模型文件

模型文件可能因为网络问题下载不了,可以手动下载

文字检测模型(CRAFT)

https://pythondict.com/go/?url=https://github.com/JaidedAI/EasyOCR/releases/download/pre-v1.1.6/craft_mlt_25k.zip

中文(简体)模型

https://pythondict.com/go/?url=https://github.com/JaidedAI/EasyOCR/releases/download/pre-v1.1.6/chinese_sim.zip

以上!!!

相关文章
|
2天前
|
算法 Python
请解释Python中的关联规则挖掘以及如何使用Sklearn库实现它。
使用Python的mlxtend库,可以通过Apriori算法进行关联规则挖掘。首先导入TransactionEncoder和apriori等模块,然后准备数据集(如购买行为列表)。对数据集编码并转换后,应用Apriori算法找到频繁项集(设置最小支持度)。最后,生成关联规则并计算置信度(设定最小置信度阈值)。通过调整这些参数可以优化结果。
25 9
|
2天前
|
索引 Python
如何在Python中使用Pandas库进行季节性调整?
在Python中使用Pandas和Statsmodels进行季节性调整的步骤包括:导入pandas和seasonal_decompose模块,准备时间序列DataFrame,调用`seasonal_decompose()`函数分解数据为趋势、季节性和残差,可选地绘制图表分析,以及根据需求去除季节性影响(如将原始数据减去季节性成分)。这是对时间序列数据进行季节性分析的基础流程。
19 2
|
1天前
|
数据挖掘 数据处理 索引
如何使用Python的Pandas库进行数据筛选和过滤?
Pandas是Python数据分析的核心库,提供DataFrame数据结构。基本步骤包括导入库、创建DataFrame及进行数据筛选。示例代码展示了如何通过布尔索引、`query()`和`loc[]`方法筛选`Age`大于19的记录。
5 0
|
2天前
|
数据处理 Python
如何使用Python的Pandas库进行数据排序和排名
【4月更文挑战第22天】Pandas Python库提供数据排序和排名功能。使用`sort_values()`按列进行升序或降序排序,如`df.sort_values(by='A', ascending=False)`。`rank()`函数用于计算排名,如`df['A'].rank(ascending=False)`。多列操作可传入列名列表,如`df.sort_values(by=['A', 'B'], ascending=[True, False])`和分别对'A'、'B'列排名。
13 2
|
2天前
|
Python
如何使用Python的Pandas库进行数据缺失值处理?
Pandas在Python中提供多种处理缺失值的方法:1) 使用`isnull()`检查;2) `dropna()`删除含缺失值的行或列;3) `fillna()`用常数、前后值填充;4) `interpolate()`进行插值填充。根据需求选择合适的方法处理数据缺失。
29 9
|
4天前
|
缓存 自然语言处理 数据处理
Python自然语言处理面试:NLTK、SpaCy与Hugging Face库详解
【4月更文挑战第16天】本文介绍了Python NLP面试中NLTK、SpaCy和Hugging Face库的常见问题和易错点。通过示例代码展示了如何进行分词、词性标注、命名实体识别、相似度计算、依存关系分析、文本分类及预训练模型调用等任务。重点强调了理解库功能、预处理、模型选择、性能优化和模型解释性的重要性,帮助面试者提升NLP技术展示。
22 5
|
5天前
|
Python
如何使用Python的Plotly库创建交互式图表?
Plotly是Python的交互式图表库,支持多种图表类型,如折线图、散点图、柱状图。使用步骤包括安装库、导入模块、准备数据、创建图表对象、添加数据和设置属性,最后显示或保存图表。
16 6
|
5天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
请解释Python中的Sklearn库以及它的主要用途。
Sklearn是Python的机器学习库,提供数据预处理、特征选择、分类回归、聚类、模型评估和参数调优等工具。包含监督和无监督学习算法,如SVM、决策树、K-means等,并提供样例数据集便于实践。它是进行机器学习项目的重要资源。
13 1
|
5天前
|
XML 数据采集 自然语言处理
请解释Python中的BeautifulSoup库以及它的主要用途。
BeautifulSoup是Python的HTML/XML解析库,用于数据提取和网页抓取。它提供树形结构解析文档,支持查找、访问和修改元素。主要用途包括网页抓取、数据清洗、自动化测试、内容生成、网站开发及与其他库集成,如Requests和Scrapy。适用于各种数据处理场景。
9 1
|
5天前
|
索引 Python
如何使用Python的Pandas库进行数据透视表(pivot table)操作?
使用Pandas在Python中创建数据透视表的步骤包括:安装Pandas库,导入它,创建或读取数据(如DataFrame),使用`pd.pivot_table()`指定数据框、行索引、列索引和值,计算聚合函数(如平均分),并可打印或保存结果到文件。这允许对数据进行高效汇总和分析。
10 2