安装

pip 安装

嗯，顺利的话一行命令即可。

$ pip install cnocr[ort-cpu]

如果是 GPU 环境使用 ONNX 模型，请使用以下命令进行安装：

$ pip install cnocr[ort-gpu]

安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用豆瓣源：

$ pip install cnocr[ort-cpu] -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

Note

请使用 Python3（3.6以及之后版本应该都行），没测过Python2下是否ok。

Warning

如果电脑中从未安装过 PyTorch，OpenCV python包，初次安装可能会遇到问题，但一般都是常见问题，可以自行百度/Google解决。

包含API接口安装

CnOCR 自 V2.2.1 开始加入了基于 FastAPI 的HTTP服务。开启服务需要安装几个额外的包，可以使用以下命令安装：

pip install cnocr[serve]

安装完成后，可以通过以下命令启动HTTP服务（-p 后面的数字是端口，可以根据需要自行调整）：

cnocr serve -p 8501

服务的调用方式请参考 首页/HTTP服务 。

如遇到安装问题，欢迎在 Github、 知识星球CnOCR/CnSTD私享群 或者 微信交流群反馈给作者 breezedeus 。

Docker Image

可以从 Docker Hub 直接拉取已安装好 CnOCR 的镜像使用。

> docker pull breezedeus/cnocr:v2.2.2

利用以下命令启动容器：

> docker run -it -p 8501:8501 breezedeus/cnocr:v2.2.2 bash

容器启动后会自动启动HTTP服务，在容器外可以直接调用相应的服务：

> curl -F image=@docs/examples/huochepiao.jpeg http://0.0.0.0:8501/ocr

更详细的调用方式见 HTTP服务 。

GPU 环境使用 ONNX 模型

默认情况下安装的 ONNX 包是 onnxruntime，它只能在 CPU 上运行。如果需要在 GPU 环境使用 ONNX 模型，需要卸载此包，然后安装包 onnxruntime-gpu 。

pip uninstall onnxruntime
pip install onnxruntime-gpu