TrWebOCR，基于开源项目Tr构建。
在其基础上提供了http调用的接口，便于你在其他的项目中调用。
并且提供了易于使用的web页面，便于调试或日常使用。

• 中文识别
  快速高识别率

• 文字检测
  支持一定角度的旋转

• 并发请求
  由于模型本身不支持并发，但通过tornado多进程的方式，能支持一定数量的并发请求。具体并发数取决于机器的配置。

• ✔ Python 3.6+
• ✔ Ubuntu 16.04
• ✔ ️Ubuntu 18.04
• ✔ CentOS 7
• ❌ Windows
• ❌ MacOS
  暂时不支持Windows和MacOS的部署，后续会提供docker部署的镜像。
  其他Linux平台暂未测试，可自行安装测试

• CPU: 1核
• 内存: 2G
• SWAP: 2G

1. 安装python3.7
   推荐使用miniconda

2. 执行install.py

python install.py

3. 安装依赖包

pip install -r requirements.txt

4. 运行

python backend/main.py

项目默认运行在8089端口，看到以下输出则代表运行成功：

# tr 1.5.0 https://github.com/myhub/tr
server is running: 0.0.0.0:8089

1. 编译 Dockerfile

docker build -t TrWebOCR:latest .

2. Docker run

docker run -itd -p 8089:8089 --name trweb trweb-ocr:latest /bin/bash

这里把容器的8089端口映射到了物理机的8089上，但如果你不喜欢映射，去掉run后面的-p 8089:8089 也可以使用docker的IP加8089来访问

Apache 2.0

• 感谢 myhub 和它的开源项目Tr

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