使用EasyOCR包进行非线性OCR识别的Img2txt已经完成。 py程序在设置了centOS系统中的Python环境并安装了EasyOCR包后,可以在命令行中实现图像文件的OCR识别。
但是，上述方法需要一个安装良好的Python环境的 Centus机器,并安装一个好的 easyocr包,显得稍微麻烦些！使用Pyinstaller包程序,你可以进口img2txt。 py程序被包装为img2txt可执行的程序,它还具有执行它的x的能力(在Windows环境中它是img2txt程序),可以直接复制到一个简单的钱币机 吗?答案是肯定的！
但是，先提前说结论吧？由于在简便的OCR包中使用的大型 pytorch包,所以使用Pyinstaller-F选项包生成一个单独的可执行文件img2txt特别大的,有1.8G之大，运行起来是因为看起来需要做大量的深入学习,所以文件被复制到家庭文件夹(Windows系统中C磁盘上的临时文件夹),所以速度特别的慢。。。有人说,创建一个文件夹而不使用-F选项就更好,后面我就没有再用这个pyinstaller打包了，或者直接使用Python环境生成一个docker以使用offlineocr。。。
但是仍然记录以前的img2txt的 pyinstaller。 py包装很容易犯错误的地方,以及如何处理它们:
首先您需要在 pyinstaller 安装的程序 - packages/pyinstaller/hooks 文件夹中添加新的 hook-easyocr 文件。 py 的内容如下:
不然，就会出现诸如 No such file or directory：'_MExxxxxx' 之类的错误。其实，hooks文件夹包含很多 hook -**安装 packages.py文件,但是由于EasyOCR安装包没有生成相应的钩子文件,因此,无法找到临时文件将会出现错误,从上面可以看到,hook-easyocr. py文件的作用是告诉 pyinstaller包商,当包装时,请“记住”将易于包装模块和数据一起包装。。。
再一个就是，当打包后出现诸如no module found name xxxx错误的情况，这个错误表明 pyinstaller 没有找到 xx 库,然后可以打开相应的例如img2txt.spec文件,将所缺少的库添加到其中的hiddenimports中，如下所示：
在保存该文件之后,不再需要编译 py源文件,只需要编译规格文件:
最后，如果出现诸如
对于这样的错误,可以执行下列命令来修改环境变量:
首先，用 find / -name "libstdc++.so*" 命令查找包含“libstdc++.so”的所有文件；
然后假设其中一个是/home/super/miniconda3/envs/ocrenv/lib/libstdc++。 在这样路径下,使用命令
检查GLIBC是否高于或等于GLIBCXX_3.4.21;
最后，找到以后用：
修改环境变量，这个语句是临时修改环境变量并生效，关机后失效，如果需要永久修改环境变量可以将其添加到~/.bashrc文件中去即可。