在Windows环境下，如何通过VS2015编译并集成chineseocr_lite到Python以实现中文OCR识别？

想要在Windows环境下通过VS2015编译并集成chineseocr_lite到Python进行中文OCR识别，首先需要确保系统已经安装了必要的软件和库。按照以下步骤进行操作：

参考资源链接：[利用Python和chineseocr_lite实现高效中文OCR编译教程](https://wenku.csdn.net/doc/6401abaccce7214c316e915e?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 安装PyTorch CPU版本。可以使用以下pip命令进行安装：`pip install torch==1.4.0+cpu torchvision==0.5.0+cpu -f ***`。

2. 安装web.py库，命令如下：`pip install web.py==0.40.dev0`。

3. 在Windows系统上安装VS2015或更高版本，并确保安装了VC++模块，这是因为后续编译PSENET需要用到。

4. 下载并安装编译好的pse.pyd文件。该文件适用于Python 3.6版本的Windows 7和Win10，可以在CSDN上找到。

5. 在VS中创建新项目，选择Visual C++，并命名为pse。设置项目类型为空项目，配置为Release模式，平台为x64，目标文件扩展名为.pyd。

6. 在项目配置中，指定包含目录和库目录，确保它们指向chineseocr_lite项目的include目录以及Python安装目录下的include和libs目录。

7. 将python3.lib和python36.lib添加为项目的附加依赖项。

8. 通过配置管理器设置活动解决方案配置和平台。

9. 将pse.cpp文件复制到项目中，然后重新生成项目。在x64\Release目录下会生成pse.pyd文件，这是OCR识别的核心动态链接库。

10. 将编译好的pse.pyd文件与源代码文件放置在同一目录下，以便在Python程序中引用和使用。

通过这些步骤，你将能够在Windows环境下成功编译chineseocr_lite，并将其与Python集成，实现高效的中文文字识别功能。

参考资源链接：[利用Python和chineseocr_lite实现高效中文OCR编译教程](https://wenku.csdn.net/doc/6401abaccce7214c316e915e?spm=1055.2569.3001.10343)