ocr通过paddle serving部署

OCR（Optical Character Recognition）是一种将图像中的文字转换为可编辑和可搜索文本的技术。Paddle Serving是一个高性能、灵活、易用的模型服务部署框架，可以帮助用户快速部署和管理机器学习模型服务。以下是通过Paddle Serving部署OCR的步骤：

1. 准备OCR模型和标签文件。可以使用PaddleOCR等OCR模型，标签文件是一个包含所有类别名称的文本文件。

2. 安装Paddle Serving。可以使用pip安装Paddle Serving：

   pip install paddle-serving-server paddle-serving-client

3. 启动Paddle Serving服务端。可以使用以下命令启动服务端：

   # 启动服务端
   serving --model ocr_system/ --port 9292 --gpu_id 0

其中，--model指定OCR模型的路径，--port指定服务端口号，--gpu_id指定使用的GPU编号。

4. 在客户端中使用OCR服务。可以使用以下Python代码调用OCR服务：

   from paddle_serving_client import Client
   from paddle_serving_app.reader import OCRReader
   from paddle_serving_app.reader import Sequential, URL2Image
   from paddle_serving_app.reader import Resize, File2Image
   from paddle_serving_app.reader import Div, Normalize, Transpose
   from paddle_serving_app.reader import ToTensor, KeepKeys

   client = Client()
   client.load_client_config("ocr_system/serving_client/serving_client_conf.prototxt")
   client.connect(["127.0.0.1:9292"])

   ocr_reader = OCRReader()
   ocr_reader.init_hook()

   seq = Sequential([
       URL2Image(),       Resize(resize_short=736),
       Div(255.0),
       Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225], True),
       Transpose((2, 0, 1)),
       ToTensor(),
       KeepKeys(keys=["image"])
   ])

   with open("doc/imgs_words_det.jpg", "rb") as f:
       image_data = f.read()
   image = seq({"url": image_data})["image"]
   fetch_map = client.predict(feed={"image": image}, fetch=["ctc_greedy_decoder_0.tmp_0"])
   print(fetch_map)

其中，--model指定OCR模型的路径，--port指定服务端口号，--gpu_id指定使用的GPU编号。