构建深度学习OCR REST API：使用Flask、Redis、Keras

资源摘要信息:"OCR REST api:深度学习OCR REST api (Flask+Redis+Keras)" 知识点一：深度学习OCR技术 OCR（Optical Character Recognition）即光学字符识别技术，是将图片中的文字转换为可编辑的电子文本的一种技术。深度学习在OCR技术中的应用，主要是通过深度神经网络对图片中的文字进行自动识别和提取。这种技术的应用非常广泛，例如在文档扫描、车牌识别、票据识别等场景中都能看到其身影。 知识点二：REST API REST API是一种网络API设计风格，它将网络服务抽象为资源，每个资源都可以有多个表示形式。在REST API中，通常使用HTTP请求方法（如GET、POST、PUT、DELETE等）来进行资源的获取、创建、修改和删除操作。REST API的优点是轻量级、易于理解和使用，因此被广泛应用于Web服务中。 知识点三：Flask框架 Flask是一个用Python编写的轻量级Web应用框架。它的设计目标是简单、易扩展，适合小型项目和快速开发。Flask内置了开发服务器和调试器，可以使用简单的路由机制来处理HTTP请求，非常适合构建REST API。 知识点四：Keras库 Keras是一个开源的神经网络库，它提供了一个高级的API来构建和训练深度学习模型。Keras的设计哲学是用户友好、模块化、易扩展，它支持快速实验，可以在CPU和GPU上无缝运行。Keras可以和Tensorflow、Theano等后端引擎一起使用，来进行深度学习模型的训练和预测。 知识点五：Tensorflow框架 Tensorflow是谷歌开发的一个开源机器学习库，它被广泛应用于各种深度学习任务中，包括图像识别、自然语言处理、推荐系统等。Tensorflow提供了强大的计算图功能，可以自动计算并优化神经网络中的计算过程。Tensorflow还提供了丰富的API，可以方便地构建和训练深度学习模型。 知识点六：Redis数据库 Redis是一个开源的内存中的数据结构存储系统，它可以作为数据库、缓存和消息中间件使用。Redis支持多种数据类型，如字符串、列表、集合、有序集合等，它可以存储复杂的键值对，非常适合用于存储和处理大量数据。在深度学习OCR REST api中，Redis可以用于缓存模型的预测结果，提高API的响应速度。 知识点七：Python编程语言 Python是一种广泛使用的高级编程语言，它以简洁明了的语法和强大的库支持而著称。Python在数据科学、人工智能、Web开发等领域的应用非常广泛。在OCR REST api的实现中，Python被用来编写服务器端代码、处理数据和与Tensorflow、Keras等库进行交互。 知识点八：OCR REST api实现步骤 在OCR REST api的实现中，首先需要使用Flask框架创建一个Web服务。然后，使用Keras库构建一个深度学习模型，该模型可以对图片中的文字进行识别和提取。接着，使用Tensorflow框架训练和优化这个模型。最后，使用Redis数据库缓存模型的预测结果，提高API的响应速度。在具体操作上，首先运行python ocr_server.py启动服务器，然后在新的终端运行python web_server.py开始接收请求，最后使用simple_test.py进行简单的测试。