基于docker+python+paddleocr构建自己本地化

1、使用FastAPI创建服务实例

import os
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
from paddleocr import PaddleOCR
import uvicorn
from typing import List
from PIL import Image
import numpy as np

# 初始化 PaddleOCR
ocr = PaddleOCR(lang='ch')

# 创建 FastAPI 实例
app = FastAPI()

# 定义 OCR 接口
@app.post("/ocr/")
async def perform_ocr(files: List[UploadFile] = File(...)):
    # 获取环境变量 OCR_NEWLINE，默认为 False
    newline_flag = os.getenv("OCR_NEWLINE", "false").lower() == "true"
    results = ""
    for file in files:
        contents = await file.read()
        # 将图像保存到临时文件并执行 OCR
        with open(f"/tmp/{file.filename}", "wb") as f:
            f.write(contents)
        # 调整图像大小
        image = Image.open(f"/tmp/{file.filename}")
        image = image.resize((1280, 720), Image.LANCZOS)

        # 将 PIL 图像转换为 NumPy 数组
        image_np = np.array(image)
        result = ocr.ocr(image_np, cls=True)
        # 保存识别结果
        for line in result:
            for word_info in line:
                text = word_info[1][0]
                if newline_flag:
                    results += text + "\n"  # 使用换行符
                else:
                    results += text + " "
    return {"ocr_text": results}

# 定义多张图片 OCR 接口
@app.post("/multi_ocr/")
async def perform_multi_ocr(files: List[UploadFile] = File(...)):
    # 获取环境变量 OCR_NEWLINE，默认为 False
    newline_flag = os.getenv("OCR_NEWLINE", "false").lower() == "true"
    results = []
    for file in files:
        contents = await file.read()
        # 将图像保存到临时文件并执行 OCR
        print(f"Processing file: {file.filename}")
        with open(f"/tmp/{file.filename}", "wb") as f:
            f.write(contents)
        # 调整图像大小
        image = Image.open(f"/tmp/{file.filename}")
        image = image.resize((1280, 720), Image.LANCZOS)
        # 将 PIL 图像转换为 NumPy 数组
        image_np = np.array(image)
        # 保存识别结果
        result = ocr.ocr(image_np, cls=True)
        image_result = ""
        for line in result:
            for word_info in line:
                text = word_info[1][0]
                if newline_flag:
                    image_result += text + "\n"  # 使用换行符
                else:
                    image_result += text + " "
            results.append({"filename": file.filename, "ocr_text": image_result.strip()})  # 添加每张图片的结果

    return {"ocr_results": results}



# 主函数，运行 API
if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=6012)

2、编写Dockerfile

# 使用 Python 基础镜像
FROM python:3.12-slim

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 安装系统依赖（包括 git 和编译工具等）
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    libgl1-mesa-glx \
    libglib2.0-0 \
    libgomp1 \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 安装 PaddleOCR 所需的依赖包
COPY requirements.txt .

RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 复制应用程序代码
COPY . .

# 暴露 API 服务端口
EXPOSE 6012

# 启动 FastAPI 应用
CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "6012"]

3、requirements.txt

flask
setuptools
fastapi
uvicorn
python-multipart
paddlepaddle
paddleocr

4、构建镜像&运行容器

# 可以把本地的whl打包到model，便于离线环境使用。
docker build -t paddleocr-api .
docker run --name  paddleocr-api --privileged  -p 6012:6012  -e OCR_NEWLINE=true  -v $PWD/model:/root/.paddleocr -d  paddleocr-api:1.0