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「Docker」实测超轻量中文OCR开源项目，总模型仅17M( 二 )

在高校的小伙伴推荐使用如下中科大的源 ， 尽享丝般顺滑 ， 10M/s 不是梦！
docker pull docker.mirrors.ustc.edu.cn/ufoym/deepo 拉取完镜像后我们新建一个容器开始配置环境 ， 使用如下命令新建容器并进入交互模式：
docker run -it -p 6666:8080 -v ~/Desktop/data/:/data --name ocr 18824ddf5d2d 这里 docker run 表示创建容器 ， -it 表示创建容器后立刻进入交互模式 ， -p 表示进行端口映射 ， 这里我们将主机 6666 的端口映射到容器的 8080 端口 。 -v 表示共享数据 ， 我们将主机桌面上名为 data 的文件夹与容器共享 ， 并将其在容器上挂载为/data ， --name 表示将新建的容器命名为 ocr ， 18824ddf5d2d 为刚才下载镜像的 ID ， 可使用 docker images 命令进行查看 。 现在我们就进入到容器里了 ， 输入 ls 就可看到我们与容器共享的文件夹/data 了 。
「Docker」实测超轻量中文OCR开源项目，总模型仅17M
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cd 到/data 文件夹下拉取 chineseocr_lite 项目：
git clone https://github.com/ouyanghuiyu/chineseocr_lite 作者很 nice 得提供了运行程序的依赖环境 ， cd 到 chineseocr_lite 下进行安装：
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt 这里我们使用了清华的源进行加速 。 依赖环境装好了 ， python3 app.py 8080 走起！出现以下输出表示网页服务已成功启动 。
「Docker」实测超轻量中文OCR开源项目，总模型仅17M
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需要注意的是 ， 我们在创建容器时将主机的 6666 端口映射到了容器的 8080 端口 ， 所以在浏览器里我们应该输入 http://127.0.0.1:6666/ocr (http://127.0.0.1:8080/ocr) ， 出现如下界面：
「Docker」实测超轻量中文OCR开源项目，总模型仅17M
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踩坑指南机器之心也将测试这个项目过程中踩过的坑记录了下来 ， 避免各位对这个项目感兴趣的小伙伴中同样的招 。 当在容器里安装好 requirement 就万事大吉了吗？不存在的 ， 电脑表示不出错是不可能的 ， 这辈子都不可能不报错 。 直接运行后出现如下错误：
「Docker」实测超轻量中文OCR开源项目，总模型仅17M
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原因是缺少共享文件库 ， 使用如下方法解决：
apt-get updateapt-get install apt-fileapt-file updateapt-file search libSM.so.6apt-get install libsm6 再运行出现这样的错误：
「Docker」实测超轻量中文OCR开源项目，总模型仅17M
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【「Docker」实测超轻量中文OCR开源项目，总模型仅17M】遂使用 apt-get install libxrender1 与 apt install python-qt4 安装之 。 进行这样一番操作之后 ， 就可以顺利运行了 。 完结撒花～Docker 配置参考教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/64493662


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