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# 集装箱号识别（PaddleOCR）
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[飞桨（PaddlePaddle）](https://www.paddlepaddle.org.cn/)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体，是中国首个自主研发、功能丰富、开源开放的产业级深度学习平台。 飞桨于2016 年正式开源，是主流深度学习框架中一款完全国产化的产品。
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## PaddlePaddle
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### 1 安装
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参考网站：https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/develop/install/pip/linux-pip.html
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安装 GPU 版本：
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```bash
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python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.3.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/
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```
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安装 CPU 版本
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```bash
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python -m pip install paddlepaddle==3.3.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/
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```
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如果是 **GPU版本** 需要注意自己的 `CUDA` 版本，不要过高即可，查看命令：
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```bash
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nvidia-smi
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```
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输出如下：
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```
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+-----------------------------------------------------------------------------+
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| NVIDIA-SMI 525.105.17 Driver Version: 525.105.17 CUDA Version: 12.0 |
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|-------------------------------+----------------------+----------------------+
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| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
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| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
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| | | MIG M. |
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|===============================+======================+======================|
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| 0 Tesla T4 On | 00000000:00:09.0 Off | 0 |
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| N/A 27C P8 8W / 70W | 4MiB / 15360MiB | 0% Default |
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| | | N/A |
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+-------------------------------+----------------------+----------------------+
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+-----------------------------------------------------------------------------+
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| Processes: |
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| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
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| ID ID Usage |
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|=============================================================================|
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| No running processes found |
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+-----------------------------------------------------------------------------+
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```
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当前电脑的 CUDA 版本为 12.0，所以下载 小于等于 12.0 版本的 `paddlepaddle` 即可：
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```bash
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python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.1.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/
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```
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检查是否安装成功：
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```bash
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python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()"
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```
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输出以下内容即代表成功：
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```
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(ocr) root@VM-0-80-ubuntu:/workspace# python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()"
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/root/miniforge3/envs/ocr/lib/python3.11/site-packages/paddle/utils/cpp_extension/extension_utils.py:715: UserWarning: No ccache found. Please be aware that recompiling all source files may be required. You can download and install ccache from: https://github.com/ccache/ccache/blob/master/doc/INSTALL.md
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warnings.warn(warning_message)
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Running verify PaddlePaddle program ...
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I0710 06:19:32.810492 2651 pir_interpreter.cc:1524] New Executor is Running ...
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W0710 06:19:32.813128 2651 gpu_resources.cc:114] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 7.5, Driver API Version: 12.0, Runtime API Version: 11.7
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I0710 06:19:35.382279 2651 pir_interpreter.cc:1547] pir interpreter is running by multi-thread mode ...
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PaddlePaddle works well on 1 GPU.
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PaddlePaddle is installed successfully! Let's start deep learning with PaddlePaddle now.
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```
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## PaddleOCR（图片识别）
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> 项目背景：识别集装箱号
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### 1 环境配置
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当前使用的是虚拟环境：
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- python：3.11
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- paddlepaddle：3.1
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- paddleocr：3.1.0
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**下载**
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> 确保已经安装 PaddlePaddle
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下载网站：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/releases
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当前使用的版本是 3.1.0
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下载后解压
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```bash
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unzip PaddleOCR-3.1.0.zip
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```
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安装依赖
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```bash
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cd PaddleOCR-3.1.0
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pip install -r requirements.txt --user
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```
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测试是否能正常运行：
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```bash
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python tools/infer/predict_system.py --image_dir="/workspace/img/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True
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```
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输出以下内容即成功：
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```
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ppocr INFO: not find det model file path None
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```
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### 2 准备数据集
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#### 2.1 标注工具
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1. [**PPOcrLabel**](https://github.com/PFCCLab/PPOCRLabel)，专门为 PPOCR 制作的标注工具，**推荐。**
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> 存在问题：EXE 安装包运行会报错。但是该工具在本地运行标注的话还是比较推荐的。
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2. [**X-AnyLabeling**](https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling)，支持多种导出格式，其中就支持 PPOCR 的格式。
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#### 2.2 标注完毕后的数据集
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```bash
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conno/1b4e2845-e9ba-4233-9268-bf07801ace0e.jpg [{"transcription": "RKSU5020243", "points": [[233, 317], [299, 317], [258, 833], [181, 839]], "difficult": false}]
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conno/6ffd244b-1d27-4084-998b-e4d7ac076c5f.jpg [{"transcription": "ZGXU6173701", "points": [[717, 448], [781, 419], [835, 980], [751, 996]], "difficult": false}]
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conno/0ba730a8-052b-4662-88fa-bfd3c7dbd118.jpg [{"transcription": "WHLU5706937", "points": [[565, 567], [915, 485], [915, 551], [578, 635]], "difficult": false}]
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conno/8f50bf55-f825-43ac-87a5-f744aa3c2099.jpg [{"transcription": "EISU9420010", "points": [[295, 744], [624, 747], [618, 813], [299, 806]], "difficult": false}]
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conno/33e22c52-64b6-4715-87d9-d3a7823b97f7.jpg [{"transcription": "SSKU1302201", "points": [[660, 676], [960, 671], [966, 724], [662, 737]], "difficult": false}]
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conno/34a24249-7670-4be2-981f-19c502ee7da2.jpg [{"transcription": "TKRU4507940", "points": [[660, 395], [724, 395], [717, 882], [619, 902]], "difficult": false}]
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conno/67ead2d0-89c0-455c-aef0-49a76a3492aa.jpg [{"transcription": "待识别", "points": [[585, 415], [589, 415], [593, 501], [917, 341], [893, 263]], "difficult": false}]
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conno/78c58cfa-ff0f-4890-9fd9-07a0b639b9ca.jpg [{"transcription": "LYGU3568255", "points": [[553, 393], [587, 491], [972, 334], [983, 245]], "difficult": false}]
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conno/481aee74-f9ce-4145-a8c7-f4c1f45fcc75.jpg [{"transcription": "RKSU4005584", "points": [[56, 298], [19, 935], [101, 937], [115, 280]], "difficult": false}]
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conno/630d6e72-f99d-4922-8886-ea14f9e1a9bd.jpg [{"transcription": "FCIU2682384", "points": [[562, 737], [572, 803], [867, 712], [858, 655]], "difficult": false}]
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conno/9751b358-0b48-4006-8a73-89e816d37b67.jpg [{"transcription": "CNIU2452605", "points": [[608, 801], [606, 867], [908, 837], [906, 773]], "difficult": false}]
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```
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### 3 准备预训练模型
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如果已经有预训练模型的话，可以忽略这一步。
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下载地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/3.1/docs/version3.x/model_list.md
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如果报 404 的话，根据 版本 + 路径 进行查找即可。
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根据情况选择 mobile 和 server 模型
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- mobile: 训练速度快，精度较低，识别速度快
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- server: 训练速度慢，精度较高，识别速度慢
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#### 3.1 文本检测训练模型
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#### 3.2 文本识别训练模型
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### 错误情况
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#### ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
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原因：缺少 `libGL.so.1` 库
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解决方案：
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```bash
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sudo apt update
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sudo apt install libgl1-mesa-glx
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```
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#### all input arrays must have the same shap
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原因：图像尺寸不一致
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解决方案：
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将 batch_size_per_card 设置为 1
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```yaml
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Eval:
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loader:
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batch_size_per_card: 1
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```
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#### OSError: cannot open resource
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原因：字体路径无效
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解决方案：将paddleocr里面的字体放到系统字体路径下
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```bash
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cp /workspace/PaddleOCR-3.1.0/doc/fonts/simfang.ttf /usr/share/fonts/
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```
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## PaddleX（服务化部署）
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[PaddleX 3.0](https://paddlepaddle.github.io/PaddleX/latest/index.html) 是基于飞桨框架构建的低代码开发工具，它集成了众多**开箱即用的预训练模型**，可以实现模型从训练到推理的**全流程开发**，支持国内外**多款主流硬件**，助力AI 开发者进行产业实践。
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### 1 环境配置
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当前使用的是虚拟环境：
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- python：3.11
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- paddlepaddle：3.1
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- paddleocr：3.1.0
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**安装paddlex**
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```bash
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pip install "paddlex[base]"
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```
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||
> 确保已经安装 PaddlePaddle
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### 2 部署项目
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参考文档：https://paddlepaddle.github.io/PaddleX/latest/pipeline_deploy/serving.html#12
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#### 2.1 安装服务化部署插件
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方便 java 等语言接口的调用
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```bash
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paddlex --install serving
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```
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#### 2.2 生成配置文件
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使用相关命令，其中 OCR 当前为通用 OCR 产线，需要不同的产线就修改不同的名称即可。
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```bash
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||
paddlex --get_pipeline_config OCR --save_path ./OCR.yaml
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```
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生成成功会提示
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```bash
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||
The pipeline config has been saved to: OCR.yaml
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||
```
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生成的默认配置如下：
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```yaml
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||
pipeline_name: OCR
|
||
|
||
text_type: general
|
||
|
||
use_doc_preprocessor: True
|
||
use_textline_orientation: True
|
||
|
||
SubPipelines:
|
||
DocPreprocessor:
|
||
pipeline_name: doc_preprocessor
|
||
use_doc_orientation_classify: True
|
||
use_doc_unwarping: True
|
||
SubModules:
|
||
DocOrientationClassify:
|
||
module_name: doc_text_orientation
|
||
model_name: PP-LCNet_x1_0_doc_ori
|
||
model_dir: null
|
||
DocUnwarping:
|
||
module_name: image_unwarping
|
||
model_name: UVDoc
|
||
model_dir: null
|
||
|
||
SubModules:
|
||
TextDetection:
|
||
module_name: text_detection
|
||
model_name: PP-OCRv5_server_det
|
||
model_dir: null
|
||
limit_side_len: 64
|
||
limit_type: min
|
||
max_side_limit: 4000
|
||
thresh: 0.3
|
||
box_thresh: 0.6
|
||
unclip_ratio: 1.5
|
||
TextLineOrientation:
|
||
module_name: textline_orientation
|
||
model_name: PP-LCNet_x1_0_textline_ori
|
||
model_dir: null
|
||
batch_size: 6
|
||
TextRecognition:
|
||
module_name: text_recognition
|
||
model_name: PP-OCRv5_server_rec
|
||
model_dir: null
|
||
batch_size: 6
|
||
score_thresh: 0.0
|
||
```
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**修改配置文件**
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||
注意将训练好的模型路径配置 `./pipeline/rec_inference` 和 `./pipeline/det_inference`
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```yaml
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||
# 整体 pipeline 名称，用于识别产线名称
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||
pipeline_name: OCR
|
||
|
||
# 文本类型，可选 general（通用）或 others，决定一些后处理策略
|
||
text_type: general
|
||
|
||
# 如无严重倾斜/扫描件，建议设为 False，可显著提升速度
|
||
use_doc_preprocessor: False
|
||
|
||
# mobile 模型一般建议关闭
|
||
use_textline_orientation: False
|
||
|
||
# 正式的 OCR 主流程模块
|
||
SubModules:
|
||
|
||
# 文本检测模块（通常是基于 DB 的检测器）
|
||
TextDetection:
|
||
module_name: text_detection
|
||
model_name: PP-OCRv5_mobile_det # 使用的是 mobile 版大模型
|
||
model_dir: ./det_inference # 本地模型文件夹路径（需包含 model.pdmodel 等）
|
||
# 调大输入尺寸，关注细节
|
||
limit_side_len: 960
|
||
limit_type: min
|
||
max_side_limit: 4000
|
||
# 降低阈值，减少漏检
|
||
thresh: 0.3
|
||
box_thresh: 0.5
|
||
# 放宽文本框，避免裁字
|
||
unclip_ratio: 1.8
|
||
|
||
# 文本识别模块（通常是 CRNN + CTC 或 SVTR 模型）
|
||
TextRecognition:
|
||
module_name: text_recognition
|
||
model_name: PP-OCRv5_mobile_rec # 同样使用的是 mobile 版识别模型
|
||
model_dir: ./rec_inference
|
||
batch_size: 6 # 一次识别图块的数量，适当调大可提高 GPU 利用率
|
||
score_thresh: 0.0 # 识别结果置信度下限，低于此不输出
|
||
```
|
||
|
||
#### 2.3 运行服务器
|
||
|
||
通过 PaddleX CLI 运行服务器：
|
||
|
||
```bash
|
||
paddlex --serve --pipeline {产线名称或产线配置文件路径} [{其他命令行选项}]
|
||
```
|
||
|
||
参考命令:
|
||
|
||
```bash
|
||
paddlex --serve --pipeline .\OCR.yaml --device gpu:0 --port 8866
|
||
```
|
||
|
||
可以看到类似以下展示的信息，即代表成功
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||
|
||
```
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||
INFO: Started server process [63108]
|
||
INFO: Waiting for application startup.
|
||
INFO: Application startup complete.
|
||
INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8080 (Press CTRL+C to quit)
|
||
```
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||
|
||
#### 2.4 调用服务
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||
|
||
对于服务提供的主要操作：
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||
|
||
- HTTP请求方法为POST。
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||
- 请求体和响应体均为JSON数据（JSON对象）。
|
||
- 当请求处理成功时，响应状态码为`200`，响应体的属性如下：
|
||
|
||
| 名称 | 类型 | 含义 |
|
||
| :---------- | :-------- | :---------------------------- |
|
||
| `logId` | `string` | 请求的UUID。 |
|
||
| `errorCode` | `integer` | 错误码。固定为`0`。 |
|
||
| `errorMsg` | `string` | 错误说明。固定为`"Success"`。 |
|
||
| `result` | `object` | 操作结果。 |
|
||
|
||
- 当请求处理未成功时，响应体的属性如下：
|
||
|
||
| 名称 | 类型 | 含义 |
|
||
| :---------- | :-------- | :------------------------- |
|
||
| `logId` | `string` | 请求的UUID。 |
|
||
| `errorCode` | `integer` | 错误码。与响应状态码相同。 |
|
||
| `errorMsg` | `string` | 错误说明。 |
|
||
|
||
服务提供的主要操作如下：
|
||
|
||
- **`infer`**
|
||
|
||
获取图像OCR结果。
|
||
|
||
```
|
||
POST /ocr
|
||
```
|
||
|
||
- 请求体的属性如下：
|
||
|
||
| 名称 | 类型 | 含义 | 是否必填 |
|
||
| :-------------------------- | :-------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
|
||
| `file` | `string` | 服务器可访问的图像文件或PDF文件的URL，或上述类型文件内容的Base64编码结果。默认对于超过10页的PDF文件，只有前10页的内容会被处理。 要解除页数限制，请在产线配置文件中添加以下配置：`Serving: extra: max_num_input_imgs: null ` | 是 |
|
||
| `fileType` | `integer` | `null` | 文件类型。`0`表示PDF文件，`1`表示图像文件。若请求体无此属性，则将根据URL推断文件类型。 |
|
||
| `visualize` | `boolean` | `null` | 是否返回可视化结果图以及处理过程中的中间图像等。传入 `true`：返回图像。传入 `false`：不返回图像。若请求体中未提供该参数或传入 `null`：遵循产线配置文件`Serving.visualize` 的设置。 例如，在产线配置文件中添加如下字段： `Serving: visualize: False `将默认不返回图像，通过请求体中的`visualize`参数可以覆盖默认行为。如果请求体和配置文件中均未设置（或请求体传入`null`、配置文件中未设置），则默认返回图像。 |
|
||
| `useDocOrientationClassify` | `boolean` | `null` | 请参阅产线对象中 `predict` 方法的 `use_doc_orientation_classify` 参数相关说明。 |
|
||
| `useDocUnwarping` | `boolean` | `null` | 请参阅产线对象中 `predict` 方法的 `use_doc_unwarping` 参数相关说明。 |
|
||
| | | | |
|
||
| `useTextlineOrientation` | `boolean` | `null` | 请参阅产线对象中 `predict` 方法的 `use_textline_orientation` 参数相关说明。 |
|
||
| `textDetLimitSideLen` | `integer` | `null` | 请参阅产线对象中 `predict` 方法的 `text_det_limit_side_len` 参数相关说明。 |
|
||
| `textDetLimitType` | `string` | `null` | 请参阅产线对象中 `predict` 方法的 `text_det_limit_type` 参数相关说明。 |
|
||
| `textDetThresh` | `number` | `null` | 请参阅产线对象中 `predict` 方法的 `text_det_thresh` 参数相关说明。 |
|
||
| `textDetBoxThresh` | `number` | `null` | 请参阅产线对象中 `predict` 方法的 `text_det_box_thresh` 参数相关说明。 |
|
||
| `textDetUnclipRatio` | `number` | `null` | 请参阅产线对象中 `predict` 方法的 `text_det_unclip_ratio` 参数相关说明。 |
|
||
| `textRecScoreThresh` | `number` | `null` | 请参阅产线对象中 `predict` 方法的 `text_rec_score_thresh` 参数相关说明。 |
|
||
|
||
- 请求处理成功时，响应体的`result`具有如下属性：
|
||
|
||
| 名称 | 类型 | 含义 |
|
||
| :----------- | :------- | :---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
|
||
| `ocrResults` | `object` | OCR结果。数组长度为1（对于图像输入）或实际处理的文档页数（对于PDF输入）。对于PDF输入，数组中的每个元素依次表示PDF文件中实际处理的每一页的结果。 |
|
||
| `dataInfo` | `object` | 输入数据信息。 |
|
||
|
||
`ocrResults`中的每个元素为一个`object`，具有如下属性：
|
||
|
||
| 名称 | 类型 | 含义 |
|
||
| :---------------------- | :------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
|
||
| `prunedResult` | `object` | 产线对象的 `predict` 方法生成结果的 JSON 表示中 `res` 字段的简化版本，其中去除了 `input_path` 和 `page_index` 字段。 |
|
||
| `ocrImage` | `string` | `null` |
|
||
| `docPreprocessingImage` | `string` | `null` |
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| `inputImage` | `string` | `null` |
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**Java调用实例**
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```java
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package cn.g3soft;
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import okhttp3.*;
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import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
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import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
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import com.fasterxml.jackson.databind.node.ObjectNode;
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import javax.imageio.IIOImage;
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import javax.imageio.ImageIO;
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import javax.imageio.ImageWriteParam;
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import javax.imageio.ImageWriter;
|
||
import javax.imageio.stream.ImageOutputStream;
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import java.awt.image.BufferedImage;
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import java.io.*;
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import java.util.Base64;
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public class Test {
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public static void main(String[] args) throws IOException {
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String API_URL = "http://localhost:8866/ocr";
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String imagePath = "D:\\code\\python-project\\boxocr\\100-2\\20241004082017A007.jpg";
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// 压缩并限制最大500KB大小
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long maxSizeBytes = 500 * 1024;
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long compressStart = System.currentTimeMillis();
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byte[] compressedBytes = compressImageToMaxSize(imagePath, maxSizeBytes);
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long compressEnd = System.currentTimeMillis();
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||
System.out.println("Image compression time: " + (compressEnd - compressStart) + " ms");
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System.out.println("Compressed image size: " + compressedBytes.length + " bytes");
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||
String base64Image = Base64.getEncoder().encodeToString(compressedBytes);
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||
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
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ObjectNode payload = objectMapper.createObjectNode();
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payload.put("file", base64Image);
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payload.put("fileType", 1);
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||
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||
OkHttpClient client = new OkHttpClient();
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MediaType JSON = MediaType.get("application/json; charset=utf-8");
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||
RequestBody body = RequestBody.create(JSON, payload.toString());
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||
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||
long ocrStart = System.currentTimeMillis();
|
||
Request request = new Request.Builder()
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.url(API_URL)
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.post(body)
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.build();
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try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
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long ocrEnd = System.currentTimeMillis();
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||
System.out.println("OCR request elapsed time: " + (ocrEnd - ocrStart) + " ms");
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||
|
||
if (response.isSuccessful()) {
|
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String responseBody = response.body().string();
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JsonNode root = objectMapper.readTree(responseBody);
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JsonNode result = root.get("result");
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||
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||
JsonNode ocrResults = result.get("ocrResults");
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||
for (int i = 0; i < ocrResults.size(); i++) {
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||
JsonNode item = ocrResults.get(i);
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||
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||
JsonNode prunedResult = item.get("prunedResult");
|
||
System.out.println("Pruned Result [" + i + "]: " + prunedResult.toString());
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// 提取 rec_texts 和 rec_scores
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JsonNode recTextsNode = prunedResult.get("rec_texts");
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JsonNode recScoresNode = prunedResult.get("rec_scores");
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||
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||
if (recTextsNode != null && recScoresNode != null && recTextsNode.isArray() && recScoresNode.isArray()) {
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||
System.out.println("rec_texts:");
|
||
for (JsonNode textNode : recTextsNode) {
|
||
System.out.println(" " + textNode.asText());
|
||
}
|
||
System.out.println("rec_scores:");
|
||
for (JsonNode scoreNode : recScoresNode) {
|
||
System.out.println(" " + scoreNode.asDouble());
|
||
}
|
||
} else {
|
||
System.out.println("rec_texts or rec_scores not found or invalid format.");
|
||
}
|
||
|
||
// 保存 OCR 图片为文件
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||
String ocrImageBase64 = item.get("ocrImage").asText();
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||
byte[] ocrImageBytes = Base64.getDecoder().decode(ocrImageBase64);
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||
String ocrImgPath = "ocr_result_" + i + ".jpg";
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||
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||
try (FileOutputStream fos = new FileOutputStream(ocrImgPath)) {
|
||
fos.write(ocrImageBytes);
|
||
System.out.println("Saved OCR image to: " + ocrImgPath);
|
||
}
|
||
}
|
||
} else {
|
||
System.err.println("Request failed with HTTP code: " + response.code());
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
/**
|
||
* 压缩图片，最大限制文件大小，不超过maxFileSizeBytes
|
||
* 通过递减压缩质量尝试实现大小限制，最低质量0.1
|
||
*/
|
||
public static byte[] compressImageToMaxSize(String imagePath, long maxFileSizeBytes) throws IOException {
|
||
File file = new File(imagePath);
|
||
BufferedImage image = ImageIO.read(file);
|
||
if (image == null) {
|
||
throw new IOException("Failed to read image from " + imagePath);
|
||
}
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||
|
||
ImageWriter jpgWriter = ImageIO.getImageWritersByFormatName("jpg").next();
|
||
ImageWriteParam jpgWriteParam = jpgWriter.getDefaultWriteParam();
|
||
jpgWriteParam.setCompressionMode(ImageWriteParam.MODE_EXPLICIT);
|
||
|
||
float quality = 0.9f;
|
||
ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
|
||
|
||
while (quality >= 0.1f) {
|
||
baos.reset();
|
||
jpgWriteParam.setCompressionQuality(quality);
|
||
|
||
try (ImageOutputStream ios = ImageIO.createImageOutputStream(baos)) {
|
||
jpgWriter.setOutput(ios);
|
||
jpgWriter.write(null, new IIOImage(image, null, null), jpgWriteParam);
|
||
}
|
||
|
||
if (baos.size() <= maxFileSizeBytes) {
|
||
jpgWriter.dispose();
|
||
return baos.toByteArray();
|
||
}
|
||
quality -= 0.05f;
|
||
}
|
||
// 质量降至最低仍未达到限制，返回最后压缩结果
|
||
jpgWriter.dispose();
|
||
return baos.toByteArray();
|
||
}
|
||
}
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||
```
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### 错误情况
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#### Please use PaddlePaddle with GPU version.
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原因：当前 PaddlePaddle 版本不是GPU的，而是CPU的。
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解决方法：安装GPU版本的PaddlePaddle
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#### ImportError：DLL load failed while importing cv2：找不到指定的模块
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当前环境：Windows Server 2012
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**安装 Microsoft Visual C++ Redistributable**
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- OpenCV 依赖于 Microsoft Visual C++ Redistributable 运行时库。如果这些库缺失，可能会导致 DLL 加载失败。
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||
- 下载并安装最新版本的 Microsoft Visual C++ Redistributable：
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||
- [Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015, 2017 and 2019（64 位系统）](https://aka.ms/vs/16/release/vc_redist.x64.exe)
|
||
- [Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015, 2017 and 2019（32 位系统）](https://aka.ms/vs/16/release/vc_redist.x86.exe)
|
||
|
||
**检查 Python 和 OpenCV 的位数是否匹配**
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||
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||
- 确保你安装的 Python 版本（32 位或 64 位）与 OpenCV 的位数一致。
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- 你可以通过以下命令检查 Python 的位数：
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```bash
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python -c "import struct; print(struct.calcsize('P') * 8)"
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```
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- 如果不匹配，卸载并重新安装正确位数的 Python 和 OpenCV。
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安装完成后，重启计算机。
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**一定要打开桌面实验**
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1. 打开服务器面板，选择 **添加角色和功能**
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2. 在功能处开启 **桌面体验**
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如果开启 桌面体验 报错：**尚未开启 WinRM 服务**， 这个时候需要开启 `Windows Remote Management (WS-Management) `
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如果在开启过程中报错：**错误1068:依存服务或组无法启动**
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点击属性，找到 **依存关系**，确保依赖的服务已开启
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检查 `HTTP Service` 服务是否启动
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```bash
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sc query http
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```
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如果出现 `STATE : 1 STOPPED` ，那么就代表该服务已被禁用，解决方案如下：
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1. 启用 HTTP 服务
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```bash
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||
sc config http start= auto
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```
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2. 启动 HTTP
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```bash
|
||
net start http
|
||
```
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||
3. 验证，应该输出 `STATE : RUNNING`
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||
```bash
|
||
sc query http
|
||
```
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||
4. 重建 WinRM（必须）
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```bash
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winrm invoke Restore winrm/Config @{}
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winrm quickconfig -q
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```
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