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cv_resnet18_ocr-detection部署全流程：从镜像拉取到接口调用

1. 环境准备与服务启动

在开始使用cv_resnet18_ocr-detection模型之前，首先要确保运行环境已正确配置。该模型基于 ResNet-18 架构构建，专用于 OCR 文字检测任务，由开发者“科哥”完成二次封装和 WebUI 集成，支持一键部署、可视化操作和 ONNX 导出。

整个流程依托于预置的 Docker 镜像或服务器环境，无需手动安装依赖库，极大降低了部署门槛。你只需要一台 Linux 服务器（推荐 Ubuntu 20.04+），并具备基础的命令行操作能力即可。

1.1 获取项目代码与启动服务

进入目标服务器后，首先克隆项目仓库（假设已提供访问权限）：

git clone https://your-repo-url/cv_resnet18_ocr-detection.git cd cv_resnet18_ocr-detection

项目目录中包含完整的模型权重、WebUI 界面脚本以及启动脚本。执行以下命令启动服务：

bash start_app.sh

启动成功后，终端会显示如下提示信息：

============================================================ WebUI 服务地址: http://0.0.0.0:7860 ============================================================

这表示 OCR 检测服务已在本地 7860 端口监听请求。

1.2 访问 WebUI 界面

打开浏览器，输入服务器公网 IP 加上端口号：

http://<你的服务器IP>:7860

如果页面正常加载，你会看到一个紫蓝渐变风格的现代化界面，标题为“OCR 文字检测服务”，下方标注了开发者信息：“webUI二次开发 by 科哥”。

注意：若无法访问，请检查防火墙设置、安全组规则是否放行 7860 端口，并确认服务进程正在运行。

2. WebUI 功能概览

该 OCR 检测系统提供了四个核心功能模块，分别通过 Tab 页进行切换，满足从推理到训练再到模型导出的全链路需求。

所有功能均无需编写代码，通过图形化界面即可完成操作，非常适合非技术背景用户快速上手。

3. 单图检测实战

这是最常用的功能，适用于文档扫描、截图识别等场景。

3.1 基本操作流程

1. 切换至“单图检测”Tab。
2. 点击上传区域，选择一张 JPG/PNG/BMP 格式的图像文件。
3. 图片上传后会自动预览原始图像。
4. 调整检测阈值滑块（默认 0.2），根据实际需要调节灵敏度。
5. 点击“开始检测”按钮，等待几秒后返回结果。

3.2 结果解读

检测完成后，页面将展示三部分内容：

• 识别文本内容：按顺序列出所有检测到的文字行，带编号且可复制。
• 检测结果图：原图叠加红色边框标注的文字区域，直观查看定位效果。
• 检测框坐标 (JSON)：以 JSON 格式输出每个文本框的四点坐标、置信度及推理耗时。

示例输出如下：

{ "image_path": "/tmp/test_ocr.jpg", "texts": [["100%原装正品提供正规发票"], ["华航数码专营店"]], "boxes": [[21, 732, 782, 735, 780, 786, 20, 783]], "scores": [0.98, 0.95], "success": true, "inference_time": 3.147 }

其中：

• boxes是[x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4]形式的四边形坐标；
• scores表示各文本块的检测置信度；
• inference_time为本次推理所用时间（单位：秒）。

你可以点击“下载结果”按钮保存带标注的图片用于后续分析。

3.3 检测阈值调整建议

检测阈值直接影响模型的敏感程度：

建议先用默认值测试，再根据实际表现微调。

4. 批量检测高效处理

当你有大量图片需要处理时，可以使用批量检测功能。

4.1 操作步骤

1. 进入“批量检测”Tab。
2. 点击上传区域，使用 Ctrl 或 Shift 多选图片（建议单次不超过 50 张）。
3. 设置合适的检测阈值。
4. 点击“批量检测”按钮。

处理完成后，系统会在下方生成一个结果画廊，展示每张图片的检测效果图。虽然目前仅支持点击“下载全部结果”下载第一张示例图，但所有结果均已保存在服务器本地路径中。

4.2 输出路径管理

所有检测结果统一存放在outputs/目录下，按时间戳命名子文件夹：

outputs/ └── outputs_20260105143022/ ├── visualization/detection_result.png └── json/result.json

可通过 SSH 登录服务器直接提取这些文件，实现自动化集成。

5. 自定义训练微调模型

如果你的应用场景特殊（如特定字体、排版或行业术语），可以通过微调提升模型表现。

5.1 数据集格式要求

训练数据需遵循 ICDAR2015 标准格式，结构如下：

custom_data/ ├── train_list.txt ├── train_images/ │ ├── 1.jpg │ └── 2.jpg ├── train_gts/ │ ├── 1.txt │ └── 2.txt ├── test_list.txt ├── test_images/ │ └── 3.jpg └── test_gts/ └── 3.txt

• 标注文件（txt）格式：每行代表一个文本框

  x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,文本内容

• 列表文件格式：每行一条记录，格式为

  train_images/1.jpg train_gts/1.txt

5.2 配置训练参数

在 WebUI 的“训练微调”页面填写以下参数：

5.3 开始训练

1. 输入完整路径；
2. 调整参数（也可保持默认）；
3. 点击“开始训练”。

训练日志将实时输出，完成后模型权重保存在workdirs/目录中，包括：

• 最佳权重.pth文件
• 训练过程中的 loss 曲线
• 验证集上的评估指标

微调后的模型可在下次启动时替换原模型，实现领域适配。

6. 导出 ONNX 模型用于生产部署

为了将模型集成到其他平台（如移动端、嵌入式设备或 C++ 推理引擎），可将其导出为 ONNX 格式。

6.1 导出操作流程

1. 进入“ONNX 导出”Tab。
2. 设置输入尺寸：
   • 高度：320 ~ 1536，默认 800
   • 宽度：320 ~ 1536，默认 800
3. 点击“导出 ONNX”按钮。

导出成功后，页面会显示模型路径和大小，例如：

导出成功！ 路径：onnx_models/model_800x800.onnx 大小：47.2 MB

点击“下载 ONNX 模型”即可获取文件。

6.2 输入尺寸选择建议

推荐优先尝试 800×800，在多数情况下能兼顾精度与效率。

6.3 Python 加载 ONNX 模型示例

导出后的 ONNX 模型可用 ONNX Runtime 在任意环境中加载：

import onnxruntime as ort import cv2 import numpy as np # 加载模型 session = ort.InferenceSession("model_800x800.onnx") # 读取并预处理图像 image = cv2.imread("test.jpg") input_blob = cv2.resize(image, (800, 800)) input_blob = input_blob.transpose(2, 0, 1)[np.newaxis, ...].astype(np.float32) / 255.0 # 执行推理 outputs = session.run(None, {"input": input_blob}) # 解析输出（boxes, scores 等） boxes = outputs[0] scores = outputs[1]

这样就可以脱离原始环境，在边缘设备或云端服务中独立运行 OCR 检测。

7. 实际应用场景推荐

不同业务场景下，应合理设置参数以获得最佳效果。

7.1 证件/文档文字提取

• 特点：文字清晰、背景规整
• 建议设置：检测阈值 0.2～0.3
• 注意事项：确保扫描件无反光或阴影干扰

7.2 截图文字识别

• 特点：常含 UI 元素、字体多样
• 建议设置：阈值 0.15～0.25，适当裁剪无关区域
• 优化建议：避免高度压缩的 JPEG 图片

7.3 手写文字检测

• 挑战：笔迹不规则、连笔严重
• 建议设置：阈值降至 0.1～0.2
• 提醒：ResNet-18 主要针对印刷体优化，手写体建议换专用模型

7.4 复杂背景图片

• 问题：纹理干扰导致误检
• 对策：提高阈值至 0.3～0.4，结合图像预处理（如灰度化、对比度增强）

8. 常见问题排查指南

8.1 WebUI 无法访问

可能原因：

• 服务未启动
• 端口未开放
• 防火墙拦截

解决方法：

1. 查看进程是否存在：ps aux | grep python
2. 检查端口占用：lsof -ti:7860
3. 重启服务：bash start_app.sh

8.2 检测结果为空

常见原因：

• 图片无明显文字区域
• 阈值过高导致过滤过度
• 图片格式异常或损坏

应对策略：

• 尝试降低检测阈值
• 更换清晰样本测试
• 使用 OpenCV 预处理增强对比度

8.3 内存不足导致崩溃

现象：服务卡顿、自动退出、报错 OOM

解决方案：

• 减小输入图片尺寸
• 批量处理时控制数量（建议 ≤20 张/批）
• 升级服务器内存或启用 GPU 加速

8.4 训练失败

典型错误：

• 数据路径错误
• 标注文件格式不符
• 缺少必要字段

排查方式：

• 检查train_list.txt路径是否相对正确
• 验证明每一个.txt标注文件符合x1,y1,...,文本格式
• 查看workdirs/下的日志文件定位具体报错

9. 性能参考与硬件建议

以下是不同硬件配置下的实测性能数据，供部署参考：

建议：

• 生产环境强烈推荐配备 NVIDIA GPU；
• 若仅做离线处理，CPU 方案亦可接受；
• 对响应速度要求高的场景，建议使用 TensorRT 进一步加速 ONNX 模型。

10. 总结

cv_resnet18_ocr-detection是一款开箱即用的 OCR 文字检测工具，集成了模型推理、可视化交互、自定义训练和模型导出四大功能，极大简化了从实验到落地的流程。

无论你是开发者想快速验证 OCR 效果，还是企业用户希望构建自动化文档处理流水线，这套系统都能提供稳定可靠的支撑。通过 WebUI 可零代码完成大部分操作，而高级用户还能借助 ONNX 导出实现深度集成。

更重要的是，该项目承诺永久开源，仅需保留版权信息即可自由使用，真正做到了易用性与开放性的统一。

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