1.安装torch

1. 进入指定下载地址；
2. 选择当前环境中python(3.8.8 64bit)对应的torch(torch-1.7.1+cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl)版本；
   PS：python要用64bit版本
3. 使用离线安装whl包的命令

pip install E:\Download\torch-1.7.1+cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl

2. 安装easyocr和模型

2.1安装库

# 通过指定清华的源安装，速度更快
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  easyocr

2.2安装模型

# 下载模型
链接: https://pan.baidu.com/s/1xyPsKORak447jS82Pt-JHg 提取码: onvl
# 复制到用户目录
.EasyOCR\model

3. 安装cv2

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ opencv-python==4.1.2.30

4. 示例

import easyocr

reader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'], gpu=False, model_storage_directory=r'C:\Users\zou_zheng\.EasyOCR\model')
result = reader.readtext('test2.JPG')
for re in result:
    print(re)

([[62, 7], [485, 7], [485, 36], [62, 36]], '到目前为止,在我们对系统的研究中,我们依赖于', 0.12963569750655188)
([[500, 8], [858, 8], [858, 36], [500, 36]], '个简单的计算机系统模型, CPU 执行指令', 0.3906513292353923)
([[22, 38], [864, 38], [864, 67], [22, 67]], '而存储器 (memory) 系统为 CPU 存放指令和数据。在我们简单的模型中,存储器系统是一个线性', 0.3981922662324319)
([[24, 66], [864, 66], [864, 94], [24, 94]], '的字节数组,而 CPU 能够在一个常数时间内访问每个存储器位置。虽然迄今为止这都是一个有效的', 0.23783255376230367)
([[24, 96], [436, 96], [436, 122], [24, 122]], '模型。但是它没有反映现代系统实际工作的方式', 0.35318167913192167)
([[62, 124], [866, 124], [866, 155], [62, 155]], '实际上,存储器系统 (memory system ) 是一个具有不同容量。成本和访问时间的存储 (storage)', 0.3308877285585597)
([[26, 153], [867, 153], [867, 180], [26, 180]], '设备的层次结构。CPU 寄存器保存着最常用的数据。靠近 CPU 的小的 .快速的高速缓存存储器 (cache', 0.5842065974430142)

Error

1. Downloading detection model, please wait. This may take several minutes depending

2. “CUDA not available - defaulting to CPU. Note: This module is much faster with a GPU.”

Reference

1. Demo.org
2. python图片文字识别？