anaconda虚拟环境安装tensorflow_开源ocr哪个好

anaconda虚拟环境安装tensorflow_开源ocr哪个好由于我需要使用爬虫进行练习,用的是windows10,所以安装过程很是艰辛。报错1:用python的pip安装tesserocr,发生如下代码错误:经过查询tesserocr安装环境要求,需要leptonica-1.71版本以上文件;确认代码中错误,确实发现安装过程中leptonica文件无法找到。解决方法:用Anaconda安装python环境。使用Anacond…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。

Jetbrains全系列IDE使用 1年只要46元 售后保障 童叟无欺

由于我需要使用爬虫进行练习,用的是windows10,所以安装过程很是艰辛。

报错1:

用python的pip安装tesserocr,发生如下代码错误:

anaconda虚拟环境安装tensorflow_开源ocr哪个好

经过查询tesserocr安装环境要求,需要leptonica-1.71版本以上文件;

确认代码中错误,确实发现安装过程中leptonica文件无法找到。

解决方法:

用Anaconda安装python环境。

使用Anaconda

由于用直接安装的python无法安装tesserocr,所以需要用conda安装,而conda集成在Anaconda上,如果单独安装conda需要很大的麻烦(深受其害)。

安装Anaconda,官网上的下载地址复制到迅雷上下载的比较快,毕竟浏览器下载大型文件特别慢。

我下载的是Anaconda Navigator1.9.6版:自带并支持Python3.7;

测试过程(报错过程):

打开Anaconda Prompt出现如下界面:

anaconda虚拟环境安装tensorflow_开源ocr哪个好

这里的【base】是Anaconda自带的一个环境,可以理解为另一个cmd界面的存在,可以在这个环境下进行conda,pip,python操作等,但是这个环境有着很多自己不了解,用不到,无法用的东西;

anaconda虚拟环境安装tensorflow_开源ocr哪个好

所以需要自己创建环境,我创建的是一个用于与Pycharm相连的环境【Anaconda-Pycharm】;

创建过程如下:

anaconda虚拟环境安装tensorflow_开源ocr哪个好

报错2:

由于服务器的问题,在conda安装好之后,默认的镜像是官方的,由于官网的镜像在境外,访问太慢或者不能访问,在创建新的环境时需要下载的文件(特指python)会耗费很长时间,以至于报错,n次尝试无法下载完成。

错误原因:Conda HTTPError

解决方法:

为了能够加快访问的速度,这里选择了国内的的镜像,如清华和中科大,添加镜像路径,选择国内的一些镜像网站可以提供很多用户所需资源:

添加清华镜像:

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

删除镜像:

conda config --remove channels 'https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ '

添加中科大镜像:

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/

我是把可用镜像都放进去了(C:\Users\Administrator\.condarc),本人的该文件内容如下:

ssl_verify: true
channels:
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - defaults
show_channel_urls: true

这样就可以让创建新的环境稳定进行,该(全新)环境内容如下:

anaconda虚拟环境安装tensorflow_开源ocr哪个好

这两者base环境和Anaconda-Pycharm环境,前者有太多内容,后者则较为简单,容易学习。

环境安装好了,然后就是安装自己所需的内容,这里我最为需要的就是tesserocr(错误百出)。

报错3:

$ conda install tesserocr pillow
Solving environment: ...working... failed

PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current cha                                                                                                                                                                                               nnels:

  - mitmproxy

Current channels:

  - https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/free/win-64
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/free/noarch
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/r/win-64
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/pro/win-64
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/pro/noarch
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/win-64
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/noarch

To search for alternate channels that may provide the conda package you're
looking for, navigate to

    https://anaconda.org

and use the search bar at the top of the page.

用了网传的方法,用:

conda install -c simonflueckiger tesserocr pillow

结果是:

anaconda虚拟环境安装tensorflow_开源ocr哪个好

根本无法下载,当然也有可能结果是上面添加的镜像内容中的根本没有可获取此资源的获取路径。

报错4:

anaconda虚拟环境安装tensorflow_开源ocr哪个好

也有用方法将原本的直接安装的Python,与Anaconda环境中的部分文件进行替换,但实际上虽然部分功能可能实现,但是治标不治本,安装tesserocr根本不能成功。

当然还有其他一些乱七八糟的问题,希望大家不要被弄昏了。

解决方法:

最好的办法还是自己以规范的方法进行安装,在目标环境下,用pip安装合适版本的tesserocr成功:

我选用的是(CSDN上下载的)tesserocr-2.3.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl(成功)和tesserocr-2.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl(与平台不兼容),结果如下:

anaconda虚拟环境安装tensorflow_开源ocr哪个好

没有报错,安装成功。

这里会偶尔更新其他遇到的问题,问题太多太繁杂了。

与pycharm连接

在工作环境中我们会集成开发环境去编码, 这里推荐JB公司的pycharm, 而pycharm也能很方便的和anaconda的虚拟环境结合

Setting => Project => Project Interpreter 里面修改 Project Interpreter , 点击齿轮标志再点击Add Local为你某个环境的python.exe解释器就行了

anaconda虚拟环境安装tensorflow_开源ocr哪个好

比如你要在learn环境中编写程序, 那么就修改为D:\Software\Anaconda\envs\learn, 可以看到这时候下面的依赖包也变成了learn环境中的包了.接下来我们就可以在pycharm中愉快的编码了.

anaconda虚拟环境安装tensorflow_开源ocr哪个好

如果后续需要在python中安装库或模块,只要在Anaconda Prompt中该环境下安装,就可以了。

报错5:

执行如下代码:

import tesserocr
from PIL import Image
image = Image.open('image2.png')
print(tesserocr.image_to_text(image))

报错:

File "tesserocr.pyx", line 2407, in tesserocr._tesserocr.image_to_text

RuntimeError: Failed to init API, possibly an invalid tessdata path:  “本地某个路径”

解决方法:

错误原因就是这【本地某个路径】,找不到相关文件,为什么?因为路径错了。

原因一般是:

环境变量错了,我就是在设置TESSDATA_PREFIX的时候在路径最后加了一个【;】所以错了;

路径中有中文,换一个没有中文的路径,即将Tessact-OCR路径改为一个没有中文的路径,同时更新环境变量;

我用的是自己用画图写的文字“hello”,结果是:

anaconda虚拟环境安装tensorflow_开源ocr哪个好anaconda虚拟环境安装tensorflow_开源ocr哪个好

 

参考链接:

https://www.jianshu.com/p/c74668743932

https://blog.csdn.net/sky_jiangcheng/article/details/80720304

https://blog.csdn.net/qq_41761293/article/details/86988511

https://www.jianshu.com/p/eaee1fadc1e9

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/174415.html原文链接:https://javaforall.cn

【正版授权,激活自己账号】: Jetbrains全家桶Ide使用,1年售后保障,每天仅需1毛

【官方授权 正版激活】: 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...

(0)
blank

相关推荐

  • rabbitmq高可用集群搭建_mongodb高可用架构

    rabbitmq高可用集群搭建_mongodb高可用架构RabbitMQ高可用集群搭建1集群简介1.1集群架构​ 当单台RabbitMQ服务器的处理消息的能力达到瓶颈时,此时可以通过RabbitMQ集群来进行扩展,从而达到提升吞吐量的目的。RabbitMQ集群是一个或多个节点的逻辑分组,集群中的每个节点都是对等的,每个节点共享所有的用户,虚拟主机,队列,交换器,绑定关系,运行时参数和其他分布式状态等信息。一个高可用,负载均衡的RabbitMQ集群架构应类似下图:这里对上面的集群架构做一下解释说明:​ 首先一个基本的Rabbi

  • win10pycharm双击无响应_pycharm打不开了怎么办

    win10pycharm双击无响应_pycharm打不开了怎么办Windows10更新升级之后,Pycharm打不开了,经过了各种方法尝试,最终重装了微软的VC程序,问题即可解决。

  • 6种php加密解密方法

    6种php加密解密方法<?phpfunctionencryptDecrypt($key,$string,$decrypt){if($decrypt){$decrypted=rtrim(mcrypt_d

  • 免费使用谷歌云服务器一年多少钱_谷歌云服务器永久免费

    免费使用谷歌云服务器一年多少钱_谷歌云服务器永久免费上周自己撸了一年的谷歌云服务器,昨天也帮同事搞了一发。毕竟工作中还是少不了向西方取经。把自己的经验总结一下吧,方便后来之人。说一下前提条件:1.持有外币卡,例有VISA标识、万事达标识、JCB标识的信用卡2.可以上谷歌且有谷歌账号,没有的话自己注册一个。免费申请链接在这:https://cloud.google.com/free/进入申请界面后有一个国家/地区的选项,截止目前没有找到中国的,直接选择了美国即可账户类型选择个人,然后地址直接百度一下美国地址生成器然后找到对应的网站,复制粘贴

  • IOS本地化应用

    IOS本地化应用

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。

关注全栈程序员社区公众号