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OCR-D/ocrd_all

![CircleCI构建状态]([] ![MIT许可证]([] ![]([***]

该项目控制从源代码安装所有OCR-D模块(作为git子模块)。它包含一个Makefile,用于将这些模块安装到虚拟环境(venv)或Docker容器中。

(venv是一个本地用户目录,包含通过PATH和PYTHONHOME在当前shell环境中加载/卸载自身的shell脚本。)

  • 前提条件
    • 空间要求
    • 语言环境
    • 系统包
  • 使用方法
    • 目标
      • deps-ubuntu
      • modules
      • ocrd
      • all
      • fix-pip
      • docker
      • clean
      • show
      • help (默认目标)
      • [任意模块名称]
      • [任意可执行文件名称]
    • 变量
      • OCRD_MODULES
      • PYTHON
      • VIRTUAL_ENV
      • TMPDIR
      • PIP_OPTIONS
      • GIT_RECURSIVE
      • TESSERACT_MODELS
    • 示例
    • 结果
    • 持久化配置
    • Docker Hub
  • 挑战
    • PyPI上没有发布/最新版本
    • 冲突的依赖要求
    • 系统要求

前提条件

空间要求

确保有足够的可用磁盘空间。推荐7 GiB或更多空间,用于存储所需的子模块、构建数据、临时数据、已安装的虚拟环境和pip缓存。

如果/tmp目录的可用空间少于5 GiB,可以在调用make时通过设置TMPDIR变量来覆盖临时文件的位置:

sh
TMPDIR=/path/to/my/tempdir make all

语言环境

接下来,(shell)环境必须具有基于Unicode的本地化。(否则,基于click的Python代码将无法工作,即大多数OCR-D CLI。)如今大多数安装都满足此条件,可以通过以下命令验证:

locale | fgrep .UTF-8

这应该显示几个LC_*变量。否则,可以全局选择另一个本地化...

sudo dpkg-reconfigure locales

...或者临时使用基于Unicode的POSIX语言环境:

export LC_ALL=C.UTF-8
export LANG=C.UTF-8

系统包

安装GNU make和git,如果要下载Tesseract模型,还需要wget。

# 在Debian / Ubuntu上:
sudo apt install make git wget

安装Python3开发和Python3虚拟环境的包:

# 在Debian / Ubuntu上:
sudo apt install python3-dev python3-venv

一些模块使用Tesseract库。如果您的发行版提供Tesseract 4.1或更高版本,请安装开发包:

# 在Debian / Ubuntu上:
sudo apt install libtesseract-dev

Ubuntu上Tesseract 5.0.0(alpha)的包可在PPA [***]

否则,或为了获取最新的Tesseract代码,也可以在本地构建。

其他模块将有额外的系统依赖项。

Ubuntu 18.04(或类似系统)上所有模块的系统依赖项也可以通过运行以下命令自动安装:

# 在Debian / Ubuntu上:
sudo apt install make git
sudo make deps-ubuntu

(您可以通过设置OCRD_MODULES 变量来定义_所有模块_的范围。)

使用方法

运行make时可选择带参数的变量和目标,如下所示:

make [PYTHON=python3] [VIRTUAL_ENV=./venv] [OCRD_MODULES="..."] [TARGET...]

目标

deps-ubuntu

为所有模块安装系统包。(依赖于_modules_。)

modules

下载/更新所有模块,但不安装任何内容。

ocrd

仅将OCR-D/core及其CLI ocrd安装到venv中。

all

将所有模块的可执行文件安装到venv中。(依赖于_modules_和_ocrd_。)

fix-pip

修复所有模块之间不兼容/不一致的pip依赖要求。

docker

(重新)为所有模块/可执行文件构建docker镜像。(依赖于_modules_。)

clean

删除venv和模块的构建目录。

show

打印venv目录、模块目录和可执行文件名称。

help (默认目标)

打印可用的目标和变量。


其他目标:

[任意模块名称]

下载/更新该模块,但不安装任何内容。

[任意可执行文件名称]

将该CLI安装到venv中。(依赖于该模块和_ocrd_。)

变量

OCRD_MODULES

覆盖要包含的git子模块列表。受此影响的目标包括:

  • deps-ubuntu(减少要安装的系统包列表)
  • modules(减少要检出/更新的模块列表)
  • all(减少要安装的可执行文件列表)
  • docker(减少要安装的可执行文件和模块列表)
  • show(减少要打印的OCRD_MODULES和OCRD_EXECUTABLES列表)

PYTHON

要使用的Python二进制文件名称(至少需要python3)。

VIRTUAL_ENV

用于本地安装的目录前缀。

(在shell上激活虚拟环境时会自动设置。如果此处已存在venv,构建系统将重用它,否则将创建一个。)

TMPDIR

覆盖构建期间临时文件存储的默认路径(Unix上为/tmp)。

PIP_OPTIONS

向pip install命令添加额外选项,如-q、-v或-e。

(后者将以_可编辑模式_安装Python模块,即对源代码的任何更新将直接影响可执行文件。)

GIT_RECURSIVE

设置为--recursive以递归方式检出/更新所有模块。(这通常会安装额外的测试和模型。)

TESSERACT_MODELS

在与Tesseract一起安装的最小必需语言列表(eng equ osd)中添加更多模型。

示例

以下示例假设Tesseract的开发安装正常工作。要在本地构建最新的Tesseract,请先运行以下命令:

# 获取代码,构建并安装带有默认英语模型的Tesseract。
make tesseract

可选安装其他Tesseract模型。

# 从tessdata_fast下载模型到venv的tessdata目录。
make frk.traineddata
make script/Latin.traineddata
make script/Fraktur.traineddata

运行make ocrd或仅运行make将下载/更新并安装core模块,包括位于./venv下的虚拟Python 3环境中的ocrd CLI。

运行make ocrd-tesserocr-recognize将下载/更新ocrd_tesserocr模块并安装其CLI,包括venv中的ocrd-tesserocr-recognize。

运行make modules将下载/更新所有模块。

运行make all还会安装所有模块的可执行文件。

运行make all OCRD_MODULES="core tesseract ocrd_tesserocr ocrd_cis"仅安装这些模块的可执行文件。

结果

要使用构建的可执行文件,只需激活虚拟环境:

. ${VIRTUAL_ENV:-venv}/bin/activate
ocrd --help
ocrd-...

对于Docker镜像,以用户身份挂载数据路径运行:

docker run -it -u $(id -u):$(id -g) $PWD:/data ocrd/all
ocrd --help
ocrd-...

持久化配置

为了使选择永久生效,您可以将变量首选项(或任何自定义规则)放入local.mk。如果存在此文件,它将始终被包含。因此,您不必在命令行或shell环境中输入(和记住)它们。

例如,其内容可以是:

make
# 将所有内容限制为模块的子集
OCRD_MODULES = core ocrd_im6convert ocrd_cis ocrd_tesserocr tesserocr tesseract

# 使用非默认路径作为虚拟环境
VIRTUAL_ENV = $(CURDIR)/.venv

# 以可编辑模式安装(即引用git源的任何更新将直接影响可执行文件)
PIP_OPTIONS = -e

# 使用非默认临时存储
TMPDIR = $(CURDIR)/.tmp

# 为Tesseract安装更多语言/模型
TESSERACT_MODELS = deu frk script/Fraktur script/Latin

# 安装Tesseract的所有子模块以获取单元测试和训练工具
tesseract: GIT_RECURSIVE = --recursive

注意:当local.mk存在时,仍可以在命令行上覆盖变量,(即make all OCRD_MODULES=将再次为所有模块构建所有可执行文件),但不能从shell环境覆盖(即OCRD_MODULES= make all仍将使用local.mk中的值)。

Docker Hub

该项目可作为预构建的Docker镜像从Docker Hub的ocrd/all获取。您可以从三个标签中选择:minimum、medium和maximum。它们的区别在于包含的模块,maximum相当于使用默认(未设置)的OCRD_MODULES值运行make all。要在命令行上下载镜像:

sh
docker pull ocrd/all:minimum
# 或
docker pull ocrd/all:medium
# 或
docker pull ocrd/all:maximum

使用方法与您自己构建的镜像相同。

下表列出了哪个标签包含哪个模块:

模块minimummediummaximum
core☑☑☑
ocrd_cis☑☑☑
ocrd_im6convert☑☑☑
ocrd_repair_inconsistencies☑☑☑
ocrd_tesserocr☑☑☑
tesserocr☑☑☑
workflow-configuration☑☑☑
cor-asv-ann-☑☑
dinglehopper-☑☑
format-converters-☑☑
ocrd_calamari-☑☑
ocrd_keraslm-☑☑
ocrd_olena-☑☑
ocrd_segment-☑☑
tesseract-☑☑
ocrd_anybaseocr--☑
ocrd_kraken--☑
ocrd_ocropy--☑
ocrd_pc_segmentation--☑
ocrd_typegroups_classifier--☑
sbb_textline_detector--☑
cor-asv-fst--☑

挑战

此仓库提供了OCR-D集成中以下问题的解决方案。

PyPI上没有发布/最新版本

以下Python模块由于不同原因需要从代码安装:

  • clstm(需要修改Python3代码)
  • cor-asv-ann(PyPI上不可用)
  • cor-asv-fst(PyPI上不可用)
  • dinglehopper(PyPI上不可用)
  • ocrd_cis(PyPI上不可用)
  • tesserocr(PyPI上的版本太旧)

(通过从源代码安装解决。)

冲突的依赖要求

将所有包合并到一个venv中并不总是可行的。模块可能需要互斥的依赖包集。

pip甚至不会停止或解决冲突——它只会发出警告!

  • Pillow:

    • ==5.4.1(ocrd_typegroups_classifier要求)
    • >=6.2.0(所有其他模块要求)
  • Tensorflow:

    • tensorflow-gpu==1.14.0(ocrd_calamari和ocrd_anybaseocr要求)
    • tensorflow(cor-asv-ann和ocrd_keraslm要求)

    两者可以并行安装不同版本,但可能依赖于互斥的tensorboard和tensorflow_estimator集。

    此外,将来某些模块(但不是其他模块)可能依赖于tensorflow>=2.0,这同样不兼容。

  • OpenCV:

    • opencv-python-headlesss(core和其他模块要求,避免引入X11库)
    • opencv-python(ocrd_anybaseocr要求)
    • ARM上的自定义构建...
  • ...

(通过安装后的fix-pip临时解决。)

系统要求

并非所有模块都通过make deps-ubuntu公布其系统包要求。

  • clstm:依赖于scons libprotobuf-dev protobuf-compiler libpng-dev libeigen3-dev swig
  • tesseract(当从源代码而非PPA安装时):依赖于libleptonica-dev等

(通过在此处的deps-ubuntu下维护这些要求解决。)

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用户好评

来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务

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oldzhang

运维工程师

Linux服务器

5

"Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。"

用户评价详情

oldzhang - 运维工程师

Linux服务器

5

Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。

Nana - 后端开发

Mac桌面

4.9

配置Docker镜像源后,拉取速度快了数倍,开发体验提升明显。

Qiang - 平台研发

K8s集群

5

轩辕镜像在K8s集群中表现很稳定,容器部署速度明显加快。

小敏 - 测试工程师

Windows桌面

4.8

Docker镜像下载不再超时,测试环境搭建更加高效。

晨曦 - DevOps工程师

宝塔面板

5

配置简单,Docker镜像源稳定,适合快速部署环境。

阿峰 - 资深开发

群晖NAS

5

在群晖NAS上配置后,镜像下载速度飞快,非常适合家庭实验环境。

俊仔 - 后端工程师

飞牛NAS

4.9

Docker加速让容器搭建顺畅无比,再也不用等待漫长的下载。

Lily - 测试经理

Linux服务器

4.8

镜像源覆盖面广,更新及时,团队一致反馈体验不错。

浩子 - 云平台工程师

Podman容器

5

使用轩辕镜像后,Podman拉取镜像稳定无比,生产环境可靠。

Kai - 运维主管

爱快路由

5

爱快系统下配置加速服务,Docker镜像拉取速度提升非常大。

翔子 - 安全工程师

Linux服务器

4.9

镜像源稳定性高,安全合规,Docker拉取无忧。

亮哥 - 架构师

K8s containerd

5

大规模K8s集群下镜像加速效果显著,节省了大量时间。

慧慧 - 平台开发

Docker Compose

4.9

配置Compose镜像加速后,整体构建速度更快了。

Tina - 技术支持

Windows桌面

4.8

配置简单,镜像拉取稳定,适合日常开发环境。

宇哥 - DevOps Leader

极空间NAS

5

在极空间NAS上使用Docker加速,体验流畅稳定。

小静 - 数据工程师

Linux服务器

4.9

Docker镜像源下载速度快,大数据环境搭建轻松完成。

磊子 - SRE

宝塔面板

5

使用轩辕镜像后,CI/CD流程整体快了很多,值得推荐。

阿Yang - 前端开发

Mac桌面

4.9

国内网络环境下,Docker加速非常给力,前端环境轻松搭建。

Docker迷 - 架构师

威联通NAS

5

威联通NAS下配置镜像加速后,Docker体验比官方源好很多。

方宇 - 系统工程师

绿联NAS

5

绿联NAS支持加速配置,Docker镜像下载快且稳定。

常见问题

Q1:轩辕镜像免费版与专业版有什么区别?

免费版仅支持 Docker Hub 加速,不承诺可用性和速度;专业版支持更多镜像源,保证可用性和稳定速度,提供优先客服响应。

Q2:轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像?

免费版仅支持 docker.io;专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。

Q3:流量耗尽错误提示

当返回 402 Payment Required 错误时,表示流量已耗尽,需要充值流量包以恢复服务。

Q4:410 错误问题

通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。

Q5:manifest unknown 错误

先检查 Docker 版本,版本过低则升级;版本正常则验证镜像信息是否正确。

Q6:镜像拉取成功后,如何去掉轩辕镜像域名前缀?

使用 docker tag 命令为镜像打上新标签,去掉域名前缀,使镜像名称更简洁。

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