新手必看：cv_resnet18_ocr-detection安装启动全攻略

1. 快速上手指南

如果你是第一次接触 OCR 文字检测，又想快速体验一个稳定、易用的模型服务，那么这篇教程就是为你准备的。本文将带你从零开始，一步步部署并运行cv_resnet18_ocr-detection这个基于 ResNet18 的 OCR 检测模型镜像，全程无需复杂配置，适合新手小白快速入门。

这个由“科哥”构建的镜像集成了 WebUI 界面，支持单图检测、批量处理、模型微调和 ONNX 导出功能，开箱即用，特别适合用于文档扫描、证件识别、截图提取文字等常见场景。

我们不讲复杂的算法原理，只聚焦一件事：让你在最短时间内把服务跑起来，并成功检测出第一张图片中的文字。

2. 环境准备与一键部署

2.1 前置条件

在开始之前，请确保你具备以下基本环境：

一台 Linux 服务器或云主机（推荐 Ubuntu 18.04+）
已安装 Docker（非必需，但建议使用容器化部署）
至少 4GB 内存（若使用 GPU 更佳）
开放端口 7860（用于访问 WebUI）

大多数 AI 镜像都依赖 Python 和相关深度学习框架，而该镜像已经预装了所有依赖项，包括 PyTorch、OpenCV、PaddleOCR 相关组件等，省去了手动安装的麻烦。

2.2 启动服务命令

进入项目目录后，只需执行两行命令即可启动服务：

cd /root/cv_resnet18_ocr-detection bash start_app.sh

执行完成后，你会看到类似如下提示信息：

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

这说明服务已成功启动！接下来就可以通过浏览器访问了。

2.3 访问 WebUI 界面

打开你的浏览器，在地址栏输入：

http://你的服务器IP:7860

例如：

http://192.168.1.100:7860

如果能看到紫蓝渐变风格的页面，标题为“OCR 文字检测服务”，说明你已经成功进入系统！

⚠️ 如果无法访问，请检查防火墙是否开放 7860 端口，或运行lsof -ti:7860查看端口是否被占用。

3. WebUI 功能详解

整个界面设计简洁直观，分为四个主要功能模块，分别对应不同的使用需求。

3.1 四大核心功能 Tab

Tab 标签	功能说明
单图检测	上传一张图片，立即查看文字检测结果
批量检测	一次上传多张图片，自动批量处理
训练微调	使用自己的数据集对模型进行个性化训练
ONNX 导出	将模型导出为 ONNX 格式，便于跨平台部署

每个功能都配有清晰的操作指引，无需编程基础也能轻松上手。

4. 单图检测实战操作

这是最常用的功能，适用于日常的文字提取任务，比如从发票、合同、截图中提取关键信息。

4.1 操作流程四步走

点击“上传图片”区域
支持 JPG、PNG、BMP 格式，建议图片清晰、无严重模糊或遮挡。
等待图片预览显示
上传成功后会自动展示原图，方便确认内容。
点击“开始检测”按钮
系统会自动分析图像中的文字位置并进行识别。
查看三类输出结果
- ✅识别文本内容：按顺序列出检测到的所有文本行，带编号，可直接复制粘贴
- ✅检测结果图：原始图上叠加红色边框，标出每段文字的位置
- ✅检测框坐标 (JSON)：包含每个文本块的坐标、置信度和推理时间，适合开发者二次处理

4.2 调整检测阈值的小技巧

界面上有一个“检测阈值”滑块，默认值为 0.2。这个参数决定了模型对文字的敏感程度：

阈值越高（如 0.5）：只保留高置信度的结果，适合要求精准、不怕漏检的场景
阈值越低（如 0.1）：尽可能找出所有可能的文字，适合文字模糊或背景复杂的图片

📌实用建议：

清晰文档类图片 → 设置为 0.2～0.3
手写体或低质量截图 → 建议调至 0.1～0.2
避免设置过高导致完全无输出

5. 批量检测高效处理

当你需要处理一组图片时，比如一整套扫描件或产品说明书，可以使用“批量检测”功能。

5.1 如何操作？

点击“上传多张图片”
按住 Ctrl 或 Shift 键选择多个文件（建议不超过 50 张）
可选调整检测阈值
点击“批量检测”按钮

处理完成后，系统会在下方以画廊形式展示所有结果图。

5.2 结果下载与查看

页面底部提供“下载全部结果”按钮（目前示例中仅支持下载首张）
实际输出文件保存在outputs/目录下，按时间戳命名，结构清晰

💡 提示：虽然界面只允许下载一张，但你可以通过 SSH 登录服务器，进入outputs文件夹批量拷贝结果。

6. 自定义训练微调模型

如果你想让模型更适应特定类型的文本（如医疗报告、古籍、特殊字体），可以通过“训练微调”功能进行个性化优化。

6.1 数据集格式要求

必须遵循 ICDAR2015 标准格式，目录结构如下：

custom_data/ ├── train_images/ # 存放训练图片 ├── train_gts/ # 对应的标注文件（txt） ├── train_list.txt # 列出所有训练样本路径 ├── test_images/ # 测试集图片 ├── test_gts/ # 测试集标注 └── test_list.txt # 测试集列表

6.2 标注文件怎么写？

每个.txt文件对应一张图片，每行代表一个文本框，格式为：

x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,文本内容

例如：

100,200,300,200,300,250,100,250,欢迎使用OCR服务

6.3 开始训练步骤

在输入框填写数据集根目录路径，如/root/custom_data
调整参数（Batch Size、Epoch 数、学习率等，初学者可用默认值）
点击“开始训练”

训练日志和最终模型会保存在workdirs/目录中，方便后续调用。

7. 导出 ONNX 模型用于生产

如果你希望把这个模型集成到其他系统中（如 Android App、边缘设备、C++ 项目），可以使用“ONNX 导出”功能。

7.1 如何导出？

设置输入尺寸（高度和宽度）
- 默认 800×800，适用于大多数场景
- 图片较大且细节丰富 → 可设为 1024×1024
- 追求速度优先 → 推荐 640×640
点击“导出 ONNX”按钮
等待提示“导出成功”，记下模型路径
点击“下载 ONNX 模型”获取文件

7.2 Python 加载示例代码

import onnxruntime as ort import cv2 import numpy as np # 加载导出的 ONNX 模型 session = ort.InferenceSession("model_800x800.onnx") # 读取测试图片并预处理 image = cv2.imread("test.jpg") input_blob = cv2.resize(image, (800, 800)) # 调整大小 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}) print("推理完成，输出形状：", [o.shape for o in outputs])

这样你就可以在任何支持 ONNX Runtime 的平台上运行该模型了。