小白也能用！cv_resnet18_ocr-detection一键启动文字检测WebUI

1. 快速上手：三步开启OCR文字检测之旅

你是不是也遇到过这样的问题：一堆图片里的文字想提取出来，手动打字太费劲？合同、发票、截图上的信息要录入系统，复制粘贴都找不到入口？别急，今天带来的这个工具——cv_resnet18_ocr-detection OCR文字检测模型，专治各种“图中有文难提取”的烦恼。

更关键的是，它已经打包成一个一键可运行的WebUI镜像，不需要你懂代码、不用配环境，连安装都能省掉。只要你有一台云服务器或者本地Linux机器，几分钟就能跑起来，打开浏览器就能用。

这个镜像由开发者“科哥”精心构建并开源，界面美观、功能完整，支持单张检测、批量处理、模型微调和ONNX导出，真正做到了小白友好，高手可用。

我们先来走一遍最简单的使用流程，让你5分钟内看到效果：

1.1 启动服务只需两条命令

登录你的服务器后，进入项目目录，执行启动脚本：

cd /root/cv_resnet18_ocr-detection bash start_app.sh

如果看到类似下面的输出，恭喜你，服务已经成功启动了：

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

1.2 浏览器访问，即刻体验

在浏览器中输入http://你的服务器IP:7860，就能看到一个紫蓝渐变风格的现代化界面，清爽又专业。

上传一张带文字的图片，点“开始检测”，几秒钟后，文字内容、检测框、坐标信息全出来了——整个过程就像用手机拍照识字一样简单。

这就是我们要的效果：让OCR技术变得像喝水一样自然。

2. 功能详解：四大核心模块全解析

这个WebUI不仅仅是简单的文字识别工具，它把完整的OCR工作流都集成进来了。下面我们来逐一拆解它的四个核心功能模块。

2.1 单图检测：精准提取每一段文字

这是最常用的功能，适合处理证件、文档、截图等单张图片。

操作流程非常直观：

点击“上传图片”区域，选择你要检测的图片（支持JPG、PNG、BMP）
图片上传后会自动显示预览
调整“检测阈值”滑块（默认0.2，建议清晰图用0.3，模糊图用0.1）
点击“开始检测”

输出结果包含三大块：

识别文本内容：按顺序列出所有检测到的文字，带编号，可以直接复制粘贴
检测结果图：原图上叠加了绿色边框，清楚标出每一处文字位置
检测框坐标（JSON）：每个文本框的四个顶点坐标，方便做二次开发或结构化处理

举个例子，上传一张电商商品图，它能准确识别出“正品保障”、“天猫商城”、“提供BOM配单”这些关键词，并告诉你它们分别在图片的哪个位置。

这对于自动化信息抽取、内容审核、智能搜索都非常有用。

2.2 批量检测：一次处理几十张不是梦

如果你有大量图片需要处理，比如历史档案扫描件、成套合同文件、系列产品图册，那“批量检测”功能就是为你准备的。

操作方式几乎和单图检测一样：

点击“上传多张图片”，可以Ctrl/Shift多选
设置统一的检测阈值
点击“批量检测”

系统会依次处理每一张图片，并在下方以画廊形式展示所有结果。你可以快速浏览哪些图识别得好，哪些可能需要重新调整参数。

虽然目前“下载全部结果”按钮只提供第一张图的下载示例，但实际生成的结果都保存在服务器的outputs/目录下，可以通过SSH批量拉取。

建议单次上传不超过50张，避免内存压力过大导致卡顿。

2.3 训练微调：让你的模型更懂你的数据

预训练模型再强，也不可能适应所有场景。比如你要识别手写笔记、老式印刷体、特殊行业术语，这时候就需要微调模型。

这个WebUI贴心地内置了训练功能，只需要准备好符合ICDAR2015格式的数据集，就能在界面上完成训练。

数据集结构长这样：

custom_data/ ├── train_images/ # 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/ # 测试图片 ├── test_gts/ # 测试标注 └── test_list.txt # 测试集列表

标注文件格式也很简单：

x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,文本内容

比如：

100,200,300,200,300,250,100,250,欢迎光临华航数码专营店

在WebUI的“训练微调”页面，填入数据集路径，设置Batch Size（建议8）、训练轮数（Epochs，默认5）、学习率（0.007），点击“开始训练”，模型就开始学习你的专属数据了。

训练完成后，新模型会保存在workdirs/目录，后续检测可以直接加载使用。

这意味着什么？意味着你可以打造一个专门识别公司LOGO、产品型号、内部单据格式的定制化OCR引擎。

2.4 ONNX导出：把模型带到任何地方去

训练好的模型如果只能在这个WebUI里用，那就太局限了。好在这个工具还提供了ONNX模型导出功能。

ONNX是开放神经网络交换格式，几乎所有主流推理框架（TensorRT、OpenVINO、NCNN、ONNX Runtime）都支持。导出后，你就可以把模型部署到Windows软件、Android App、嵌入式设备甚至网页前端。

导出步骤很简单：

设置输入尺寸（高度和宽度，建议800×800平衡精度与速度）
点击“导出ONNX”
等待提示“导出成功”，然后点击“下载ONNX模型”

导出的模型可以直接用于Python推理，示例如下：

import onnxruntime as ort import cv2 import numpy as np # 加载ONNX模型 session = ort.InferenceSession("model_800x800.onnx") # 读取并预处理图片 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 # 推理 outputs = session.run(None, {"input": input_blob})

从此，你的OCR能力不再被锁在一个网页里，而是可以自由迁移到任何需要的地方。