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- 桌面端支持通过USB连接手机摄像头（MJPEG流），自动执行adb forward - 添加Windows DirectShow后端，优化摄像头检测和错误提示 - 锁定paddleocr==2.10.0 + paddlepaddle==2.6.2，解决3.x PIR+oneDNN兼容性问题 - 简化ocr_offline.py，回退到稳定的2.x API Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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1.7 KiB
Python
Executable File
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Python
Executable File
#!/usr/bin/env python3
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# -*- coding: utf-8 -*-
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"""
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离线模型准备脚本（建议在“有网机器”执行一次）
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用途：
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- 将 PaddleOCR 2.10.0（PP-OCRv4 中文）所需模型下载到指定 models/ 目录
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- 该 models/ 目录可直接随 Windows zip 目录包分发，实现完全离线运行
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设计说明：
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- 脚本只做“下载/补齐”，不做删除或覆盖，避免误删用户已有模型（高风险操作）
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"""
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from __future__ import annotations
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import argparse
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import os
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from pathlib import Path
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def parse_args() -> argparse.Namespace:
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parser = argparse.ArgumentParser(description="准备 post-ocr 离线模型（PP-OCRv4 中文）")
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parser.add_argument(
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"--models-dir",
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default="models",
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help="模型输出目录（默认：models，建议与 exe 同级）",
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)
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return parser.parse_args()
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def main() -> int:
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args = parse_args()
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models_dir = Path(args.models_dir).resolve()
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models_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
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# 关键：把 PaddleOCR 默认 base_dir 指到我们指定的 models/
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os.environ["PADDLE_OCR_BASE_DIR"] = str(models_dir)
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# 延迟导入：确保环境变量在模块加载前生效
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from paddleocr import PaddleOCR # pylint: disable=import-error
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print(f"将下载/补齐模型到: {models_dir}")
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print("首次执行需要联网下载（约数百 MB），请耐心等待。")
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# 初始化会自动下载 det/rec 模型到 BASE_DIR/whl/...
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PaddleOCR(lang="ch", use_angle_cls=False, show_log=False)
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print("完成。你可以将该 models/ 目录随 zip 目录包一起分发（与 exe 同级）。")
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return 0
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if __name__ == "__main__":
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raise SystemExit(main())
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