检查并切换到Py37环境：

• 确保Jupyter Notebook和Streamlit都在Py37的环境下运行。使用以下命令切换到Py37环境：

  conda create -n py37 python=3.7 -yconda activate py37

• 或者使用虚拟环境：

安装必要的依赖库：

• 安装PaddleOCR和其他相关库：

  pip install paddleocrpip install opencv-pythonpip install numpy

• 确保安装的版本与当前项目兼容，必要时可以指定版本：

  pip install paddleocr==1.1.0

调整模块导入路径：

• 在Streamlit中，确保PaddleOCR模块的引用路径正确。将以下代码替换为正确的导入方式：

  from paddleocr import PaddleOCRocr = PaddleOCR()

• 如果问题依旧，可以将PaddleOCR脚本文件移动到项目目录，避免路径冲突。

清理Streamlit缓存：

• 使用Streamlit命令清理缓存：

  streamlit cache clear

• 重启服务器和浏览器，确保缓存已清除。

检查PaddleOCR版本：

• 确认PaddleOCR版本是否与当前项目兼容。升级到最新版本后，检查是否有新的兼容性问题：

  import paddleocrprint(paddleocr.__version__)

优化预处理步骤：

• 添加预处理代码，确保输入数据符合模型要求：

  import cv2image = cv2.imread("test.jpg")gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)edged = cv2.Canny(blurred, 50, 200, 255)color = cv2.cvtColor(edged, cv2.COLOR_GRAY2BGR)reverse = cv2.bitwise_not(edged)color = cv2.cvtColor(reverse, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

• 根据实际需要调整预处理参数，确保文字区域清晰可见。

使用inference模型进行推理：

• 将训练好的模型转换为inference模型：

  python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_icdar15_train.yml -o Global.checkpoints=output/rec_CRNN/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/rec_crnn/

• 使用inference模型进行推理，提升速度和效率：

  import paddleocrocr = paddleocr.PaddleOCR()result = ocr.ocr("test.jpg", rec=False)for line in result:    print(line)

处理小数点和非数字字符问题：

• 使用numpy进行索引选择，确保只识别最大的框：

  import numpy as npdef findMaxBox(rsList, num=5):    height = []    for i in rsList:        oneHeight = i[2][1] - i[0][1]        height.append(oneHeight)    nplist = np.array(height)    ind = np.argpartition(nplist, num*(-1))[num*(-1):]    return rsList[ind]

优化模型并使用其他模型：

• 考虑使用其他模型如CTPN和DenseNet + CTC，提升识别准确性：

  from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocrocr = PaddleOCR(use_model='CTPN')

改进日志管理：

• 使用subprocess将输出重定向到变量，避免写入磁盘：

  import subprocessresult = subprocess.run("python3 ./PaddleOCR/tools/infer/predict_rec.py --image_dir=\"test.jpg\" --rec_model_dir=./inference/rec_crnn/ --rec_image_shape=\"3, 32, 200\" --rec_char_type=\"ch\" --rec_char_dict_path=./PaddleOCR/ppocr/utils/num_dict.txt", shell=True, capture_output=True, text=True)