因测试工作需要，想弄下ocr自动识别验证码，然后又想起了PaddleOCR，但是不知道官方提供的几种模型对目前的验证码识别效果如何，就在windows电脑上，先调试一把；
需求：自动识别验证码
参考： 部署手册https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/doc/doc_ch/environment.md
安装如上，按照官方的步骤，一步步很容易的；下面我要说的是关键步骤中个人的一点心得，希望可以让大家更容易理解官方的部署手册吧；
每次新打开一个Anaconda Prompt启动控制台后，一定要先激活paddle_env环境，在使用；
# 激活paddle_env环境 conda activate paddle_env （发现直接在cmd命令行也可以直接使用）
然后是服务端部署https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/deploy/hubserving/readme.md
再然后是
解压后，把模型解压到下面的文件夹里面
在然后用下面的命令安装服务模块
碰到缺少dll问题解决办法（下面的图我原先没有切换到paddle_env环境，后来切换了paddle_env环境，发现一样有问题，后面就没有截图，问题是一样的）：
解决缺少dll文件 下载，如果打开或下载的慢，可以用我这个下载好的文件
（paddle_env环境·）然后把下面的依赖包先安装上去：
pip install scikit-image
pip install pyclipper
pip install shapely
pip install imgaug
pip install lmdb
如果跟我一样碰到下面类似的包冲突，可以不用管
然后在前面所说的PaddleOCR根目录下启动：
hub serving start -m ocr_system
另起一个cmd窗口 执行如下命令：
python tools/test_hubserving.py server_url image_path
URL和突破路径换成实际的
最后发现前面安装的模型根本识别不了我的验证码
然后下载了server端的模型，替换了下：
然后发现好了那么一点点，但是离实际效果还是有点差异
看样子后续要研究下怎么训练数据，弄匹配的模型了
后来一位网友分享的一个Python模块识别服务
大家可以体验下，对于我的验证码识别率有30%左右的成功率，感觉还可以用一下的
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