
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
本Docker镜像集成了tesseract OCR引擎、leptonica图像处理库以及tesserocr Python绑定,提供一站式的光学字符识别(OCR)解决方案。通过容器化部署,可快速搭建OCR运行环境,支持在Python应用中便捷调用OCR功能,适用于文本识别、数据提取等场景。
拉取镜像(假设镜像名称为tesseract-tesserocr)
bashdocker pull docker.xuanyuan.run/tesseract-tesserocr
运行容器并执行OCR任务
将本地图像文件挂载到容器中,通过Python脚本调用tesserocr进行识别:
bash# 假设本地图像文件路径为./images/test.png,脚本路径为./scripts/ocr.py docker run -v $(pwd)/images:/app/images -v $(pwd)/scripts:/app/scripts -w /app/scripts docker.xuanyuan.run/tesseract-tesserocr python ocr.py
pythonimport tesserocr from docker.xuanyuan.run/PIL import Image # 打开图像文件 image = Image.open('/app/images/test.png') # 使用tesserocr识别文本 text = tesserocr.image_to_text(image) # 打印识别结果 print("识别结果:") print(text)
支持的环境变量
TESSDATA_PREFIX:指定tesseract语言数据文件路径(默认已配置,如需添加自定义语言包可挂载该目录)。PYTHONPATH:Python模块搜索路径(默认包含tesserocr库路径)。语言支持
默认包含英语语言包,如需添加其他语言(如中文、日语等),可通过挂载tessdata目录实现:
bash# 假设本地tessdata目录包含中文语言包(chi_sim.traineddata) docker run -v $(pwd)/tessdata:/usr/share/tesseract-ocr/4.00/tessdata -v $(pwd)/images:/app/images docker.xuanyuan.run/tesseract-tesserocr python ocr.py
yamlversion: '3' services: ocr-service: image: tesseract-tesserocr volumes: - ./images:/app/images - ./scripts:/app/scripts - ./tessdata:/usr/share/tesseract-ocr/4.00/tessdata # 挂载自定义语言包 working_dir: /app/scripts command: python ocr.py
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。
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