MT Photos AI识别相关任务独立部署项目

V1.2.0更新日志
1、升级onnx和openvino中rapidocr版本至1.3.26，修复OCR识别过程中内存占用较高的问题
2、默认端口从8000修改为8060，避免8000端口冲突问题

Github仓库地址：[***]

镜像概述

MT Photos AI是一个独立部署的AI识别任务项目，核心提供两类接口：

• 基于PaddleOCR实现的文本识别(OCR)接口
• 基于Chinese-CLIP（OpenAI CLIP模型的中文版本）实现的图片、文本提取特征接口

支持不同硬件环境适配，可根据CPU/GPU类型选择对应版本部署。

核心功能与特性

核心接口

• 文本识别(OCR)：基于PaddleOCR技术，提供图片中的文本检测与识别能力
• 特征提取：基于Chinese-CLIP模型，支持图片与文本的特征向量提取，用于相似度计算等场景

硬件适配

针对不同硬件环境优化，提供多版本支持：

• Intel CPU优化版本
• AMD CPU优化版本
• CUDA显卡支持版本（需自行构建）

目录说明

项目按硬件适配分为三个目录，对应不同运行环境：

• openvino：基于rapidocr_openvino库，适用于Intel CPU运行
• onnx：基于rapidocr_onnxruntime库，适用于AMD CPU运行
• cuda：基于paddleocr*库，适用于支持CUDA的显卡运行**

注意：在Intel CPU上运行时，OpenVINO版本性能更优；RapidOCR更多配置可参考仓库：[]

镜像说明

DockerHub仓库

地址：[***]

镜像Tags说明

• latest：基于openvino目录构建，推荐Intel CPU机型使用
• onnx：基于onnx目录构建，推荐AMD CPU机型使用

说明：cuda版本因包含驱动文件较大未提供预构建镜像，需自行基于cuda目录打包。

使用方法

镜像拉取与启动

根据硬件类型选择对应Tag：

• Intel CPU：

  bash
  docker run -d -p 8060:8060 --name mt-photos-ai mtphotos/mt-photos-ai:latest
  

• AMD CPU：

  bash
  docker run -d -p 8060:8060 --name mt-photos-ai mtphotos/mt-photos-ai:onnx
  

API接口说明

1. /check

功能：检测服务可用性及api-key有效性
请求示例：

bash
curl --location --request POST '[***] \
--header 'api-key: api_key'

响应：

json
{
  "result": "pass"
}

2. /ocr

功能：文本识别（OCR）
请求示例：

bash
curl --location --request POST '[***] \
--header 'api-key: api_key' \
--form 'file=@"/path_to_file/test.jpg"'

响应参数说明：

• result.texts：识别到的文本列表
• result.scores：文本对应的置信度分数（1为100%）
• result.boxes：文本位置信息（x,y为左上角坐标，width,height为框尺寸）

响应示例：

json
{
  "result": {
    "texts": [
      "识别到的文本1",
      "识别到的文本2"
    ],
    "scores": [
      "0.98",
      "0.97"
    ],
    "boxes": [
      {
        "x": "4.0",
        "y": "7.0",
        "width": "283.0",
        "height": "21.0"
      },
      {
        "x": "7.0",
        "y": "34.0",
        "width": "157.0",
        "height": "23.0"
      }
    ]
  }
}

3. /restart

功能：重启服务进程以释放内存
请求示例：

bash
curl --location --request POST '[***] \
--header 'api-key: api_key'

响应：请求中断（服务重启中，无返回内容）