本地部署 OCR 文字检测系统：ResNet18 WebUI 一键启动指南
本指南介绍如何使用 Docker 镜像快速部署一个专业级 OCR 文字检测系统。该系统基于 ResNet18 轻量主干，支持本地部署、完全可控且永久免费。
1. 为什么选这个镜像：轻量、精准、开箱即用
该镜像将 OCR 检测任务打包进 Docker 容器，无需手动安装 CUDA、编译 OpenCV 或下载预训练权重。只需一台能跑 Linux 的机器（建议 4GB 内存），执行一条命令即可获得带界面的完整 OCR 系统。
核心优势：
- 模型小，推理快：基于 ResNet18，CPU 上单图检测约 3 秒，GTX 1060 显卡下压到 0.5 秒以内；
- 检测准，不漏字：专注文字区域定位（Text Detection），对模糊、倾斜、低对比度文字更鲁棒；
- WebUI 友好：界面清爽直观，四个 Tab 页分工明确，支持滑块调节参数。
2. 一键启动：三步完成服务部署
2.1 确认运行环境
该镜像已在主流 Linux 发行版（Ubuntu 20.04/22.04、CentOS 7/8）上预验证。最低要求：
- 操作系统：Linux x86_64
- 内存：≥4GB（CPU 模式）｜≥6GB（GPU 模式）
- 磁盘：≥5GB 可用空间
- 网络：能访问外网
2.2 执行启动命令
登录服务器终端，依次执行以下命令：
# 1. 创建项目目录并进入
mkdir -p /root/cv_resnet18_ocr-detection && cd /root/cv_resnet18_ocr-detection
# 2. 下载启动脚本
curl -fsSL [脚本下载地址] -o start_app.sh && chmod +x start_app.sh
# 3. 启动服务
bash start_app.sh
注意：首次运行会自动下载约 1.2GB 的 Docker 镜像。
2.3 访问 WebUI 界面
当终端输出服务地址时，在浏览器输入 http://你的服务器 IP:7860 即可访问。界面简洁现代，无注册登录，所有数据本地处理。
3. 单图检测：30 秒上手，立刻见效
- 点击【单图检测】Tab 页；
- 上传含文字的图片（JPG/PNG/BMP）；
- 点击【开始检测】。
结果包括识别文本内容、检测结果图（彩色方框标出文字区域）、检测框坐标（JSON）。支持鼠标选中复制文本。
3.1 调整检测灵敏度
界面上有'检测阈值'滑块（默认 0.2）：
- 左侧（如 0.1）：更敏感，适合扫描件质量差的情况；
- 右侧（如 0.4）：更谨慎，适合背景复杂图。 日常使用建议 0.2–0.3 之间微调。
4. 批量检测：一次处理几十张，效率翻倍
- 切换到【批量检测】Tab；
- 多选图片上传；
- 点击【批量检测】按钮。
系统逐张处理，支持滚动查看结果，底部提供【下载全部结果】生成 ZIP 文件（含带框图 + 对应 JSON）。
5. 训练微调：让模型认得你行业的'专属文字'
通用模型遇到行业黑话或特殊字体时效果可能打折。可通过提供几十张带标注的图进行微调。
