rhel6 无管理员权限，无网络，OCR开发环境配置

时间：2021-06-21 20:08:10

rhel6 无管理员权限，无网络，OCR开发环境配置

还是银行ocr的任务，保密要求很高，没有网络，没有管理员权限，在redhat6.7系统上部署开发环境，包括python计算环境，opencv, tensorflow, ctpn, leptonica, tesseract。

1. 非管理员断网安装rpm包

  • $HOME = /home/cuizhou/usr 代替管理员时的/usr

  • 把下载好的 .rpm包放到/home/cuizhou。可以在有网的机器上用yum install --downloadonly <package-name> -d path_to_save提前下载好。也可以在网上下包，redhat6 可用的 rpm 资源列表：http://mirrors.163.com/centos/6/os/x86_64/Packages/

  • 解压： rpm2cpio ***.rpm |cpio -idvm 默认安装到 $HOME下的 $HOME/usr/local 中，也可以用 -relocate指定路径

  • 添加环境变量 ～/.bashrc：

    export LD_LIBRARY_PATH = $HOME/usr/local/lib:$HOME/usr/local/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

    export PATH=$PATH:$HOME/usr/bin

2. Python 环境

断网就算了，还没root权限，pip不好使了，直接anaconda全家桶吧，顺便conda建立个虚拟环境，在虚拟环境里想配置啥配置啥，想装啥装啥，搞坏了就删了虚拟环境再建一个。conda这个东西不仅可以配python的包，rhel6上面编译环境版本太老，用conda来个大换血。

  • Anaconda 安装：

    • 如果是python2，就用5.1版本及以上的anaconda，因为conda的版本是4.4，支持conda install --download-only 下载离线包的命令。 安装到 /home/cuizhou/anaconda2。
    • 环境变量 ~/.bashrc:
      export PATH="/home/cuizhou/anaconda2/bin:$PATH"
      alias pythonana="$HOME/anaconda2/bin/python"

  • 创建虚拟环境：

    • 用conda创建虚拟环境需要网络，离线创建的方法是克隆本地已有的环境：
      conda env list
      conda create -n ocrenv --clone /home/cuizhou/anaconda2
      source activate ocrenv
      deactivate orcenv
      conda remove --prefix=path_to_env --all
    • 虚拟环境默认路径：../anaconda2/env/

  • conda离线安装：

    • conda install --download-only <package-name>,会同时下载依赖包到默认路径/anaconda2/pkgs中

    • 把包考到断网的电脑的/anaconda/pkgs/里，然后激活虚拟环境

    • 离线安装：conda install --offline <package-name>

    • 如果提示依赖包和已安装的版本冲突：

    查询下包名和版本号：conda list | grep <pkg-name>

    删了它：conda remove --offline <pkg-name>==version

    • 如果加了--offlineconda还是提示现有的channel里找不到可用的资源

    试试conda install --offline <pkg-name> --channel=file:///home/cuizhou/...

    • 如果还是找不到，那就按照依赖关系一个一个来安装本地包

    conda install /home/cuizhou/**.tar.gz

    • Opencv, tensorflow 全都用conda安装解决，tensorflow会遇到依赖包版本冲突，依赖关系如下：
    - backports
    - pbr
    - mock
    - html5
    - bleach
    - Markdown
    - protobuf
    - tensorboard

        backports.weakref:      1.0rc1-py27_0             
        libprotobuf:            3.5.1-h6f1eeef_0          
        markdown:               2.6.11-py27_0             
        mock:                   2.0.0-py27h0c0c831_0      
        pbr:                    3.1.1-py27hf64632f_0      
        protobuf:               3.5.1-py27hf484d3e_0      
        tensorflow:             1.3.0-0                   
        tensorflow-base:        1.3.0-py27h0dbb4d0_1      
        tensorflow-tensorboard: 1.5.1-py27hf484d3e_0
    • 遇到import tensorflow：no such module named tensorflow，去 condo list|grep 上面的依赖包，看看那些没装，或者版本错了，保险一点，把依赖全卸了重装tf。

  • 如果conda解决不了的包，想用pip：

    • pip下载包的默认路径:~/.cache/pip
    • conda虚拟环境中已经有pip，先联网下载需要的安装包
      pip search opencv
    • 只下载不安装： pip install <包名> -d <目录>
    • pip9.0新的download命令pip download -d <des dir> -b <build dir> --python-version

3. ctpn编译

4. leptonica编译

  • cmake -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/cuizhou/usr/local ..

  • 环境变量，给出leptonic.pc所在路径：

    export PKG_CONFIG_PATH=/home/cuizhou/usr/local/lib/pkgconfig:$PKG_CONFIG_PATH

  • 遇到的问题：

    • 不支持 std c++ 11：rhel6 自带gcc版本太低，安装gcc 4.8.5

    • libstdc++.so.6找不到某版本的CXXABI或者GLIBC:

    去/usr/lib64或者/home/cuizhou/anaconda2/lib或者刚才安装的gcc目录/usr/local/lib下，找到/libstdc++.so.6, 查看支持的版本：

    strings /usr/lib64/libstdc++.so.6 | grep GLIBC
    strings /usr/lib64/libstdc++.so.6 | grep CXXABI

    如果在虚拟环境中安装了gcc 4.8.5，那添加gcc环境变量：

    export LD_LIBRARY_PATH=/home/cuizhou1/anaconda2/envs/ocr/lib:$LD_LIBRARY_PATH

    • 虚拟环境中，tensorflow是使用anaconda自带的gcc的(~/.anaconda2/lib/libstdc++.so.6)，编译ctpn也运行无错。为了编译leptonica，安装了 gcc4.8.5，此时import tensorflow 会找不到CXXABI1.3.9，因为tensorflow 此时用的是gcc2.8.5的libstdc++.so.6。

    解决办法：在虚拟环*先安装gcc4.8.5，或者将gcc4.8.5安装到另一个虚拟环境v1中。在虚拟环境v2中编译ctpn时指定gcc:

    export CC=~/anaconda2/envs/ocr/bin/gcc
    export CXX=~/anaconda2/envs/ocr/bin/g++

5. tesseract 编译

  • 安装 autoconf , libtool, autoconf-archive
  • 安装 libpng, libjpeg, libtiff，这些库找不到的话，leptonica编译后会报 Not Found ，从源码安装指定路径编译，或者有权限可以yum安装devel版，带头文件，leptonica 如果找不到，就在CMakeLists中指定INCLUDE_PATH和LD_LIBRARY_PATH，还找不到就ldd leptonic.so看看链接到哪里去了
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