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Python 3.11: PaddleOCR 穩定環境建置完整教學（含 VS Code / Jupyter）

by · 2026-01-19

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Python 3.11: PaddleOCR 穩定環境建置完整教學（含 VS Code / Jupyter） - 儲蓄保險王

✅ 適用時間點：2026 年
✅ 作業系統：Windows 10 / 11
✅ Python：3.11
✅ OCR 引擎：PaddleOCR 2.7.x
✅ 目標：穩定、不踩 NumPy 2.x ABI 雷

目錄

  1. 為什麼一定要用虛擬環境
  2. 建立 Python 虛擬環境（venv）
  3. VS Code 切換 Interpreter（關鍵）
  4. Jupyter Notebook 使用正確 Interpreter
  5. 套件版本地雷總整理（⚠️ 重點）
  6. 正確安裝 PaddleOCR（不爆炸版）
  7. 四行指令確認環境
  8. 第一支 PaddleOCR 程式
  9. 常見錯誤與判斷方式
  10. 結論與最佳實務

1️⃣ 為什麼一定要用虛擬環境？

結論先講：不用 venv，PaddleOCR 幾乎一定會炸。

原因不是你操作錯，而是：

  • NumPy 2.x 破壞 ABI 相容性
  • PaddlePaddle 2.6.x 仍使用 NumPy 1.x 編譯
  • pip 會「好心」幫你升級到最新，然後炸掉

👉 唯一正解：一個專用 venv

2️⃣ powershell建立 Python 虛擬環境（venv）

假設 Python 已安裝（python --version 能跑）

cd D:\user\Python
python -m venv venv-paddleocr

啟動虛擬環境（PowerShell）：

Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass
.\venv-paddleocr\Scripts\activate

看到：

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✅ 成功

Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass

這條指令的意思是在當前這個 PowerShell 視窗（進程）中，暫時繞過執行策略的限制，允許執行任何腳本。

詳細分解如下：

Set-ExecutionPolicy: 這是用來設定 PowerShell 執行策略（安全規則）的指令。
-Scope Process: 指定設定的範圍僅限於「目前的執行程序」（Process）。
這意味著這個變更只對你現在開著的這個視窗有效。
一旦你關閉了這個視窗，設定就會失效，不會影響到你電腦整體的安全性設定。
-ExecutionPolicy Bypass: 將策略設定為「Bypass」（繞過）。
在這個模式下，沒有任何限制，也不會出現警告或提示。
所有的腳本（包含從網路下載未簽署的腳本）都可以直接執行。
總結：
這通常用在你需要執行某個腳本（例如安裝某些開發工具或環境），但被系統預設較嚴格的安全設定（如 Restricted）擋住時。這是一個相對安全的做法，因為它只影響當次操作，不會永久降低系統的防護等級。

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或者繞過 PowerShell 的限制，直接呼叫了虛擬環境裡的執行檔：
d:\user\Python\venv-paddleocr\Scripts\python.exe -m pip install requests
結果：顯示 Requirement already satisfied … in d:\user\python\venv-paddleocr\lib\site-packages。
這行訊息證明了 requests 已經確實安裝在 PaddleOCR 虛擬環境中了。

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在 VS Code 中，只要使用「Python: Select Interpreter」或 Notebook Kernel 切換，
實際上並不會執行 activate.ps1，因此也不會受到 PowerShell ExecutionPolicy 限制。
Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass
僅在「手動於 PowerShell 啟用 venv」時才需要。

3️⃣ VS Code 切換 Python Interpreter（⚠️ 非常重要）

✅ 方法一（推薦）

  1. Ctrl + Shift + P
  2. 輸入：Python: Select Interpreter
  3. 選擇：
...\venv-paddleocr\Scripts\python.exe
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✅ 方法二（右下角）

  • 點擊右下角 Python 版本
  • 切換到 venv-paddleocr

📌 不切 Interpreter = 用錯 Python = 套件裝到別的地方

4️⃣ Jupyter Notebook 使用正確 Interpreter

✅ 在 venv-paddleocr 中安裝 Jupyter

pip install jupyter ipykernel

✅ 把 venv 加入 kernel

python -m ipykernel install --user --name venv-paddleocr --display-name "Python (paddleocr)"

✅ 在 Notebook 右上角選：

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✅ 這一步沒做，Notebook 會偷用系統 Python

5️⃣ 套件版本地雷總整理（⚠️ 必看）

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6️⃣ 正確安裝 PaddleOCR（不踩雷流程）

✅ Step 1：安裝 NumPy（先）

pip install numpy==1.26.4

✅ Step 2：安裝 PaddlePaddle（CPU）

pip install paddlepaddle==2.6.2

✅ Step 3：安裝 OpenCV（相容版）

pip install opencv-python-headless==4.6.0.66
# 這個版本的 OpenCV 不包含任何圖形使用者介面（GUI）的功能與依賴。
# 簡單來說：它沒有「頭」（螢幕/視窗），只有「身體」（運算核心）。

✅ Step 4：安裝 PaddleOCR

pip install paddleocr==2.7.3

7️⃣ 四行指令確認環境（工程版）

python -c "import numpy; print('numpy', numpy.__version__)"
python -c "import paddle; print('paddle', paddle.__version__)"
python -c "import cv2; print('opencv', cv2.__version__)"
python -c "import paddleocr; print('paddleocr', paddleocr.__version__)"

正確輸出：

numpy 1.26.4
paddle 2.6.2
opencv 4.6.0
paddleocr 2.7.3
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✅ 到這裡，環境 已可交付

8️⃣ 第一支 PaddleOCR 程式（英文截圖）

from paddleocr import PaddleOCR  # 匯入 PaddleOCR 主要類別

# 1. 初始化 OCR 引擎
# 第一次執行時，PaddleOCR 會自動下載並快取預訓練模型 (預設存於使用者目錄下的 .paddleocr 資料夾)
# 參數說明：
# - lang="en": 指定識別語言為英文。若要識別中文或中英混合，請使用 "ch"。
# - use_angle_cls=True: 啟用「方向分類器 (Angle Classifier)」。
#   這對於文字可能被旋轉 (如 90度、倒置) 的圖片非常重要，它會自動矯正方向後再進行文字識別。
ocr = PaddleOCR(
    lang="en",
    use_angle_cls=True
)

# 2. 執行 OCR 識別
# 參數說明：
# - 第一個參數: 圖片路徑。建議在 Windows 下使用 r"..." (原始字串) 以避免路徑中的反斜線 '\' 被當作跳脫字元。
# - cls=True: 告訴函式這次識別要使用方向分類器 (需配合初始化時的 use_angle_cls=True)。
# 回傳值 result 是一個列表的列表 (List of Lists)。
result = ocr.ocr(r"D:\Temp\my_screenshot.png", cls=True)

# 3. 解析結果
# result[0] 代表第一張圖片的識別結果列表 (因為一次可以傳多張圖，但這裡只傳一張)。
# 迴圈會遍歷這張圖中偵測到的每一個文字區塊。
for line in result[0]:
    # line 的資料結構範例：
    # [
    #   [[286, 38], [637, 38], [637, 72], [286, 72]],   <-- line[0]: 文字框的四個角落座標 (Bounding Box)
    #   ('Hello World', 0.996)                          <-- line[1]: 識別結果 Tuple (文字內容, 信心分數)
    # ]
    
    # 我們通常只關心文字和分數，所以取 line[1]
    text, score = line[1]
    
    # 格式化輸出：顯示文字內容，並將信心分數格式化為小數點後兩位
    print(f"{text} ({score:.2f})")

第一次執行會下載模型，正常。

9️⃣ 常見錯誤與判斷方式

❌ ABI Error（最常見）

module compiled against ABI version 0x1000009

✅ 解法：NumPy 降級到 1.26.4

⚠️ angle classifier warning

WARNING: angle classifier is not initialized

✅ 圖片全正 → 可忽略
✅ 有旋轉 → 加 use_angle_cls=True

🔟 結論與最佳實務

✅ 核心原則

PaddleOCR = NumPy 1.x 世界
pip 住在 NumPy 2.x 世界

👉 一定要「人為鎖版本」

✅ 建議存一個 requirements.txt

numpy==1.26.4
paddlepaddle==2.6.2
paddleocr==2.7.3
opencv-python-headless==4.6.0.66

✅ 最後一句話

這不是你不會裝，是 Python 生態正在經歷 ABI 轉換期。

推薦hahow線上學習python: https://igrape.net/30afN

如果有內容直接遺漏,完全沒做OCR:


def ocr_image_bytes_by_PaddleOCR(image_bytes: bytes, tag: bool = True) -> str:
    """
    使用 PaddleOCR 進行圖片文字識別 (OCR)
    tag: 是否在回傳字串外層加上 <desc_by_AI model=PaddleOCR> 標籤
	預設值: True, 識別出來的文字會加上標籤(插入docx中,方便後續辨識來源)
    """
    try:
        # 初始化 PaddleOCR，設定語言為中英文
        # 說明: PaddleOCR 的 'ch' 模型預設支援「中英文數字混排」。
        # 因此，面對「可能是中文、可能是英文、或是中英混雜」的情境，設為 'ch' 即可同時涵蓋，無需切換。
        ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch', show_log=False,
        # 如果是正式文件,不需要翻轉圖片的話
        # use_angle_cls=False 
        #避免「文字被倒過來讀了」 (180度翻轉)。
        #update 倒過來看真的很像 anepdn (u->n, p->d, d->p...)。
		    
		    # --- 关键调整区域 ---
        det_db_thresh=0.1,          # 【核心】降低二值化阈值，对暗色文字更敏感
        det_db_box_thresh=0.3,      # 【核心】降低框置信度，保留信心不足的检测框
        det_db_unclip_ratio=2.0,    # 扩大检测框，防止长字符串首尾被切
    
        # --- 识别相关 (可选) ---
        use_space_char=True         # 代码中空格很重要，确保保留
        )
        
        # 執行 OCR
        result = ocr.ocr(image_bytes, cls=True)
        
        # 提取識別結果
        texts = []
        # 改正: PaddleOCR 回傳為列表的列表 [ [line1, line2...], ... ]。
        # 針對單張圖片應取 result[0]。且若無文字被識別，result[0] 可能為 None，需做檢查。
        # 安全性檢查 (Safety Check):
        # 1. 檢查 result 是否存在且不為空列表 (避免 IndexError)
        # 2. 檢查 result[0] 是否存在 (避免 TypeError: 'NoneType' object...)
        # 利用 Python 的短路特性 (Short-circuit)，若前者為 False 則不會執行後者，防止崩潰。
        if result and result[0]:
            for line in result[0]:
                # line 結構詳解 (Example):
                # [
                #   [[305, 204], [483, 204], [483, 222], [305, 222]],  # 0. 座標框 (Bounding Box): 四個角落座標
                #   ("Hello World", 0.966)                             # 1. (文字內容, 置信度): Tuple
                # ]
                texts.append(line[1][0])
        
        # 合併所有識別出的文字並回傳
        # 使用 '\n' 換行符號連接每一行文字，保留原始圖片的直行結構。
        # 特別是針對程式碼或 JSON 格式，換行能避免所有內容擠成一行，便於閱讀與後續解析。
        final_text = '\n'.join(texts)
        
        if tag:
            return f"<desc_by_AI model=PaddleOCR>{final_text}</desc_by_AI>\n"
		    #寫入 Word 時 (tag=True)：保留標籤，方便人類閱讀或後續腳本辨識來源。
        else:
            return final_text
            # 給 AI 當作參考 Prompt 時 (tag=False)：僅傳遞純文字內容，
            # 避免 AI 被 XML 標籤混淆，或是減少 Prompt Token 的消耗
    
    except Exception as e:
        print(f"[PaddleOCR Error] {e}")
        return f"[PaddleOCR_FAILED: {str(e)}]"
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