1、安装python

　　安装的时候要注意一点，现在暂不支持3.9或以上版，所以建议下载3.8.8版本：：下载地址：https://www.python.org/ftp/python/3.8.8/python-3.8.8-amd64.exe，前面有一篇简单介绍了一下安装步骤，地址如下：https://www.cnblogs.com/wjx-blog/p/15358286.html

　　注意：需要确认Python和pip是64bit，并且处理器架构是x86_64（或称作x64、Intel 64、AMD64）架构，目前PaddlePaddle不支持arm64架构。下面的第一行输出的是”64bit”，第二行输出的是”x86_64”、”x64”或”AMD64”即可。确认的方式如下：

　　在cmd里输入下面的命令：

　　python -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())"

2、安装PaddlePaddle CPU 版本

　　在cmd里执行命令如下：

　　python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

 　　执行完后，出现Successfully installed 即可，如下图：　　

　　安装完成再次打开cmd，然后输入 python，在弹出来的命令行里输入import paddle ，再输入 paddle.utils.run_check()，如下图，出来Successfully installed即可：

 3、安装 paddlehub

　　在cmd命令行窗口里输入下面的命令：

　　pip install paddlehub --upgrade -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

　　同样出现：Successfully installed代表安装成功，如下图：

 4、从github下载 PaddleOCR

　　下载地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

　　下载完后直接解压，解压后目录如下图所示：

5、下载推理模型库

　　下载地址：https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR?_from=gitee_search，如下图所示：

　　下载后文件如下：

　　解压到PaddleOCR-release-2.0\deploy\model 目录下（手工创建model文件夹），如下图：

　　解压后如下图所示：

 6、修改模型配置文件

　　文件路径为：deploy\hubserving\ocr_system\params.py

　　我本机的路径为：C:\NewDKI\PaddleOCR\PaddleOCR-2.1.1\deploy\hubserving\ocr_system\params.py

　　修改这3个路径配置，如下图（应该用相对路径，我为了省事用的绝对路径）：　　

　　修改完成后，使用 cmd 窗口在 C:\NewDKI\PaddleOCR\PaddleOCR-2.1.1 文件夹下面执行如下命令：

　　hub install deploy\hubserving\ocr_system\

 　　如果执行这行遇到：

　　ImportError: DLL load failed 

　　module 'cv2' has no attribute 'INTER_LINEAR'

　　类似于这样的错误

　　请做下面的操作：

 　　上面这个错误折腾了我2个小时。

　　最后出现下面的界面表示成功：

 7、启动 ocr_system 服务

　　修改"C:\NewDKI\PaddleOCR\PaddleOCR-release-2.3\deploy\hubserving\ocr_system\config.json"配置，如下：

 　　修改完后，执行：

　　hub serving start -c "C:\NewDKI\PaddleOCR\PaddleOCR-release-2.3\deploy\hubserving\ocr_system\config.json"

　　显示下图即为成功：

  8、测试 ocr_system 服务

　　在doc下建一个目录叫：“\testImages”，再往里放一张用来测试ocr的图片，如下图所示：

　　然后执行下面的命令：

 　　python tools/test_hubserving.py http://127.0.0.1:8868/predict/ocr_system ./doc/testImages/

　　执行完后如下图所示，已经把文字都识别出来了：

  　　至此安装完成！

　　最后，使用.net core程序测试

　　写如下代码：

 　　结果如下：