ctpn搭建步驟（僅cpu版linux）
系統環境：ubuntu 14.04
一． 安裝tensorflow（python版本為2.7）
1. 首先通過命令安裝pip和virtualenv：
2. 使用命令建立virtualenv環境：
（其中的targetdirectory是自己命名的乙個空間，這裡設定為~/tensorflow）
3. 使用命令啟用virtualenv環境：
4. 在virtualenv環境下安裝tensorflow：
如果說已經將tensorflow的源新增到系統則可以直接執行如下命令：
二． 編譯text-detection-ctpn
3. 修改setup.py檔案（在../lib/utils目錄下）
具體修改內容如下：
4. 執行下面幾個指令：
1.export cflags=-i/home/zhao181/program1/anaconda2/lib/ python2.7/site-packages/numpy/core/include（這裡需要使用自己的numpy的路徑）
2.cd ***/text-detection-ctpn-master/lib/utils，並執行python setup.py build。（通常情況下是不會出現問題）
3.複製build目錄下一.so結尾的檔案到***/text-detection-ctpn-master/lib/utils目錄下。
4.cd ***/text-detection-ctpn-master,並且執行python ./ctpn/demo.py。
在執行第四步的過程中可能會遇到的問題：
importerror: no module named cv2解決方法：sudo apt-get installpython-opencv
importerror: no module named skimage.io解決方法：sudo apt-getinstall python-skimage
importerror: no module named yaml解決方法：sudo apt-get installpython-yaml
attributeerror: 'nonetype' object has no attribute 'model_checkpoint_path'解決方法：在
checkpoints
壓縮檔案，並解壓到
***/text-detection-ctpn-master
目錄下。
5. 至此，該網路應該能夠成功執行。
四． 參考文件
1.
2.
3.
C編譯過程總結
編譯程式讀取源程式 字元流 對之進行詞法和語法的分析，將高階語言指令轉換為功能等效的彙編 再由匯程式設計序轉換為機器語言，並且按照作業系統對可執行檔案格式的要求鏈結生成可執行程式。編譯的完整過程 c源程式 預編譯處理 c 編譯 優化程式 s asm 匯程式設計序 obj o a ko 鏈結程式 ex...
gcc編譯過程總結
gcc 1.c o 1 整合編譯程式，直接得到可執行檔案。預處理 將原始檔中所有偽指令 開頭的指令，標頭檔案和巨集 給替換成為真正可以執行的 gcc e xx.c o xx.i 編譯 將原始檔中所有的語法錯誤，寫法規範，進行解析，同時將預處理生成的.i檔案中，多餘的函式定義去掉。生成彙編檔案 x86...
C語言編譯過程總結詳解
c 語言的編譯鏈結過程要把我們編寫的乙個c程式 源 轉換成可以在硬體上執行的程式 可執行 需要進行編譯和鏈結。編譯就是把文字形式源 翻譯為機器語言形式的目標檔案的過程。鏈結是把目標檔案 作業系統的啟動 和用到的庫檔案進行組織形成最終生成可執行 的過程。過程 如下 從圖上可以看到，整個 的編譯過程分為...