Windows纯CPU环境下EasyOCR无法正常运行的排查求助

我原本在配备GPU和CUDA的电脑上可正常使用EasyOCR，现在需要在仅含CPU的Windows机器上部署该工具。已按照官方安装指南，从PyTorch官网选择Stable/Windows/Pip/Python/CPU版本安装了PyTorch（执行命令pip3 install torch torchvision torchaudio），并通过pip install easyocr安装了EasyOCR，还尝试额外安装了opencv-python。导入模块无问题，通过以下代码验证PyTorch安装正常：

import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)

但运行官方教程的基础识别脚本：

import easyocr
reader = easyocr.Reader(['ch_tra', 'en'], gpu=False)
result = reader.readtext('./data/chinese_tra.jpg')
print(result)

仅输出提示信息：

Using CPU. Note: This module is much faster with a GPU.

无识别结果返回。我已尝试更换在GPU环境可正常识别的图片，排除图片问题。另外，相同操作步骤在仅含CPU的Ubuntu 20.04机器上可正常运行。请问该如何排查或调整才能让EasyOCR在Windows纯CPU环境正常工作？

• 检查模型文件完整性：Windows下EasyOCR的模型默认存储路径为C:\Users\<你的用户名>\.EasyOCR\model，确认ch_tra相关的模型文件（如ch_tra.pth）是否完整，是否存在下载中断导致的损坏。若文件异常，删除该目录后重新运行脚本，让EasyOCR自动重新下载模型。
• 使用绝对图片路径：Windows路径解析对相对路径可能存在兼容性问题，将图片路径改为绝对路径，例如：

  result = reader.readtext('C:\\Users\\YourName\\Documents\\chinese_tra.jpg')
  

• 降低置信度阈值：CPU环境下识别结果的置信度可能低于默认阈值，尝试在readtext中调整参数降低阈值：

  result = reader.readtext('./data/chinese_tra.jpg', low_text=0.3, detail=1)
  

  可根据实际识别效果微调low_text的数值（范围0-1）。
• 匹配库版本兼容性：部分版本的EasyOCR在Windows CPU环境存在兼容性问题，尝试安装指定版本：

  pip install easyocr==1.6.2
  

  同时确保PyTorch为对应版本的CPU版，避免版本不匹配导致的隐性错误。
• 启用调试日志定位问题：添加日志输出代码，查看运行过程中的详细报错信息：

  import logging
  logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
  import easyocr
  reader = easyocr.Reader(['ch_tra', 'en'], gpu=False)
  result = reader.readtext('./data/chinese_tra.jpg')
  print(result)
  

  通过日志可排查模型加载失败、图像处理异常等问题。
• 安装系统基础依赖：确保Windows机器已安装最新版的Microsoft Visual C++ Redistributable (x64)，缺失该依赖可能导致EasyOCR底层组件无法正常运行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者zorka5