rapidocr/docs/README_zh.md

 

信创级开源OCR - 为世界内容安全贡献力量

 

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简介

• 💖目前已知运行速度最快、支持最广，完全开源免费并支持离线快速部署的多平台多语言OCR。
• 支持语言：默认是中英文，其他语言识别需要自助转换。具体参考这里
• 缘起：因为PaddleOCR工程化尚有提升空间，为了方便在各种端上进行OCR推理，我们将PaddleOCR中的模型转换为ONNX格式，使用Python/C++/Java/C# 将它移植到各个平台，方便大家使用。
• 名称来源：轻快好省并智能。基于深度学习的OCR技术，主打人工智能优势及小模型，以速度为使命，效果为导向。
• 使用：
  • 如果仓库下已有模型满足要求 → RapidOCR部署使用即可。
  • 不满足要求 → 基于PaddleOCR在自己数据上微调 → RapidOCR部署。
• 如果该仓库有帮助到你，还请点个小星星⭐呗！

Demo

安装

pip install rapidocr_onnxruntime

使用

rapidocr_onnxruntime -img 1.jpg

相关产品概览图

下图表格中，除测评集部分托管在Hugging Face下，其余均在Github下，详细介绍如下：

第一行是功能介绍

第二行是对应的仓库名称，可直接去Github搜索该名称即可。

文档

完整文档请移步：docs

致谢

• 非常感谢DeliciaLaniD修复ocrweb中扫描动画起始位置错位问题。
• 非常感谢zhsunlight关于参数化调用GPU推理的建议以及细致周到的测试。
• 非常感谢lzh111222334修复python版本下rec前处理部分bug。
• 非常感谢AutumnSun1996在#42中的建议。
• 非常感谢DeadWood8提供了Nuitka打包rapidocr_web的操作文档和可执行exe。
• 非常感谢Loovelj指出对文本检测框排序时顺序问题，详情参见issue 75。

贡献者

贡献指南

我们感谢所有的贡献者为改进和提升 RapidOCR 所作出的努力。

• 欢迎提交请求。对于重大更改，请先打开issue讨论您想要改变的内容。
• 请确保适当更新测试。

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@misc{RapidOCR 2021,
    title={{Rapid OCR}: OCR Toolbox},
    author={RapidAI Team},
    howpublished = {\url{https://github.com/RapidAI/RapidOCR}},
    year={2021}
}

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开源许可证

OCR模型版权归百度所有，其他工程代码版权归本仓库所有者所有。

该项目采用 Apache 2.0 license 开源许可证。