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信创级开源OCR - 为世界内容安全贡献力量

• 🎉🎉🎉 推出知识星球RapidAI私享群，这里的提问会优先得到回答和支持，也会享受到RapidAI组织后续持续优质的服务，欢迎大家的加入。
• 提供信创平台多架构，包括Arm/X86/mips(龙芯)/RISC-V等信创CPU支持，同时兼容ONNXRuntime/OpenVINO/NCNN。有意者邮件联系: [email protected], 请先邮件咨询服务项目，即时回复联系方式。
• 提供国产操作系统（海光、中科方德、麒麟等等）OCR Docker部署服务，有意者 → ✉ [email protected]。

• 💖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。
• 中文广告： 欢迎加入我们的QQ群下载模型及测试程序，QQ群号：887298230，2群(755960114)
• 支持的语言: 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：百度paddlepaddle工程化不是太好，为了方便大家在各种端上进行ocr推理，我们将它转换为onnx格式，使用Python/C++/Java/Swift/C# 将它移植到各个平台。
• 名称来源： 轻快好省并智能。基于深度学习技术的OCR技术，主打人工智能优势及小模型，以速度为使命，效果为主导。
• 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！

• Wiki
  • 支持识别的语言列表
  • ONNXRuntime推理调优指南
  • RapidOCR调优尝试教程
  • config.yaml参数详解
• Python范例
• C++范例(Windows/Linux/macOS)
  • RapidOcrOnnx
  • RapidOcrNcnn
• Jvm范例(Java/Kotlin)
  • RapidOcrOnnxJvm
  • RapidOcrNcnnJvm
• .Net范例(C#)
• Android范例
• 网页版范例
  • 网页版OCR
  • Nuitka打包rapdocr_web
  • 多语言网页版OCR
• API版
• 版面结构化-RapidStructure
  • 含文本的图像方向分类
  • 版面分析
  • 表格还原
• 衍生项目
  • RapidOCR HTTP服务/win32程序/易语言编写
• 垂直项目
  • RapidOCRPDF：解析PDF文件
  • RapidVideOCR：基于RapidOCR，提取视频中的硬字幕
  • LGPMA_Infer: 表格结构还原 | 博客解读论文和源码
  • 文档图像矫正-PaperEdge | Demo
  • 图像文字擦除-CTRNet | Demo
• 模型相关
• 常见问题 FAQ

• 将API从ocrweb中解耦出来，作为单独模块维护，详情参见API
• rapidocr_web>0.1.6之后，将不支持pip install rapidocr_web[api]方式安装，可直接pip install rapidocr_api安装使用。

• 增加桌面版RapidOCRWeb，详情可参见RapidOCRWeb桌面版使用教程
• 对仓库文档做了整理，大部分文档放到了Wiki

• 增加界面版返回坐标框的返回值(issue #85)
• API模式增加base64格式传入
• 详情参见：link

flowchart LR
    subgraph Step
    direction TB
    C(Text Det) --> D(Text Cls) --> E(Text Rec)
    end

    A[/OurSelf Dataset/] --> B(PaddleOCR) --Train--> Step --> F(PaddleOCRModelConverter)
    F --ONNX--> G{RapidOCR Deploy\n<b>Python/C++/Java/C#</b>}
    G --> H(Windows x86/x64) & I(Linux) & J(Android) & K(Web) & L(Raspberry Pi)

    click B "https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR" _blank
    click F "https://github.com/RapidAI/PaddleOCRModelConverter" _blank

• 自建在线demo
  • 详情参见：ocrweb/README
  • demo所用模型组合（最优组合）为:

    ch_PP-OCRv3_det + ch_ppocr_mobile_v2.0_cls + ch_PP-OCRv3_rec
    

  • 示例图:
    
• Hugging Face Demo
  • 该demo依托于Hugging Face的Spaces构建，采用Gradio库搭建。
  • 示例图：
    

• 参见这里：link

• 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。

赞助者	应用的产品
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• 如果你的产品使用了本仓库中的全部或部分代码、文字或材料
• 请注明出处并包括我们的github url: https://github.com/RapidAI/RapidOCR

• OCR模型版权归百度所有，其它工程代码版权归本仓库所有者所有。
• 本软件采用Apache 授权方式，欢迎大家贡献代码，提交issue 甚至PR。

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