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- 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。
- 💖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
- 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！
- Python范例
- C++范例(Windows/Linux/macOS)
- Jvm范例(Java/Kotlin)
- .Net范例(C#)
- Android范例
- 网页版范例
- 版面结构化
- 衍生项目
- 垂直项目
- 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
近期更新(more)
- [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation
- [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table
- [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。
- 详情参见：README
- 优化ocrweb部分代码，统一ocrweb中
rapidocr_onnxruntime包与python目录下的rapidocr_onnxruntime为一个
flowchart LR
subgraph Step
direction TB
C(Text Det) --> D(Text Cls) --> E(Text Rec)
end
A[/OurSelf Dataset/] --> B(PaddleOCR) --Train--> Step --Convert--> F(ONNX)
F --> 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
- 自建在线demo
- 说明: 本在线demo不存储小伙伴们上传测试的任何图像数据，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- 运行机器配置:
4核 AMD EPYC 7K62 48-Core Processor - 示例图:
- Hugging Face Demo
- 该demo依托于Hugging Face的Spaces构建，采用Gradio库生成，同时添加三个超参数:
box_thresh: 检测到的框是文本的概率，值越大，框中是文本的概率就越大unclip_ratio: 控制检测到文本框的大小，值越大，检测框整体越大text_score: 文本识别结果是正确的置信度，值越大，显示出的识别结果更准确
- 示例图：
- 该demo依托于Hugging Face的Spaces构建，采用Gradio库生成，同时添加三个超参数:
- iOS范例: 等待有缘人贡献代码
- 依据python版本重写C++推理代码，以提升推理效果，并增加对gif/tga/webp 格式图片的支持
- 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。
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- 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。
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