1.17K star！开源开源免费的源源离线OCR工具
2.最好的开源或开放api的ocr引擎是什么?
3.开源、免费、码开离线OCR识别软件-Umi-OCR
4..NET下的开源开源OCR项目：解锁文字识别的新篇章
5.基于Python的一个开源OCR工具，轻松实现批量转文字
6.开源易用的源源文字识别（OCR）工具离线版

17K star！开源免费的码开均线多头刚起步源码离线OCR工具

       开源免费的离线OCR工具，Umi-OCR，开源成为工作中的源源得力助手。

       Umi-OCR，码开一款提供截屏、开源粘贴、源源批量导入，码开段落排版、开源水印排除、源源扫描、码开生成二维码等功能的离线OCR软件。项目内置多国语言库，支持多内核选择，如PaddleOCR与RapidOCR。

       该工具包含的主要功能有：

       用户可以在GitHub上下载Windows7 x及以上的版本。根据机器配置，选择Paddle引擎插件版，性能强大，速度快，适合高配机器；或选择Rapid引擎插件版，速度稍慢，内存占用低，兼容性好。

       Umi-OCR提供了OCR功能，快速转化内文字为可编辑文本，批量OCR处理多个任务，并可设置处理后动作，自动保存不同格式的other 源码结果文件。支持PDF等格式文件的OCR处理，包括pdf、xps、epub、mobi、fb2、cbz。同时，可识别中的二维码与条形码。

       若需更进一步集成到其他应用中，Umi-OCR提供了HTTP API接口，用户可通过参考文档来启动本地服务调用。

       至今，Umi-OCR在GitHub上已获得K+ star，项目虽然发布不久，但增长趋势在OCR类产品中表现亮眼。

最好的开源或开放api的ocr引擎是什么?

       在众多开源或开放API的OCR引擎中，PaddleOCR与Tesseract因其卓越的表现而备受瞩目。PaddleOCR，由百度的PaddlePaddle团队开发，是一个轻量级的OCR系统，不仅支持中英文及多种语言的文本识别，其GitHub上的Star数量高达+，在GitHub Trending和Paperswithcode榜单上频繁出现，显示出其在开源社区中的活跃度与受欢迎程度。

       Tesseract则是一款由Google开发的OCR引擎，支持多种语言和平台，基于LSTM模型，以高精度和良好的可扩展性著称。

       对于需要云服务的用户，OCR.space和百度OCR提供基于云的文字识别服务，支持多种文件格式和语言。源码改进至于常用的文字识别工具，如OneNote、掌上识别王、搜狗浏览器、微软AI识图和腾讯文档智能扫描，不仅操作简单，功能强大，还能满足用户在不同场景下的需求。

       OneNote作为Windows自带的记事工具，不仅支持提取文字，还能进行扫描、计数、测量等操作。掌上识别王则是一款识别准确度高、功能全面的软件，支持文字识别、手写识别、表格识别等。搜狗浏览器则内置了截图工具，包含文字识别功能，快速识别文字。微软AI识图作为微信小程序，提供限免服务，可识别印刷体或手写字体。腾讯文档智能扫描功能则可快速识别中的文字，提取到文档中，方便编辑与管理。

开源、免费、离线OCR识别软件-Umi-OCR

       开源免费离线OCR解决方案：Umi-OCR

       Umi-OCR，一款由paddle技术支持的免费且开源的OCR工具，为用户提供多种识别模式，bqb源码包括截图识别、批量处理和文档识别，支持多语言，是理想的离线文本识别工具。它的便捷之处在于提供了默认的win+alt+c快捷键截屏功能，用户可以根据个人需求自定义。

       文本识别后的后处理功能强大，软件内置的排版解析方案能智能整理识别结果，无论横排还是竖排（从右到左）的文本，都能自动优化阅读体验。对于批量处理，用户可以方便地导入本地进行快速识别，提高工作效率。

       文档识别功能让Umi-OCR在处理扫描文档或电子文件时表现出色，二维码识别则提供了额外的便利。最后，软件还提供了全局设置选项，用户可以根据需求调整软件参数，确保最佳的识别效果和个性化体验。

.NET下的开源OCR项目：解锁文字识别的新篇章

       项目简介：PaddleSharp是专为.NET开发者设计的OCR识别工具，基于百度飞桨的强大计算能力。它不仅支持简单文本的识别，还能应对复杂的表格识别任务，完全离线且免费。经过持续更新和改进，PaddleSharp解决了许多早期版本中的问题，并引入了新功能，如表格识别、新模型包LocalV3/Online等，极大地提升了识别能力和易用性。

       优势特点：强大的计算能力、全面的落地源码识别任务支持、离线模式、免费、持续更新与改进、新功能引入、提升识别能力和易用性。

       项目简介：Spire.OCR是一款商业级的OCR库，但也提供了部分开源或试用版本，适用于.NET开发者。它能够识别多种图像格式中的文字，并将识别结果输出为可编辑的文本格式，非常适合在.NET应用程序中集成使用。

       优势特点：多种图像格式支持、文字识别输出为可编辑文本、适用于.NET应用程序集成、提供部分开源或试用版本。

       项目简介：Tesseract OCR是一款由Google维护的开源OCR引擎，以其高准确率和多语言支持而闻名。尽管它本身不是专为.NET设计，但可以通过Emgu CV（一个.NET包装库，封装了OpenCV的功能）等方式在.NET环境下使用。

       优势特点：高准确率、多语言支持、开源、通过Emgu CV等方式在.NET环境下使用。

       项目简介：EasyOCR是一个基于Tesseract OCR引擎的OCR识别库，专注于提高文本排列和字检测准确度。它支持多种语言，包括简体中文和繁体中文，并且易于使用和快速部署。

       优势特点：专注于提高文本排列和字检测准确度、支持多种语言、包括简体中文和繁体中文、易于使用和快速部署。

       项目简介：PaddleOCRSharp是基于百度飞桨PaddleOCR的.NET版本OCR工具类库，完全遵循PaddleOCR的接口设计。它提供了轻量版和服务器版两种模型库，以满足不同场景下的识别需求。

       优势特点：基于百度飞桨PaddleOCR、.NET版本、遵循PaddleOCR接口设计、提供轻量版和服务器版两种模型库、满足不同场景下的识别需求。

       结语：随着OCR技术的不断发展和成熟，.NET下的开源OCR项目为开发者们提供了丰富的选择。无论是追求高准确率的Tesseract OCR，还是功能强大的PaddleSharp和Spire.OCR，亦或是易于部署的EasyOCR和PaddleOCRSharp，都能在不同场景下发挥重要作用。希望本文能够帮助到正在寻找.NET环境下OCR解决方案的开发者们，开启文字识别的新篇章。

基于Python的一个开源OCR工具，轻松实现批量转文字

       基于Python的开源OCR工具，实现批量转文字的高效应用

       程序员晚枫，又名小红薯，今天为大家带来一款强大的Python工具——poocr，它是一个基于腾讯云OCR接口的开源封装库。此工具支持多种场景的文字识别，包括但不限于身份证、银行卡、发票、车牌和二维码，其识别准确率高达%，只需一行代码即可调用所有功能，大大简化了工作流程。

       首先，利用poocr库，你可以轻松创建用户信息收集系统，例如通过识别身份证获取个人详细信息。对于商业应用，如发票管理系统，通过识别发票，可以快速整理和分析财务数据。在停车场管理中，车牌识别功能可以帮助自动计费和车辆管理。至于二维码识别，更是为开发二维码扫描系统提供了便利。

       以下是几个示例代码片段供你参考：

       身份证识别：通过poocr调用相关接口进行用户信息读取

       银行卡识别：集成到财务自动化流程中

       发票识别：构建发票自动处理系统

       车牌识别：优化停车场监控和计费系统

       二维码识别：开发二维码扫描和解析应用

       如果你在使用过程中遇到任何问题或需要帮助，请直接在下方评论区留言交流，晚枫将尽自己所能提供支持。这个工具的开源特性使得它完全免费且易于集成，为你的工作带来极大便利。

开源易用的文字识别（OCR）工具离线版

       在探寻高效管理视频内容的解决方案时，我偶然发现了光学字符识别（OCR）技术，它能够将视频中的文字内容识别为可编辑的文本，便于后期检索与整理。然而，市面上的许多OCR工具都依赖于云服务器，对于包含敏感信息的视频片段，这种模式存在潜在风险。本文将深入探讨一种离线版的OCR工具——tr——如何在保护隐私的前提下，实现高效、便捷的文档识别。

       tr是一款专门针对扫描文档的离线文本识别SDK，其核心代码基于C++开发，提供了Python接口，易于集成于各种应用中。尽管核心代码并未完全开源，但Python部分的API是开源的，允许开发者方便地使用和扩展。tr以二进制形式提供，用户可以通过GitHub下载并安装，以Python包的形式使用。以下是tr的基本使用流程：

       1. **安装tr库**：用户可以通过下载二进制文件或通过GitHub链接直接安装Python包。

       2. **识别图像**：使用Python脚本调用tr的接口，将扫描的文档图像作为输入，获取可编辑的文本输出。

       3. **GPU加速**：tr支持GPU加速功能，通过利用显卡资源提高识别速度，详细信息可参考项目文档。

       除了基础的OCR功能，tr还提供了额外的工具——TrWebOCR，它基于tr项目构建，提供HTTP接口和直观的Web界面，便于在不同的项目中集成和调试。通过Docker容器，TrWebOCR能够快速部署并访问其Web界面，实现简单便捷的OCR服务。

       使用tr进行OCR识别，其效果显著，对于背景简单、非艺术字、简体中文的识别效果尤其出色。对于识别率较低的情况，可以从以下几个方面优化：确保图像背景干净、颜色单一、文字清晰、非倾斜排列。如果预处理后识别效果仍然不理想，可以考虑使用图像处理软件（如Photoshop）进行预处理，如调整对比度、裁剪或旋转图像。

       尽管tr提供了强大的OCR功能，但在实际应用中，用户可能会遇到保存图像或预处理图像的不便。对于具备一定技术能力的开发者，可以考虑对tr进行扩展，增加自动保存功能或优化图像预处理流程。

       总之，tr是一款高效、隐私友好的OCR工具，适合用于处理背景清晰、文字结构简单的文档。通过合理使用和必要时的图像预处理，可以显著提高识别的准确度和效率，为视频内容的管理与检索提供有力支持。

更更好用的开源Python OCR工具包——CnOCR V2.2

       CnOCR V2.2作为一款易用且功能强大的开源Python OCR工具包，近期推出了重大更新。新版本不仅提升了模型精度，提供了更多选择，还整合了场景文字检测功能，无需用户自行挑选。安装过程简单，通过一行命令即可完成，但对于初次安装者，可能需要解决一些常见问题，可通过在线资源解决。CnOCR V2.2在文本检测和识别上更为透明，不再依赖外部工具，用户无需在不同模块间切换，从而提高整体体验。

       相比PaddleOCR，CnOCR V2.2在易用性上有所优化，体现在以下几个方面：首先，安装过程更为便捷；其次，内置的参数设置默认值适用于大部分情况，用户可以根据需要调整以获得最佳识别精度；此外，对于排版简单的印刷体，提供快速识别的'naive_det'模型，通过试用确定是否适用；竖排文字识别、英文和繁体中文识别也各有专用模型，确保了多语言识别的高效性和准确性。

       针对单行文字，CnOCR提供了专门的单行识别函数，显著提升了识别速度。同时，作者还维护的知识星球私享群提供了丰富的资源，包括详细的训练教程、未公开模型和专业解答，以及每月两次的免费数据训练服务，为用户提供了更全面的支持和帮助。

       总而言之，CnOCR V2.2是OCR工具中的一个高效、易用且功能丰富的选项，无论是在性能还是用户支持上，都值得尝试和推荐。