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💖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部署的多平台多语言OCR SDK
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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
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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。
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基于百度的开源PaddleOCR 模型及训练，任何人可以使用本推理库，也可以根据自己的需求使用百度的paddlepaddle框架进行模型优化。
近期更新(more)
- ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。
- 详情参见：API方式调用
- 添加onnxruntime-gpu的测试情况→link
- 添加benchamark测试集 → link
- 添加自动发布whl包的actions，当修改
python/rapidocr_onnxruntime下代码时，会自动更新发布whl包。具体使用方法参见Whl README
- 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便
- 添加python模块下的单元测试
- 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。
相关项目(more)
- 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
flowchart LR
A[/OurSelf Dataset/] --> B(PaddleOCR)
B --train --> C(Text Det) & D(Text Cls) & E(Text Rec) --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)
常见问题 FAQ
鉴于ubuntu用户都是商业用户，也有编译能力，暂不提供预编译包使用，可自行编译。
| 平台 | 编译状态 | 提供状态 |
|---|---|---|
| Windows x86/x64 |  |
下载链接 |
| Linux x64 |  |
暂不提供，自行编译 |
- 说明: 本在线demo不存储小伙伴们上传测试的任何图像数据
- 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:
(点击展开)
RapidOCR
├── android # 安卓工程目录
├── api4cpp # c语言跨平台接口库源码目录，直接用根下的CMakelists.txt 编译
├── assets # 一些演示用的图片，不是测试集
├── commonlib # 通用库
├── cpp # 基于c++的工程项目文件夹
├── docs # 相关的一些说明文档
├── dotnet # .Net程序目录
├── images # 测试用图片，典型的测试图，一张是自然场景
├── include # 编译c语言接口库时的头文件目录
├── ios # 苹果手机平台工程目录
├── jvm # 基于java的工程目录
├── lib # 编译用库文件目录，用于编译c语言接口库用，默认并不上传二进制文件
├── ocrweb # 基于python和Flask web
├── python # python推理代码目录
├── release # 发布的sdk
└── tools # 一些转换脚本之类
- C++范例(Windows/Linux/macOS): demo
- Jvm范例(Java/Kotlin): demo
- .Net范例(C#): demo
- Android范例: demo
- python范例: demo
- OpenVINO加速版本，进行中
- 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
- 可以直接下载使用的模型 (百度网盘 | Google Drive)
| 模型名称 | 模型简介 | 模型大小 | 备注 |
|---|---|---|---|
| ⭐ ch_PP-OCRv3_det_infer.onnx | 轻量文本检测模型 | 2.23M | 较v1轻量检测，精度有较大提升 from PaddleOCR |
| ⭐ ch_PP-OCRv2_rec_infer.onnx | 轻量文本识别模型 | 7.79M |
- 测试集：自己构建
中英文(111个，包含卡证、文档和自然图像)
| 模型 | infer_Speed(s/img) | precision | recall | hmean | 模型大小 |
|---|---|---|---|---|---|
| ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.onnx | 0.4345742 | 0.7277 | 0.8413 | 0.7785 | 2.3M |
| ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx | 0.5116553 | 0.7817 | 0.8472 | 0.8123 | 2.3M |
| ch_PP-OCRv3_det_infer.onnx | 0.5723512 | 0.7740 | 0.8837 | 0.8237 | 2.4M |
- 测试集: 自己构建
中英文(168个)
| 模型 | infer_Speed(s/img) | Score | Exact_Match | Char_Match | 模型大小 |
|---|---|---|---|---|---|
| ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.onnx | 0.0111 | 0.7287 | 0.5595 | 0.8979 | 4.3M |
| ch_PP-OCRv2_rec_infer.onnx | 0.0193 | 0.6955 | 0.4881 | 0.9029 | 8.0M |
| ch_PP-OCRv3_rec_infer.onnx | 0.0145 | 0.5537 | 0.3274 | 0.7800 | 11M |
| ch_PP-OCRv3_rec_train_student.onnx | 0.0157 | 0.5537 | 0.3274 | 0.7800 | 11M |
| ch_PP-OCRv3_rec_train_teacher.onnx | 0.0140 | 0.5381 | 0.3095 | 0.7667 | 11M |
- PaddleOCRModelConverter by @SWHL
- Paddle2OnnxConvertor by @benjaminwan
- 手把手教你使用ONNXRunTime部署PP-OCR by @Channingss
- 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。
| 赞助者 | 应用的产品 |
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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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