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开源易用的中文离线OCR,识别率媲美大厂,并且提供了易用的web页面及web的接口,方便人类日常工作使用或者其他程序来调用~

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TrWebOCR-开源的离线OCR

介绍

TrWebOCR,基于开源项目Tr构建。
在其基础上提供了http调用的接口,便于你在其他的项目中调用。
并且提供了易于使用的web页面,便于调试或日常使用。 web页面

特性

  • 中文识别
    快速高识别率

  • 文字检测
    支持一定角度的旋转

  • 并发请求
    由于模型本身不支持并发,但通过tornado多进程的方式,能支持一定数量的并发请求。具体并发数取决于机器的配置。

安装需求

运行平台

  • ✔ Python 3.6+
  • ✔ Ubuntu 16.04
  • ✔ ️Ubuntu 18.04
  • ✔ CentOS 7
  • Windows
  • MacOS
    暂时不支持Windows和MacOS的部署,后续会提供docker部署的镜像。
    其他Linux平台暂未测试,可自行安装测试

最低配置要求

  • CPU: 1核
  • 内存: 2G
  • SWAP: 2G

安装说明

服务器部署

  1. 安装python3.7
    推荐使用miniconda

  2. 执行install.py

python install.py
  1. 安装依赖包
pip install -r requirements.txt
  1. 运行
python backend/main.py

项目默认运行在8089端口,看到以下输出则代表运行成功:

# tr 1.5.0 https://github.com/myhub/tr
server is running: 0.0.0.0:8089

Docker部署

  1. 编译 Dockerfile
docker build -t TrWebOCR:latest .
  1. Docker run
docker run -itd -p 8089:8089 --name trweb trweb-ocr:latest /bin/bash

这里把容器的8089端口映射到了物理机的8089上,但如果你不喜欢映射,去掉run后面的-p 8089:8089 也可以使用docker的IP加8089来访问

效果展示

文档识别

验证码识别

License

Apache 2.0

鸣谢

  • 感谢 myhub 和它的开源项目Tr

最后

如果你也喜欢这个项目,不妨给个star (^.^)✨

About

开源易用的中文离线OCR,识别率媲美大厂,并且提供了易用的web页面及web的接口,方便人类日常工作使用或者其他程序来调用~

License:Apache License 2.0


Languages

Language:Python 97.9%Language:Dockerfile 2.1%