OCR技术作为一项重要的人工智能技术，已经得到了广泛的应用，并且将会越来越重要。通过使用开源的OCR框架和工具，开发者可以更灵活地构建高质量的OCR应用程序，实现更多实际的场景应用。

(资料图片仅供参考)

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作者 | 陈小兵

审校 | 重楼

OCR（光学字符识别）是一种将图像中的文字自动转换为可编辑文本的技术。现在，各大厂商均有提供各种场景的OCR识别的API。但是，也有一些开源的OCR框架和工具，可以支持自我定制和训练，使得开发人员能够更加灵活地应对不同场景下的OCR需求。

一、OCR开源工具的优点

使用OCR开源工具可以使文本识别更加自动化、高效化和准确化，从而为各种应用场景带来了便利性和实用性。相对于商业OCR软件，开源OCR工具有以下优势：

免费使用：没有商业软件的版权和授权限制，开源OCR工具提供的功能都可以免费使用。

开放源代码：源代码公开，可以根据需要对其进行修改和定制化。

灵活可扩展：可以根据实际需要选择不同的工具，并且这些工具在不同式样和领域都有应用实践，具有普遍性和可扩展性。

二、八大常见的OCR开源工具

1.Tesseract

Tesseract是一款由Google维护的开源OCR引擎，开源、免费、支持多语言、多平台。它可以处理很多类型的图像，并且还支持多种字体和文本布局。

2.Tesseract.js

Tesseract.js是一个JavaScript版本的Tesseract OCR，支持100多种语言，使用也非常简单，可以使用npm安装，也可以直接在页面中引用js。因为是基于JavaScript运行，因此无需进行任何额外的配置。

3.PaddleOCR

PaddleOCR是百度开源的一套OCR库，旨在打造一套丰富、领先、实用的OCR工具库，助力开发者训练出更好的模型，并应用落地。PaddleOCR包括文本检测模型和文本识别模型两个部分，支持多种语言和复杂情况下的文字识别。

4.EasyOCR

EasyOCR是基于Tesseract OCR引擎的OCR识别库，用于图像识别输出文本，目前支持80多种语言。此外，EasyOCR还具有更好的文本排列和字检测准确度，并且易于使用和快速部署。

5.MMOCR

MMOCR是基于PyTorch和MMDetection的开源工具箱，专注于文本检测、文本识别以及相应的下游任务，如关键信息提取。它在各种场景下都具有出色的性能，可以满足复杂场景下的OCR需求。

6.simple-ocr-opencv

simple-ocr-opencv是基于OpenCV和Numpy的OCR识别引擎。它提供了一种简单但可靠的方法来处理常见的OCR任务，可以轻松地集成到您的Python工程中。

7.OCRmyPDF

OCRmyPDF是基于Tesseract-OCR开发、训练的文字识别提取的开源项目。它可以将扫描或图像文件中的文本转换为可编辑的PDF文档。

8.Umi-OCR

Umi-OCR是基于PaddleOCR实现的一款开源的文字识别工具。它可以快速为您生成高质量的OCR模型，并提供简单易用的API，支持多种语言和文件格式。它特别适用于需要进行自定义训练的OCR应用程序。

三、八大OCR开源工具基本使用命令

1.Tesseract

官方地址：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract

git clone https://github.com/tesseract-ocr/tesseract.gitcd tesseract./autogen.sh./configuremakesudomake install

2.Tesseract.js

官方地址：https://github.com/naptha/tesseract.js

import Tesseract from "tesseract.js";Tesseract.recognize("/path/to/image.png").then(function(result){console.log(result.text);})

3.PaddleOCR

官方地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

pip install paddleocr

使用示例：

import paddleocr# 初始化识别器ocr = paddleocr.OCR()# 读取图像文件img_path = "/path/to/image.png"img = paddleocr.read_image(img_path)# 进行OCR识别result = ocr.ocr(img)# 输出识别结果for line in result:print(line)

4.EasyOCR

官方地址：https://github.com/JaidedAI/EasyOCR

pip install easyocr

使用示例：

import easyocr#初始化OCR识别器reader = easyocr.Reader(["en", "ch"])#读取图像文件img_path = "/path/to/image.png"img = easyocr.imgproc.read(img_path)#进行OCR识别result = reader.readtext(img)#输出识别结果for line in result:print(line)

5.MMOCR

官方地址：https://github.com/open-mmlab/mmocr

pip install mmocr

使用示例：

import mmocr# 初始化OCR识别器pipeline = mmocr.Pipeline(cnotallow="configs/textrecog/detector/tp_det_mv3_db.yml")# 读取图像文件img_path = "/path/to/image.png"img = mmcv.imread(img_path)# 进行OCR识别result = pipeline(img)# 输出识别结果for line in result:print(line["text"])

6.simple-ocr-opencv

官方地址：https://github.com/goncalopp/simple-ocr-opencv

pip install simple-ocr-opencv

使用示例：

import cv2from simple_ocr import OCR# 初始化OCR识别器ocr = OCR()# 读取图像文件img_path = "/path/to/image.png"img = cv2.imread(img_path)# 进行OCR识别result = ocr.ocr(img)# 输出识别结果print(result)

7.OCRmyPDF

官方地址：https://github.com/ocrmypdf/OCRmyPDF

pip install ocrmypdf

使用示例：

ocrmypdf /path/to/input.pdf /path/to/output.pdf

8.Umi-OCR

官方地址：https://github.com/umi-lib/UMI-OCR

pip install umi-ocr

使用示例：

import umi_ocr# 初始化识别器ocr = umi_ocr.OCR()# 读取图像文件img_path = "/path/to/image.png"img = umi_ocr.read_image(img_path)# 进行OCR识别result = ocr.ocr(img)# 输出识别结果print(result)

四、OCR实际应用场景

在本文中，我们介绍了八种常见的开源OCR框架和工具，包括Tesseract、Tesseract.js、PaddleOCR、EasyOCR、MMOCR、simple-ocr-opencv、OCRmyPDF和Umi-OCR。这些工具具有不同的特点和优势，可以根据实际需要进行选择。下面列出了这些工具的一些实际应用场景：

Tesseract：广泛应用于图像识别和文本转换领域，如扫描仪、数字化文档等。

Tesseract.js：用于网页端OCR识别，可实现将图像中的文字转为可编辑文本，适用于在线编辑器、智能表单、在线阅读器等应用场景。

PaddleOCR：适用于复杂文本场景下的OCR识别，比如身份证、银行卡、车牌等。

EasyOCR：适用于文本排列和字检测准确度要求较高的 OCR 应用场景，如名片识别、发票识别、商品标签识别等。

MMOCR：适用于中英文混合、竖排文字、非结构化场景下的OCR识别，如手写字、表格、小说等。

simple-ocr-opencv：适用于处理常见的OCR任务，如身份证、营业执照、车牌等。

OCRmyPDF：将扫描或图像文件中的文本转换为可编辑的PDF文档，适用于需要编辑PDF文档的场景。

Umi-OCR：可以帮助用户快速生成高质量的OCR模型，并支持多种语言和文件格式。适用于需要自定义训练的OCR应用程序。

五、OCR技术国内应用情况

OCR技术在信创领域中应用广泛，主要包括文字识别、表格识别、印刷体识别以及各种证件的识别。随着各种开源OCR工具的出现和不断完善，OCR技术得到了广泛应用，国内OCR技术也已相对成熟，并且得到广泛应用。常见的厂商有图鼎科技、中标信息、神州数码、讯飞OCR等，互联网公司如阿里云、腾讯云也推出了自己的OCR技术产品。

这些OCR技术可以应用于各个领域，例如：

除此之外，OCR技术还可以用于政务管理、教育、交通运输、安防等各个领域。应用范围广泛，具有广阔的市场前景。

当然，OCR技术也存在一些缺陷。例如，一些手写文字识别的准确性尚待提高。在复杂环境下、格式多样化的文档处理中，OCR技术也可能出现误识别等问题。此外，OCR技术也需要不断地优化和改进，以适应新场景的需求并提高产品质量。

总体来说，OCR技术在信创领域中将会越来越重要，并且其应用也会不断扩展和深化。各家厂商可以通过技术创新、算法优化、运营推广等方面提高产品性能和竞争力，为用户带来更好的体验和服务。

综上所述，OCR技术作为一项重要的人工智能技术，已经得到了广泛的应用，并且将会越来越重要。通过使用开源的OCR框架和工具，开发者可以更灵活地构建高质量的OCR应用程序，实现更多实际的场景应用。

作者介绍

陈小兵，清一色社区编辑，曾任职阿里巴巴集团安全部，北理工计算机学院博士在读，曾在北京网安总队工作10年；拥有丰富的信息系统项目经验以及18年以上网络安全经验。

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