OCR调研
OCR调研
一、介绍
OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种将图像中的文字转换为计算机可处理格式的技术。OCR技术经历了从传统OCR到基于深度学习的OCR的转变。深度学习OCR技术通过模拟人脑神经元结构处理文本和图像数据，相较于传统OCR，在复杂场景下的识别性能和速度有显著提升。它在金融、保险、医疗、交通、教育等多个行业中有广泛应用，并随着人工智能技术的发展，OCR技术的性能不断提升，应用场景也日益复杂化。
二、开源项目
1 PaddleOCR
项目地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
PaddleOCR文档：https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/
百度开源项目，文档完善。PaddleOCR 旨在打造一套丰富、领先、且实用的 OCR 工具库，助力使用者训练出更好的模型，并应用落地。
优点：准确率高，支持多语言，支持多种 OCR 相关前沿算法，支持自训练，支持倾斜、竖排等多种方向文字识别
缺点：偏向中文识别，语言支持有限
部署：本地部署、云端部署、docker
2 Tesseract
项目地址：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
优点：由Google维护，支持超过100种语言的识别，并且能够处理多种图像格式，如PNG、JPEG和TIFF等。提供了丰富的API接口和文档，支持多种操作系统。
缺点：速度慢
部署：安装Tesseract OCR（Windows/Linux）、配置环境变量
3 EasyOCR
项目地址：https://github.com/JaidedAI/EasyOCR
优点：全语种的（包括70+门外语识别），不单单针对中文
缺点：速度慢，官方推荐支持CUDA的独立显卡可以提高运行效率。
部署：pip安装，只能linux/windows下运行。
4 chineseocr
基于yolo3 与crnn 实现中文自然场景文字检测及识别
项目地址：https://github.com/chineseocr/chineseocr
优点：支持补充训练，有多版本优化模型
缺点：使用的三方库较老，部分三方库已废弃，环境配置困难，效果一般，且很少维护
5 chineseocr_lite
超轻量级中文ocr，支持竖排文字识别, 支持ncnn、mnn、tnn推理 ( dbnet(1.8M) + crnn(2.5M) + anglenet(378KB)) 总模型仅4.7M
项目地址：https://github.com/DayBreak-u/chineseocr_lite
优点：轻量模型，执行速度快，准确率高
缺点：不支持pip安装，不支持补充训练，不支持自定义训练；不支持复杂、不常见字符，比如德语、法语；竖向文本识别错误。
部署：源码下载运行
6 CnOCR
CnOCR 是 Python 3 下的文字识别（Optical Character Recognition，简称OCR）工具包，支持简体中文、繁体中文（部分模型）、英文和数字的常见字符识别，支持竖排文字的识别。自带了20+个训练好的识别模型，适用于不同应用场景，安装后即可直接使用。同时，CnOCR也提供简单的训练命令供使用者训练自己的模型。
项目地址：https://github.com/breezedeus/cnocr
文档：https://cnocr.readthedocs.io/zh-cn/stable/
优点：轻量模型，执行速度快，效果好，支持训练自己的模型
缺点：部分符号识别效果差，部分场景下会出现空格丢失情况
部署：pip
7 RapidOCR
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。主打ONNXRuntime推理引擎推理，比Paddle推理引擎速度有4~5倍提升，且没有内存泄露问题。
项目地址：https://github.com/RapidAI/RapidOCR
部署：pip
8 Umi-OCR
开源、免费的离线OCR软件。支持截屏/批量导入图片，PDF文档识别，排除水印/页眉页脚，扫描/生成二维码。内置多国语言库。
项目地址：https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR
9 SwiftOCR
项目地址：https://github.com/NMAC427/SwiftOCR
已被弃用，不再维护。