Umi-OCR离线OCR五分鐘上手截图、批量、二维码的免费文字提取【免费下载链接】Umi-OCROCR software, free and offline. 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://gitcode.com/GitHub_Trending/um/Umi-OCRUmi-OCR 是一款免费、开源的离线 OCR 工具完全本地运行数据不上传免安装绿色便携覆盖截图提取文字、批量 OCR 处理、二维码识别与生成三类核心任务。本文带你 5 分钟跑通从上手到自动化。先看懂这个免费OCR工具能干什么一句话定位开源、免费、完全离线。识别全部跑在你自己的 CPU 上文件不出本机——对涉密文档、内部资料来说OCR 隐私安全是它的底线。你要做的事它的做法截图提取文字CtrlShiftA 框选屏幕区域几秒出结果右键即可复制批量 OCR 处理拖入图片文件夹或 PDF一次性产出 TXT / JSONL / CSV二维码识别图片中的二维码也能把文本生成二维码图片排版解析多栏按自然段换行、单栏保留缩进、多栏总是换行三套方案可选对应的典型用途学术文献整理时把两栏排版的 PDF 重组成通顺段落企业档案数字化时把扫描纸质件批量转成可检索文本开发者则常用单栏保留缩进方案把截图里的代码片段原样搬进编辑器。免安装启动 Umi-OCR 获取有两条路下载预编译压缩包解压或直接从仓库克隆git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/um/Umi-OCR解压后直接运行Umi-OCR.exe没有安装程序整个目录可以塞进 U 盘带走。主界面就三个区域截图OCR最常用随时抓屏上的任何内容批量OCR处理成批的文件全局设置语言、主题、识别参数都在这里多语言界面不用操心首次启动按系统语言自动切换想要别的语言到全局设置页的界面和外观里手动改保存即生效。完成第一次识别切到截图OCR页签按默认快捷键CtrlShiftA框选屏幕区域两三秒后文字出现在右侧记录区。选中文字右键可复制CtrlC也可以配置成识别完直接进剪贴板。截图OCR的三套排版方案怎么选识别出的是一行行文字碎片Umi-OCR 需要把它们重组可读。排版方案决定输出形态多栏-按自然段换行默认方案论文、报告这类两栏排版用它栏间断行会被合并成完整段落单栏-保留缩进为代码和表格数据准备保留缩进与空格贴进编辑器就能用多栏-总是换行一行一断适合报纸杂志这类复杂版面拿不准就先默认方案提取代码前记得切到单栏保留缩进。批量识别扫描件的正确姿势 ⚡批量 OCR 页签负责重活流程不复杂点选择图片拖入图片文件夹或勾选多个文件在设置区选输出格式与保存位置点开始任务列表里能看到每张的耗时和置信度完成后在右侧记录区直接查看结果常见图片格式之外还支持 PDF 文档多文件并行识别输出可选 TXT、JSONL、CSV 等格式。三条来自实战的建议分批处理几百个文件时拆成每批一百左右内存平稳中断了也好续忽略区域页眉、页脚、水印用这个功能框掉精度立刻上来线程与引擎线程数别超过 CPU 物理核心数默认引擎应付日常足够追求高精度再换更重的引擎试比进阶命令行、HTTP API 与扩展 界面用腻之后自动化有两条现成的路命令行主程序本身就是 CLI 入口。批量识别整个文件夹含子文件夹并写入文件umi-ocr --path D:/scans --output result.txt完整参数、截图指令、二维码指令都在 命令行手册 里。HTTP API全局设置页勾选允许HTTP服务默认开启后本机其他程序可以把图片转成 Base64走 RESTful 接口请求识别PDF、二维码各有独立接口细节见 HTTP接口手册。扩展机制也留了口基于页面模板系统熟练用户可以添加自定义功能标签页识别参数都存在UmiOCR-data/.settings配置文件里手改后用--reload指令即可热加载不用重启。三类常见问题怎么排查 启动闪退先补装 VC 运行库解压路径避开中文和特殊字符再不行看UmiOCR-data/logs/下的日志找具体原因识别不准源图尽量清晰扫描件 300dpi 以上语言库选对用忽略区域框掉水印页眉仍不理想就换引擎对比一遍速度偏慢线程数对齐核心数、大文件集拆批、清掉抢资源的后台程序另外后端并发能力有限API 调用别同时打多个请求延伸阅读需要深入时按图索骥项目说明看 README功能变动看 更新日志命令行与 HTTP 两份手册在上一节已给出入口。读完不必急着全试一遍先拿一段代码截图走一遍框选—识别—复制后面的批量、自动化都是这个动作的放大版。【免费下载链接】Umi-OCROCR software, free and offline. 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://gitcode.com/GitHub_Trending/um/Umi-OCR创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考