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RapidOCR 上手:3分钟跑通截图与扫描件的本地文字识别

发布时间:2026/9/20 14:49:45 来源:尧图企业网站定制
RapidOCR 上手3分钟跑通截图与扫描件的本地文字识别【免费下载链接】RapidOCR Awesome OCR multiple programing languages toolkits based on ONNX Runtime, OpenVINO, MNN, PaddlePaddle, TensorRT and PyTorch.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ra/RapidOCR你需要把截图或扫描文档里的文字提取成可编辑文本时常见做法是调云端接口按次付费图片还得传出去。RapidOCR 是本地 OCR 文字识别工具包3分钟装好一行代码就能识别一张图覆盖中文、英文、日文、韩文等多语言。 场景从截图和扫描件里抠文字比如一批合同扫描件或者需求文档里三四十张截图要把文字变成可搜索、可编辑的形式。手敲不现实云端接口又有一笔调用费且网络要走第三方。RapidOCR 做的就是这一件事传入一张图返回文字内容和对应的位置框。它基于 PaddleOCR 系列模型打包成 ONNX Runtime、OpenVINO、PaddlePaddle、TensorRT、PyTorch、MNN 等多个推理后端机器不同就换后端代码不变。️ 先看三张样例效果心里有数最基础的场景白底大字中文逐字框出、准确无误。识别模型按语言分开这类日文混排汉字的内容可以按行识别不用换模型。这张图存储时实际倒了 180 度RapidOCR 会先按 EXIF 信息校正方向再识别手机拍的照片不用手动转。️ 上手实操装完就跑环境准备两条命令git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ra/RapidOCR cd RapidOCR/python pip install -r requirements.txt不想碰源码的话pip install rapidocr一条命令也行。模型文件在首次运行时自动下载到 python/rapidocr/models/ 目录不占你手动管理。跑通第一次识别用仓库自带的测试图就能验证from rapidocr import RapidOCR engine RapidOCR() result engine(python/tests/test_files/ch_en_num.jpg) print(result.txts)result.txts就是每行文字的结果列表。想把检测框画回原图存下来加一句result.vis(vis.jpg)完整写法可参考 python/demo.py。⚙️ 跑通之后可以动的三个旋钮都集中在 python/rapidocr/config.yaml识别链路Global 下的 use_det / use_cls / use_rec 控制检测、方向分类、识别三步各跑不跑。如果输入本来就是裁好的文字条关掉检测能省不少时间text_score 是置信度下限调高可以过滤低分结果。模型选择每个模块有 lang_type、model_typesmall/mobile/server、ocr_version 三个字段可选模型全量清单见 python/rapidocr/default_models.yaml。推理后端engine_type 可选 onnxruntime、openvino、paddle、pytorch、tensorrt、mnn各后端实现都在 python/rapidocr/inference_engine/ 下配置项对应各自设备的线程、显存参数。不想改配置文件的话调用时也能临时覆盖engine(img.jpg, use_detFalse, text_score0.7, return_word_boxTrue)最后这个参数会额外返回词级框。 还能顺手做的事批量数字化对文件夹里的文件跑一个循环结果用 python/rapidocr/utils/ 下的 to_markdown、to_json 工具转成文档格式。截图转翻译辅助把识别文本丢给翻译接口外文文档阅读时省一道手动抄录。无障碍读屏本地推理不经过网络适合给视障用户做设备端文字播报。命令行直用装好后可以直接敲rapidocr命令做一次性识别不必为一张图写脚本。第一次跑通之后剩下的就是参数问题。默认配置先用起来遇到第二张识别不理想的图你就知道该拧上面哪个旋钮了。【免费下载链接】RapidOCR Awesome OCR multiple programing languages toolkits based on ONNX Runtime, OpenVINO, MNN, PaddlePaddle, TensorRT and PyTorch.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ra/RapidOCR创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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