概览
信创级开源OCR - 为世界内容安全贡献力量
简介¶
💖目前，我们自豪地推出了运行速度最为迅猛、兼容性最为广泛的多平台多语言OCR工具，它完全开源免费，并支持离线环境下的快速部署。其核心亮点在于采用ONNXRuntime作为推理引擎，相比传统的PaddlePaddle推理引擎，速度实现了4至5倍的提升，同时彻底解决了内存泄露问题，确保了高效稳定的运行。
🦜 支持语言概览： 默认支持中文与英文识别，对于其他语言的识别需求，我们提供了便捷的自助转换方案。具体转换指南，请参见这里。
🔎 项目缘起： 鉴于PaddleOCRR在工程化方面仍有进一步优化的空间，为了简化并加速在各种终端设备上进行OCR推理的过程，我们创新地将PaddleOCR中的模型转换为了高度兼容的ONNX格式，并利用Python、C++、Java、C#等多种编程语言，实现了跨平台的无缝移植，让广大开发者能够轻松上手，高效应用。
🎓 名称寓意： RapidOCR，这一名称蕴含着我们对产品的深刻期待——轻快（操作简便，响应迅速）、好省（资源占用低，成本效益高）并智能（基于深度学习的强大技术，精准高效）。我们专注于发挥人工智能的优势，打造小巧而强大的模型，将速度视为不懈追求，同时确保识别效果的卓越。
😉 使用指南：
- 直接部署：若本仓库中已提供的模型能满足您的需求，那么您只需参考官方文档进行RapidOCR的部署与使用即可。
- 定制化微调：若现有模型无法满足您的特定需求，您可以在PaddleOCR的基础上，利用自己的数据进行微调，随后再将其应用于RapidOCR的部署中，实现个性化定制。
如果您发现本仓库对您的项目或学习有所助益，恳请您慷慨地给个小星星⭐，给予我们支持与鼓励！
整体框架¶
flowchart LR
subgraph Step
direction TB
C(Text Det) --> D(Text Cls) --> E(Text Rec)
end
A[/OurSelf Dataset/] --> B(PaddleOCR) --Train--> Step --> F(PaddleOCRModelConverter)
F --ONNX--> G{RapidOCR Deploy\n<b>Python/C++/Java/C#</b>}
G --> H(Windows x86/x64) & I(Linux) & J(Android) & K(Web) & L(Raspberry Pi)
click B "https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR" _blank
click F "https://github.com/RapidAI/PaddleOCRModelConverter" _blank效果展示（more）¶
贡献者¶
引用¶
如果您发现该项目对您的研究有用，请考虑引用：
@misc{RapidOCR 2021,
title={{Rapid OCR}: OCR Toolbox},
author={RapidAI Team},
howpublished = {\url{https://github.com/RapidAI/RapidOCR}},
year={2021}
}
Star history¶
开源许可证¶
OCR模型版权归百度所有，其他工程代码版权归本仓库所有者所有。
该项目采用 Apache 2.0 license 开源许可证。