- 💖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。
- 支持的语言: 默认是中英文，其他语言识别需要自助转换。具体参考这里
- 缘起：PaddleOCR工程化不是太好，为了方便大家在各种端上进行OCR推理，我们将PaddleOCR中的模型转换为ONNX格式，使用
Python/C++/Java/C#将它移植到各个平台。 - 名称来源： 轻快好省并智能。基于深度学习的OCR技术，主打人工智能优势及小模型，以速度为使命，效果为主导。
- 使用：
- 如果仓库下已有模型满足要求 → RapidOCR部署使用即可。
- 不满足要求 → 基于PaddleOCR在自己数据上微调 → RapidOCR部署。
- 如果该仓库有帮助到你，还请点个小星星⭐呗！
pip install rapidocr_onnxruntimerapidocr_onnxruntime -img 1.jpg下图表格中，除测评集部分托管在魔搭社区下，其余均在Github下，详细介绍如下：
第一行是功能介绍
第二行是对应的仓库名称，可直接去Github搜索该名称即可。
完整文档请移步：docs
- 非常感谢DeliciaLaniD修复ocrweb中扫描动画起始位置错位问题。
- 非常感谢zhsunlight关于参数化调用GPU推理的建议以及细致周到的测试。
- 非常感谢lzh111222334修复python版本下rec前处理部分bug。
- 非常感谢AutumnSun1996在#42中的建议。
- 非常感谢DeadWood8提供了Nuitka打包rapidocr_web的操作文档和可执行exe。
- 非常感谢Loovelj指出对文本检测框排序时顺序问题，详情参见issue 75。
我们感谢所有的贡献者为改进和提升 RapidOCR 所作出的努力。
- 欢迎提交请求。对于重大更改，请先打开issue讨论您想要改变的内容。
- 请确保适当更新测试。
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887298230已满，2群：755960114 已满，3群：450338158 4群：419196348
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@misc{RapidOCR 2021,
title={{Rapid OCR}: OCR Toolbox},
author={RapidAI Team},
howpublished = {\url{https://github.com/RapidAI/RapidOCR}},
year={2021}
}
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。