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捷智OCR
信创级开源OCR - 为世界内容安全贡献力量
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商业支持
🎉 🎉 🎉 推出知识星球RapidAI私享群，这里的提问会优先得到回答和支持，也会享受到RapidAI组织后续持续优质的服务，欢迎大家的加入。- 提供信创平台多架构，包括Arm/X86/mips(龙芯)/RISC-V等信创CPU支持，同时兼容ONNXRuntime/OpenVINO/NCNN。有意者邮件联系: [email protected], 请先邮件咨询服务项目，即时回复联系方式。
- 提供国产操作系统（海光、中科方德、麒麟等等）OCR Docker部署服务，有意者 →
✉ [email protected]。
简介
💖 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：百度paddlepaddle工程化不是太好，为了方便大家在各种端上进行ocr推理，我们将它转换为onnx格式，使用
Python/C++/Java/Swift/C#将它移植到各个平台。 - 名称来源： 轻快好省并智能。基于深度学习技术的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！
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生态框架
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
在线demo
- 自建在线demo
- 详情参见：ocrweb/README
- demo所用模型组合（最优组合）为:
ch_PP-OCRv3_det + ch_ppocr_mobile_v2.0_cls + ch_PP-OCRv3_rec - 示例图:
- Hugging Face Demo
- 该demo依托于Hugging Face的Spaces构建，采用Gradio库搭建。
- 示例图：
更新日志(more)
TODO以及任务认领
- 参见这里：link
原始发起者及初创作者
致谢
- 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。
赞助
| 赞助者 | 应用的产品 |
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- 如果您想要赞助该项目，可直接点击当前页最上面的Sponsor按钮，请写好备注(您的Github账号名称)，方便添加到上面赞助列表中。
版权声明
- 如果你的产品使用了本仓库中的全部或部分代码、文字或材料
- 如果你的研究用到了该项目，可以如下引用：
@misc{RapidOCR 2021, title={{Rapid OCR}: OCR Toolbox}, author={MindSpore Team}, howpublished = {\url{https://github.com/RapidAI/RapidOCR}}, year={2021} }
授权
- OCR模型版权归百度所有，其它工程代码版权归本仓库所有者所有。
- 本软件采用Apache 授权方式，欢迎大家贡献代码，提交issue 甚至PR。
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887298230已满，2群：755960114已满，3群：450338158
示例图
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