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RapidOCR 5分钟装好,离线跑通多语言 OCR 识别
RapidOCR 5分钟装好离线跑通多语言 OCR 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/RapidOCRRapidOCR 是一款开源免费的多语言 OCR 识别工具包把 PaddleOCR 模型转成 ONNX 格式高速推理可在本地离线完成文本检测与识别。本文覆盖环境自检、一行命令安装与结果验证2 条核心命令即可跑完。30 秒速览按顺序执行这两条pip install rapidocr onnxruntime python -c from rapidocr import RapidOCR; print(RapidOCR()(python/tests/test_files/issue_170.png))控制台会打印出识别结果包含文本框坐标、文本 TEST 与置信度。首次运行会自动下载默认模型稍等片刻属正常现象。它擅长解决什么扫描文档数字化丢一张文档照片拿到文本、坐标与置信度直接接归档或 RAG 流水线。多语言识别中英文开箱即用日韩等语种换个模型就行代码不用改。轻量本地部署ONNXRuntime 推理在普通 CPU 上就能跑方便嵌进桌面端或后端服务。动手前环境自检Python — 3.8 3.13 — 以官方 pyproject.toml 声明的区间为准pip — 较新版本 — 用于安装 rapidocr 包网络 — 需要联网 — 首次识别会自动下载 OCR 模型文件推理引擎 — 推荐 ONNXRuntime — 也可选 OpenVINO、TensorRT、PyTorch 等GPU — 可选 — 追求速度可换 onnxruntime-gpu 或 TensorRT最常踩的坑是 Python 版本过低导致安装反复失败先跑一句python --version确认。安装步骤 一行命令装完主包从 PyPI 下载 rapidocr 主包和 ONNXRuntime 推理引擎OpenCV、numpy 等依赖会一并装好这一步不需要手动下载模型。pip install rapidocr onnxruntime想换推理引擎把命令里的onnxruntime换成openvino、tensorrt、paddle即可拿不准就先留默认。 克隆仓库备好测试图拿到完整源码重点是python/tests/test_files/目录里面有一批现成的中英文测试图验证时直接拿来用。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ra/RapidOCR cd RapidOCR完成后你会看到仓库里带 docs/、docker/ 等目录测试图已在python/tests/test_files/就位。验证与排错用仓库自带样例验证是否跑通from rapidocr import RapidOCR engine RapidOCR() result engine(python/tests/test_files/issue_170.png) print(result)跑通的标准控制台打印出识别结果列表每条包含文本框坐标、识别文本和置信度其中文本正是图里的TEST置信度接近 1.0。如果结果里没有文本先检查模型是否下载完整、图片路径是否写对如果安装阶段就报错优先检查 Python 版本是否在支持区间内。接下来python/demo.py官方最小示例含识别结果可视化保存的用法python/rapidocr/inference_engine/ONNXRuntime、TensorRT、OpenVINO 等各引擎实现方便排查和魔改docker/一条 make 命令就能构建任意推理引擎的开发容器docs/doc_whl_rapidocr.mdwhl 打包说明想分发给同事时看它装好之后指向任何一张含文字的图片你就能立刻拿到带坐标的结构化文本做票据识别、文档解析或字幕提取都随你挑。【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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