51CTO讀者成長計劃社群招募，咨詢小助手（微信號：CTOjishuzhan）
作者 | 陳小兵
審校 | 重樓
OCR（光學字符識別）是一種將圖像中的文字自動轉換為可編輯文本的技術。現在，各大廠商均有提供各種場景的OCR識別的API。但是，也有一些開源的OCR框架和工具，可以支持自我定制和訓練，使得開發人員能夠更加靈活地應對不同場景下的OCR需求。
一、OCR開源工具的優點
使用OCR開源工具可以使文本識別更加自動化、高效化和準確化，從而為各種應用場景帶來了便利性和實用性。相對于商業OCR軟件，開源OCR工具有以下優勢：
免費使用：沒有商業軟件的版權和授權限制，開源OCR工具提供的功能都可以免費使用。
開放源代碼：源代碼公開，可以根據需要對其進行修改和定制化。
靈活可擴展：可以根據實際需要選擇不同的工具，并且這些工具在不同式樣和領域都有應用實踐，具有普遍性和可擴展性。
二、八大常見的OCR開源工具
1.Tesseract
Tesseract是一款由Google維護的開源OCR引擎，開源、免費、支持多語言、多平臺。它可以處理很多類型的圖像，并且還支持多種字體和文本布局。
2.Tesseract.js
Tesseract.js是一個JavaScript版本的Tesseract OCR，支持100多種語言，使用也非常簡單，可以使用npm安裝，也可以直接在頁面中引用js。因為是基于JavaScript運行，因此無需進行任何額外的配置。
3.PaddleOCR
PaddleOCR是百度開源的一套OCR庫，旨在打造一套豐富、領先、實用的OCR工具庫，助力開發者訓練出更好的模型，并應用落地。PaddleOCR包括文本檢測模型和文本識別模型兩個部分，支持多種語言和復雜情況下的文字識別。
4.EasyOCR
EasyOCR是基于Tesseract OCR引擎的OCR識別庫，用于圖像識別輸出文本，目前支持80多種語言。此外，EasyOCR還具有更好的文本排列和字檢測準確度，并且易于使用和快速部署。
5.MMOCR
MMOCR是基于PyTorch和MMDetection的開源工具箱，專注于文本檢測、文本識別以及相應的下游任務，如關鍵信息提取。它在各種場景下都具有出色的性能，可以滿足復雜場景下的OCR需求。
6.simple-ocr-opencv
simple-ocr-opencv是基于OpenCV和Numpy的OCR識別引擎。它提供了一種簡單但可靠的方法來處理常見的OCR任務，可以輕松地集成到您的Python工程中。
7.OCRmyPDF
OCRmyPDF是基于Tesseract-OCR開發、訓練的文字識別提取的開源項目。它可以將掃描或圖像文件中的文本轉換為可編輯的PDF文檔。
8.Umi-OCR
Umi-OCR是基于PaddleOCR實現的一款開源的文字識別工具。它可以快速為您生成高質量的OCR模型，并提供簡單易用的API，支持多種語言和文件格式。它特別適用于需要進行自定義訓練的OCR應用程序。
三、八大OCR開源工具基本使用命令
1.Tesseract
官方地址：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
git clone https://github.com/tesseract-ocr/tesseract.git
cd tesseract
./autogen.sh
./configure
make
sudomake install2.Tesseract.js
官方地址：https://github.com/naptha/tesseract.js
import Tesseract from 'tesseract.js';
Tesseract.recognize('/path/to/image.png')
.then(function(result){
console.log(result.text);
})3.PaddleOCR
官方地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
pip install paddleocr
使用示例：
import paddleocr
# 初始化識別器
ocr = paddleocr.OCR()
# 讀取圖像文件
img_path = '/path/to/image.png'
img = paddleocr.read_image(img_path)
# 進行OCR識別
result = ocr.ocr(img)
# 輸出識別結果
for line in result:
print(line)4.EasyOCR
官方地址：https://github.com/JaidedAI/EasyOCR
pip install easyocr
使用示例：
import easyocr
#初始化OCR識別器
reader = easyocr.Reader(['en', 'ch'])
#讀取圖像文件
img_path = '/path/to/image.png'
img = easyocr.imgproc.read(img_path)
#進行OCR識別
result = reader.readtext(img)
#輸出識別結果
for line in result:print(line)5.MMOCR
官方地址：https://github.com/open-mmlab/mmocr
pip install mmocr
使用示例：
import mmocr
# 初始化OCR識別器
pipeline = mmocr.Pipeline(cnotallow='configs/textrecog/detector/tp_det_mv3_db.yml')
# 讀取圖像文件
img_path = '/path/to/image.png'
img = mmcv.imread(img_path)
# 進行OCR識別
result = pipeline(img)
# 輸出識別結果
for line in result:
print(line['text'])6.simple-ocr-opencv
官方地址：https://github.com/goncalopp/simple-ocr-opencv
pip install simple-ocr-opencv
使用示例：
import cv2
from simple_ocr import OCR
# 初始化OCR識別器
ocr = OCR()
# 讀取圖像文件
img_path = '/path/to/image.png'
img = cv2.imread(img_path)
# 進行OCR識別
result = ocr.ocr(img)
# 輸出識別結果
print(result)7.OCRmyPDF
官方地址：https://github.com/ocrmypdf/OCRmyPDF
pip install ocrmypdf
使用示例：
ocrmypdf /path/to/input.pdf /path/to/output.pdf8.Umi-OCR
官方地址：https://github.com/umi-lib/UMI-OCR
pip install umi-ocr
使用示例：
import umi_ocr
# 初始化識別器
ocr = umi_ocr.OCR()
# 讀取圖像文件
img_path = '/path/to/image.png'
img = umi_ocr.read_image(img_path)
# 進行OCR識別
result = ocr.ocr(img)
# 輸出識別結果
print(result)四、OCR實際應用場景
在本文中，我們介紹了八種常見的開源OCR框架和工具，包括Tesseract、Tesseract.js、PaddleOCR、EasyOCR、MMOCR、simple-ocr-opencv、OCRmyPDF和Umi-OCR。這些工具具有不同的特點和優勢，可以根據實際需要進行選擇。下面列出了這些工具的一些實際應用場景：
Tesseract：廣泛應用于圖像識別和文本轉換領域，如掃描儀、數字化文檔等。
Tesseract.js：用于網頁端OCR識別，可實現將圖像中的文字轉為可編輯文本，適用于在線編輯器、智能表單、在線閱讀器等應用場景。
PaddleOCR：適用于復雜文本場景下的OCR識別，比如身份證、銀行卡、車牌等。
EasyOCR：適用于文本排列和字檢測準確度要求較高的 OCR 應用場景，如名片識別、發票識別、商品標簽識別等。
MMOCR：適用于中英文混合、豎排文字、非結構化場景下的OCR識別，如手寫字、表格、小說等。
simple-ocr-opencv：適用于處理常見的OCR任務，如身份證、營業執照、車牌等。
OCRmyPDF：將掃描或圖像文件中的文本轉換為可編輯的PDF文檔，適用于需要編輯PDF文檔的場景。
Umi-OCR：可以幫助用戶快速生成高質量的OCR模型，并支持多種語言和文件格式。適用于需要自定義訓練的OCR應用程序。
五、OCR技術國內應用情況
OCR技術在信創領域中應用廣泛，主要包括文字識別、表格識別、印刷體識別以及各種證件的識別。隨著各種開源OCR工具的出現和不斷完善，OCR技術得到了廣泛應用，國內OCR技術也已相對成熟，并且得到廣泛應用。常見的廠商有圖鼎科技、中標信息、神州數碼、訊飛OCR等，互聯網公司如阿里云、騰訊云也推出了自己的OCR技術產品。
這些OCR技術可以應用于各個領域，例如：
- 電子商務：在訂單處理、發票管理、商品識別等方面的應用，提高效率和準確性。
- 金融服務：在銀行卡、身份證、證券賬戶等領域的識別，可以提高客戶體驗，降低工作量和出錯率。
- 醫療健康：在病歷管理、藥品監管、個人隱私信息保護等方面的應用也十分重要。
除此之外，OCR技術還可以用于政務管理、教育、交通運輸、安防等各個領域。應用范圍廣泛，具有廣闊的市場前景。
當然，OCR技術也存在一些缺陷。例如，一些手寫文字識別的準確性尚待提高。在復雜環境下、格式多樣化的文檔處理中，OCR技術也可能出現誤識別等問題。此外，OCR技術也需要不斷地優化和改進，以適應新場景的需求并提高產品質量。
總體來說，OCR技術在信創領域中將會越來越重要，并且其應用也會不斷擴展和深化。各家廠商可以通過技術創新、算法優化、運營推廣等方面提高產品性能和競爭力，為用戶帶來更好的體驗和服務。
綜上所述，OCR技術作為一項重要的人工智能技術，已經得到了廣泛的應用，并且將會越來越重要。通過使用開源的OCR框架和工具，開發者可以更靈活地構建高質量的OCR應用程序，實現更多實際的場景應用。
作者介紹
陳小兵，51CTO社區編輯，曾任職阿里巴巴集團安全部，北理工計算機學院博士在讀，曾在北京網安總隊工作10年；擁有豐富的信息系統項目經驗以及18年以上網絡安全經驗。
