[](./LICENSE)
[](https://cnocr.readthedocs.io/zh/latest/?badge=latest)
[](https://badge.fury.io/py/cnocr)
[](https://github.com/breezedeus/cnocr)
[](https://github.com/breezedeus/cnocr)
[](https://twitter.com/breezedeus)
[📖 文档](https://cnocr.readthedocs.io/zh/latest/) |
[🛠️ 安装](https://cnocr.readthedocs.io/zh/latest/install/) |
[🧳 可用模型](https://cnocr.readthedocs.io/zh/latest/models/) |
[🕹 模型训练](https://cnocr.readthedocs.io/zh/latest/train/) |
[🛀🏻 在线Demo](https://huggingface.co/spaces/breezedeus/cnocr) |
[💬 交流群](https://cnocr.readthedocs.io/zh/latest/contact/)
[English](./README_en.md) | 中文
# CnOCR
[**CnOCR**](https://github.com/breezedeus/cnocr) 是 **Python 3** 下的**文字识别**（**Optical Character Recognition**，简称**OCR**）工具包，支持**简体中文**、**繁体中文**（部分模型）、**英文**和**数字**的常见字符识别，支持竖排文字的识别。自带了**20+个** [训练好的模型](https://cnocr.readthedocs.io/zh/latest/models/)，适用于不同应用场景，安装后即可直接使用。同时，CnOCR也提供简单的[训练命令](https://cnocr.readthedocs.io/zh/latest/train/)供使用者训练自己的模型。欢迎扫码加入微信交流群：
作者也维护 **知识星球** [**CnOCR/CnSTD私享群**](https://t.zsxq.com/FEYZRJQ) ，欢迎加入。**知识星球私享群**会陆续发布一些CnOCR/CnSTD相关的私有资料，包括[**更详细的训练教程**](https://articles.zsxq.com/id_u6b4u0wrf46e.html)，**未公开的模型**，使用过程中遇到的难题解答等。本群也会发布OCR/STD相关的最新研究资料。此外，**私享群中作者每月提供两次免费特有数据的训练服务**。
## 详细文档
见 [CnOCR在线文档](https://cnocr.readthedocs.io/) 。
## 使用说明
**CnOCR** 从 **V2.2** 开始，内部自动调用文字检测引擎 **[CnSTD](https://github.com/breezedeus/cnstd)** 进行文字检测和定位。所以 **CnOCR** V2.2 不仅能识别排版简单的印刷体文字图片，如截图图片，扫描件等，也能识别**一般图片中的场景文字**。
以下是一些不同场景的调用示例。
## 不同场景的调用示例
### 常见的图片识别
所有参数都使用默认值即可。如果发现效果不够好，多调整下各个参数看效果，最终往往能获得比较理想的精度。
```python
from cnocr import CnOcr
img_fp = './docs/examples/huochepiao.jpeg'
ocr = CnOcr() # 所有参数都使用默认值
out = ocr.ocr(img_fp)
print(out)
```
识别结果：
### 排版简单的印刷体截图图片识别
针对 **排版简单的印刷体文字图片**，如截图图片，扫描件图片等，可使用 `det_model_name='naive_det'`，相当于不使用文本检测模型，而使用简单的规则进行分行。
> **Note**
>
> `det_model_name='naive_det'` 的效果相当于 `V2.2` 之前（`V2.0.*`, `V2.1.*`）的 CnOCR 版本。
使用 `det_model_name='naive_det'` 的最大优势是**速度快**，劣势是对图片比较挑剔。如何判断是否该使用此检测模型呢？最简单的方式就是拿应用图片试试效果，效果好就用，不好就不用。
```python
from cnocr import CnOcr
img_fp = './docs/examples/multi-line_cn1.png'
ocr = CnOcr(det_model_name='naive_det')
out = ocr.ocr(img_fp)
print(out)
```
识别结果：
| 图片 | OCR结果 |
| ----------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
|  | 网络支付并无本质的区别，因为
每一个手机号码和邮件地址背后
都会对应着一个账户--这个账
户可以是信用卡账户、借记卡账
户，也包括邮局汇款、手机代
收、电话代收、预付费卡和点卡
等多种形式。 |
### 竖排文字识别
采用来自 [**PaddleOCR**](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)（之后简称 **ppocr**）的中文识别模型 `rec_model_name='ch_PP-OCRv3'` 进行识别。
```python
from cnocr import CnOcr
img_fp = './docs/examples/shupai.png'
ocr = CnOcr(rec_model_name='ch_PP-OCRv3')
out = ocr.ocr(img_fp)
print(out)
```
识别结果：
### 英文识别
虽然中文检测和识别模型也能识别英文，但**专为英文文字训练的检测器和识别器往往精度更高**。如果是纯英文的应用场景，建议使用来自 **ppocr** 的英文检测模型 `det_model_name='en_PP-OCRv3_det'`， 和英文识别模型 `rec_model_name='en_PP-OCRv3'` 。
```python
from cnocr import CnOcr
img_fp = './docs/examples/en_book1.jpeg'
ocr = CnOcr(det_model_name='en_PP-OCRv3_det', rec_model_name='en_PP-OCRv3')
out = ocr.ocr(img_fp)
print(out)
```
识别结果：
### 繁体中文识别
采用来自ppocr的繁体识别模型 `rec_model_name='chinese_cht_PP-OCRv3'` 进行识别。
```python
from cnocr import CnOcr
img_fp = './docs/examples/fanti.jpg'
ocr = CnOcr(rec_model_name='chinese_cht_PP-OCRv3') # 识别模型使用繁体识别模型
out = ocr.ocr(img_fp)
print(out)
```
使用此模型时请注意以下问题：
* 识别精度一般，不是很好；
* 除了繁体字，对标点、英文、数字的识别都不好；
* 此模型不支持竖排文字的识别。
识别结果：
### 单行文字的图片识别
如果明确知道待识别的图片是单行文字图片（如下图），可以使用类函数 `CnOcr.ocr_for_single_line()` 进行识别。这样就省掉了文字检测的时间，速度会快一倍以上。
调用代码如下：
```python
from cnocr import CnOcr
img_fp = './docs/examples/helloworld.jpg'
ocr = CnOcr()
out = ocr.ocr_for_single_line(img_fp)
print(out)
```
### 更多应用示例
* **核酸疫苗截图识别**
* **身份证识别**
* **饭店小票识别**
## 安装
嗯，顺利的话一行命令即可。
```bash
pip install cnocr
```
安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用豆瓣源：
```bash
pip install cnocr -i https://pypi.doubanio.com/simple
```
> **Note**
>
> 请使用 **Python3**（3.6以及之后版本应该都行），没测过Python2下是否ok。
更多说明可见 [安装文档](https://cnocr.readthedocs.io/zh/latest/install/)。
> **Warning**
>
> 如果电脑中从未安装过 `PyTorch`，`OpenCV` python包，初次安装可能会遇到问题，但一般都是常见问题，可以自行百度/Google解决。
## HTTP服务
CnOCR **V2.2.1** 加入了基于 FastAPI 的HTTP服务。开启服务需要安装几个额外的包，可以使用以下命令安装：
```bash
pip install cnocr[serve]
```
安装完成后，可以通过以下命令启动HTTP服务（**`-p`** 后面的数字是**端口**，可以根据需要自行调整）：
```bash
cnocr serve -p 8501
```
服务开启后，可以使用以下方式调用服务。
### 命令行
比如待识别文件为 `docs/examples/huochepiao.jpeg`，如下使用 curl 调用服务：
```bash
> curl -F image=@docs/examples/huochepiao.jpeg http://0.0.0.0:8501/ocr
```
### Python
使用如下方式调用服务：
```python
import requests
image_fp = 'docs/examples/huochepiao.jpeg'
r = requests.post(
'http://0.0.0.0:8501/ocr', files={'image': (image_fp, open(image_fp, 'rb'), 'image/png')},
)
ocr_out = r.json()['results']
print(ocr_out)
```
具体也可参考文件 [scripts/screenshot_daemon_with_server.py](scripts/screenshot_daemon_with_server.py) 。
### 其他语言
请参照 curl 的调用方式自行实现。
## 可使用的模型
### 可使用的检测模型
| `det_model_name` | PyTorch 版本 | ONNX 版本 | 模型原始来源 | 模型文件大小 | 支持语言 | 是否支持竖排文字识别 |
| ------------------------------------------------------------ | ------------ | --------- | ------------ | ------------ | ------------------------------ | -------------------- |
| db_shufflenet_v2 | √ | X | cnocr | 18 M | 简体中文、繁体中文、英文、数字 | √ |
| **db_shufflenet_v2_small** | √ | X | cnocr | 12 M | 简体中文、繁体中文、英文、数字 | √ |
| [db_shufflenet_v2_tiny](https://mp.weixin.qq.com/s/fHPNoGyo72EFApVhEgR6Nw) | √ | X | cnocr | 7.5 M | 简体中文、繁体中文、英文、数字 | √ |
| db_mobilenet_v3 | √ | X | cnocr | 16 M | 简体中文、繁体中文、英文、数字 | √ |
| db_mobilenet_v3_small | √ | X | cnocr | 7.9 M | 简体中文、繁体中文、英文、数字 | √ |
| db_resnet34 | √ | X | cnocr | 86 M | 简体中文、繁体中文、英文、数字 | √ |
| db_resnet18 | √ | X | cnocr | 47 M | 简体中文、繁体中文、英文、数字 | √ |
| ch_PP-OCRv3_det | X | √ | ppocr | 2.3 M | 简体中文、繁体中文、英文、数字 | √ |
| ch_PP-OCRv2_det | X | √ | ppocr | 2.2 M | 简体中文、繁体中文、英文、数字 | √ |
| **en_PP-OCRv3_det** | X | √ | ppocr | 2.3 M | **英文**、数字 | √ |
### 可使用的识别模型
| `rec_model_name` | PyTorch 版本 | ONNX 版本 | 模型原始来源 | 模型文件大小 | 支持语言 | 是否支持竖排文字识别 |
| ------------------------- | ------------ | --------- | ------------ | ------------ | ------------------------ | -------------------- |
| densenet_lite_114-fc | √ | √ | cnocr | 4.9 M | 简体中文、英文、数字 | X |
| densenet_lite_124-fc | √ | √ | cnocr | 5.1 M | 简体中文、英文、数字 | X |
| densenet_lite_134-fc | √ | √ | cnocr | 5.4 M | 简体中文、英文、数字 | X |
| densenet_lite_136-fc | √ | √ | cnocr | 5.9 M | 简体中文、英文、数字 | X |
| densenet_lite_134-gru | √ | X | cnocr | 11 M | 简体中文、英文、数字 | X |
| densenet_lite_136-gru | √ | X | cnocr | 12 M | 简体中文、英文、数字 | X |
| ch_PP-OCRv3 | X | √ | ppocr | 10 M | 简体中文、英文、数字 | √ |
| ch_ppocr_mobile_v2.0 | X | √ | ppocr | 4.2 M | 简体中文、英文、数字 | √ |
| **en_PP-OCRv3** | X | √ | ppocr | 8.5 M | **英文**、数字 | √ |
| **en_number_mobile_v2.0** | X | √ | ppocr | 1.8 M | **英文**、数字 | √ |
| **chinese_cht_PP-OCRv3** | X | √ | ppocr | 11 M | **繁体中文**、英文、数字 | X |
## 未来工作
* [x] 支持图片包含多行文字 (`Done`)
* [x] crnn模型支持可变长预测，提升灵活性 (since `V1.0.0`)
* [x] 完善测试用例 (`Doing`)
* [x] 修bugs（目前代码还比较凌乱。。） (`Doing`)
* [x] 支持`空格`识别（since `V1.1.0`）
* [x] 尝试新模型，如 DenseNet，进一步提升识别准确率（since `V1.1.0`）
* [x] 优化训练集，去掉不合理的样本；在此基础上，重新训练各个模型
* [x] 由 MXNet 改为 PyTorch 架构（since `V2.0.0`）
* [x] 基于 PyTorch 训练更高效的模型
* [x] 支持列格式的文字识别
* [x] 打通与 [CnSTD](https://github.com/breezedeus/cnstd) 的无缝衔接（since `V2.2`）
* [ ] 支持更多的应用场景，如公式识别、表格识别、版面分析等
## 给作者来杯咖啡
开源不易，如果此项目对您有帮助，可以考虑 [给作者加点油🥤，鼓鼓气💪🏻](https://cnocr.readthedocs.io/zh/latest/buymeacoffee/) 。
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官方代码库：[https://github.com/breezedeus/cnocr](https://github.com/breezedeus/cnocr)。
