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    <a href="./LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-dfd.svg"></a>
    <a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/releases"><img src="https://img.shields.io/github/v/release/PaddlePaddle/PaddleOCR?color=ffa"></a>
    <a href=""><img src="https://img.shields.io/badge/python-3.7+-aff.svg"></a>
    <a href=""><img src="https://img.shields.io/badge/os-linux%2C%20win%2C%20mac-pink.svg"></a>
    <a href=""><img src="https://img.shields.io/pypi/format/PaddleOCR?color=c77"></a>
    <a href="https://pypi.org/project/PaddleOCR/"><img src="https://img.shields.io/pypi/dm/PaddleOCR?color=9cf"></a>
    <a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/stargazers"><img src="https://img.shields.io/github/stars/PaddlePaddle/PaddleOCR?color=ccf"></a>
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## 简介

PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力开发者训练出更好的模型，并应用落地。

## 近期更新

- 2021.12.21 《OCR十讲》课程开讲，12月21日起每晚八点半线上授课！ 【免费】报名地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/25207
- 2021.12.21 发布PaddleOCR v2.4。OCR算法新增1种文本检测算法（PSENet），3种文本识别算法（NRTR、SEED、SAR）；文档结构化算法新增1种关键信息提取算法（SDMGR），3种DocVQA算法（LayoutLM、LayoutLMv2，LayoutXLM）。
- PaddleOCR研发团队对最新发版内容技术深入解读，9月8日晚上20:15，[课程回放](https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/6758)。
- 2021.9.7 发布PaddleOCR v2.3与[PP-OCRv2](#PP-OCRv2)，CPU推理速度相比于PP-OCR server提升220%；效果相比于PP-OCR mobile 提升7%。
- 2021.8.3 发布PaddleOCR v2.2，新增文档结构分析[PP-Structure](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/ppstructure/README_ch.md)工具包，支持版面分析与表格识别（含Excel导出）。

> [更多](./doc/doc_ch/update.md)

## 特性

- PP-OCR系列高质量预训练模型，准确的识别效果
    - 超轻量PP-OCRv2系列：检测（3.1M）+ 方向分类器（1.4M）+ 识别（8.5M）= 13.0M
    - 超轻量PP-OCR mobile移动端系列：检测（3.0M）+方向分类器（1.4M）+ 识别（5.0M）= 9.4M
    - 通用PPOCR server系列：检测（47.1M）+方向分类器（1.4M）+ 识别（94.9M）= 143.4M
    - 支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别
    - 支持多语言识别：韩语、日语、德语、法语等约80种语言
- PP-Structure文档结构化系统
    - 支持版面分析与表格识别（含Excel导出）
    - 支持关键信息提取任务
    - 支持DocVQA任务
- 丰富易用的OCR相关工具组件
    - 半自动数据标注工具PPOCRLabel：支持快速高效的数据标注
    - 数据合成工具Style-Text：批量合成大量与目标场景类似的图像
- 支持用户自定义训练，提供丰富的预测推理部署方案
- 支持PIP快速安装使用
- 可运行于Linux、Windows、MacOS等多种系统

> 上述内容的使用方法建议从文档教程中的快速开始体验

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## 社区、社区贡献与社区常规赛

- 加入社区：微信扫描下方二维码加入官方交流群，与各行各业开发者充分交流，期待您的加入。
- 社区贡献：[社区贡献](./doc/doc_ch/thirdparty.md)文档中包含了社区用户**使用PaddleOCR开发的各种工具、应用**以及**为PaddleOCR贡献的功能、优化的文档与代码**等，是官方为社区开发者打造的荣誉墙、也是帮助优质项目宣传的广播站。如果您的OCR项目未被收集在文档中，可根据文档说明与我们联系。最新社区贡献可查看[此处](#社区贡献)。

- 社区常规赛：作为社区贡献的具体承载形式，社区常规赛是面向OCR开发者的积分赛事。首届社区常规赛与《动手学OCR · 十讲》课程联合推广，课程详情可参考[链接](https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/25207)，课程奖励与作业说明可参考[链接](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/4982)。

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## 零代码体验

- 在线网站体验：超轻量PP-OCR mobile模型体验地址：https://www.paddlepaddle.org.cn/hub/scene/ocr

- 移动端：[安装包DEMO下载地址](https://ai.baidu.com/easyedge/app/openSource?from=paddlelite)(基于EasyEdge和Paddle-Lite, 支持iOS和Android系统)


## 文档教程
- [运行环境准备](./doc/doc_ch/environment.md)
- [快速开始（中英文/多语言/文档分析）](./doc/doc_ch/quickstart.md)
- [PaddleOCR全景图与项目克隆](./doc/doc_ch/paddleOCR_overview.md)
- PP-OCR产业落地：从训练到部署
    - [PP-OCR模型与配置文件](./doc/doc_ch/models_and_config.md)
        - [PP-OCR模型下载](./doc/doc_ch/models_list.md)
        - [PP-OCR模型库快速推理](./doc/doc_ch/inference_ppocr.md)
    - [PP-OCR模型训练](./doc/doc_ch/training.md)
        - [文本检测](./doc/doc_ch/detection.md)
        - [文本识别](./doc/doc_ch/recognition.md)
        - [文本方向分类器](./doc/doc_ch/angle_class.md)
        - [配置文件内容与生成](./doc/doc_ch/config.md)
    - PP-OCR模型推理部署
        - [基于C++预测引擎推理](./deploy/cpp_infer/readme.md)
        - [服务化部署](./deploy/pdserving/README_CN.md)
        - [端侧部署](./deploy/lite/readme.md)
        - [Benchmark](./doc/doc_ch/benchmark.md)
- [PP-Structure信息提取](./ppstructure/README_ch.md)
    - [版面分析](./ppstructure/layout/README_ch.md)
    - [表格识别](./ppstructure/table/README_ch.md)
- OCR学术圈
    - [两阶段模型介绍与下载](./doc/doc_ch/algorithm_overview.md)
    - [端到端PGNet算法](./doc/doc_ch/pgnet.md)
    - [基于Python脚本预测引擎推理](./doc/doc_ch/inference.md)
    - [使用PaddleOCR架构添加新算法](./doc/doc_ch/add_new_algorithm.md)
- 数据标注与合成
    - [半自动标注工具PPOCRLabel](./PPOCRLabel/README_ch.md)
    - [数据合成工具Style-Text](./StyleText/README_ch.md)
    - [其它数据标注工具](./doc/doc_ch/data_annotation.md)
    - [其它数据合成工具](./doc/doc_ch/data_synthesis.md)
- 数据集
    - [通用中英文OCR数据集](./doc/doc_ch/datasets.md)
    - [手写中文OCR数据集](./doc/doc_ch/handwritten_datasets.md)
    - [垂类多语言OCR数据集](./doc/doc_ch/vertical_and_multilingual_datasets.md)
- [效果展示](#效果展示)
- FAQ
    - [通用问题](./doc/doc_ch/FAQ.md)
    - [PaddleOCR实战问题](./doc/doc_ch/FAQ.md)
- [参考文献](./doc/doc_ch/reference.md)
- [许可证书](#许可证书)
- [代码组织结构](./doc/doc_ch/tree.md)

<a name="PP-OCRv2"></a>

## PP-OCRv2 Pipeline
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[1] PP-OCR是一个实用的超轻量OCR系统。主要由DB文本检测、检测框矫正和CRNN文本识别三部分组成。该系统从骨干网络选择和调整、预测头部的设计、数据增强、学习率变换策略、正则化参数选择、预训练模型使用以及模型自动裁剪量化8个方面，采用19个有效策略，对各个模块的模型进行效果调优和瘦身(如绿框所示)，最终得到整体大小为3.5M的超轻量中英文OCR和2.8M的英文数字OCR。更多细节请参考PP-OCR技术方案 https://arxiv.org/abs/2009.09941

[2] PP-OCRv2在PP-OCR的基础上，进一步在5个方面重点优化，检测模型采用CML协同互学习知识蒸馏策略和CopyPaste数据增广策略；识别模型采用LCNet轻量级骨干网络、UDML 改进知识蒸馏策略和Enhanced CTC loss损失函数改进（如上图红框所示），进一步在推理速度和预测效果上取得明显提升。更多细节请参考PP-OCRv2[技术报告](https://arxiv.org/abs/2109.03144)。

<a name="效果展示"></a>

## 效果展示 [more](./doc/doc_ch/visualization.md)
- 中文模型

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    <img src="./doc/imgs_results/ch_ppocr_mobile_v2.0/00056221.jpg" width="800">
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- 英文模型
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- 其他语言模型
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<a name="社区贡献"></a>

## 最新社区贡献

- 基于PaddleOCR的社区项目： [FastOCRLabel](https://gitee.com/BaoJianQiang/FastOCRLabel)：完整的C#版本标注工具 (@ [包建强](https://gitee.com/BaoJianQiang) )
- 为PaddleOCR新增功能：非常感谢 [Evezerest](https://github.com/Evezerest)， [ninetailskim](https://github.com/ninetailskim)， [edencfc](https://github.com/edencfc)， [BeyondYourself](https://github.com/BeyondYourself)， [1084667371](https://github.com/1084667371) 贡献了[PPOCRLabel](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.3/PPOCRLabel/README_ch.md) 的完整代码。
- 代码与文档优化：非常感谢 [BeyondYourself](https://github.com/BeyondYourself) 给PaddleOCR提了很多非常棒的建议，并简化了PaddleOCR的部分代码风格。
- 多语言语料：非常感谢 [Mejans](https://github.com/Mejans) 给PaddleOCR增加新语言奥克西坦语Occitan的字典和语料([#954](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/pull/954))。

完整社区贡献列表可查看[社区贡献文档](./doc/doc_ch/thirdparty.md)

<a name="许可证书"></a>

## 许可证书
本项目的发布受<a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/master/LICENSE">Apache 2.0 license</a>许可认证。