RapidOCR：OCR工具，多平台多语言开源识别软件

资源简介

RapidOCR是一款完全开源、免费且支持离线部署的多平台多语言光学字符识别（OCR）工具。

它基于深度学习框架 如ONNXRuntime、OpenVINO、PaddlePaddle和PyTorch，将PaddleOCR模型转换为高度兼容的ONNX格式，通过Python、C++、Java、C#等多种编程语言实现无缝移植，助力开发者快速集成并高效应用。RapidOCR的名称寓意轻快、节省和智能，其中“轻快”体现在操作简便、响应迅速，“节省”体现为资源占用低、成本效率高，而“智能”则源于深度学习加持，实现高精度文本识别。

该工具的核心优势包括高效性能、多语言支持、开源免费以及跨平台兼容。它采用优化后的深度学习模型，推理速度显著提升，适合对实时性要求高的场景。同时，它默认覆盖中文与英文识别，通过自助转换方案可扩展至其他语种。此外，该项目在GitHub上完全开源，支持在线和离线环境快速部署，无使用门槛，并且在Windows、Linux、macOS等操作系统以及嵌入式设备均可部署。

RapidOCR的应用场景十分广泛，例 如文档数字化、自动数据录入、车牌识别系统和媒体文字抓取等。它可以帮助企事业单位将纸质档案转化为可编辑格式，提高办公及检索效率；针对表格、发票等场景，自动提取文字内容，减少人工录入错误；结合视频流或静态图像，实现车辆自动管理与监控。在使用方面，用户可以直接部署仓库内提供的常用模型，按官方文档操作即可完成RapidOCR的部署与调用。

当默认模型无法满足特定需求时，用户还可以基于PaddleOCR对模型进行微调，再转换为ONNX格式，确保在RapidOCR框架内实现个性化定制。总之，RapidOCR为开发者提供了一个高效、便捷、跨平台的OCR工具，助力实现各种场景下的文本识别需求。

资源链接

在线演示地址：https://huggingface.co/spaces/RapidAI/RapidOCRv2

GitHub地址：https://github.com/RapidAI/RapidOCR

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