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RapidOCR

开源多语言OCR工具 支持跨平台快速部署

RapidOCR开源OCR多平台多语言ONNXGithub开源项目

RapidOCR是一个开源的多平台、多语言OCR工具，具有高速识别和广泛兼容性。该工具支持快速离线部署，采用ONNXRuntime推理引擎，识别速度显著优于PaddlePaddle引擎。RapidOCR内置中英文识别功能，同时支持其他语言的自定义转换。基于深度学习技术，RapidOCR注重轻量化设计和高效性能，适用于快速OCR部署和定制化需求场景。

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介绍相关项目
TextSnatcher - Linux平台高效图像文字识别工具
GithubLinux应用OCRTextSnatcher图像文字识别开源软件开源项目
TextSnatcher是一款为Linux平台开发的开源OCR工具，基于Tesseract OCR 4.x引擎。它支持多语言识别，能快速从图像中提取文字。用户通过简单拖动即可完成文本复制，操作便捷。TextSnatcher界面友好，适用于日常和工作中的各种文字提取需求。该工具效率高，功能实用，为Linux用户提供了便捷的图像文字识别解决方案。
gImageReader - 基于tesseract-ocr的开源图像文字识别工具 支持多格式处理
GithubOCR软件PDF处理gImageReadertesseract-ocr图像识别开源项目
gImageReader是一个基于tesseract-ocr的开源图像文字识别工具。它提供简洁的Gtk/Qt前端界面，支持从多种来源导入PDF和图像，包括磁盘、扫描设备、剪贴板和屏幕截图。该工具可批量处理文件，支持手动或自动定义识别区域，输出格式包括纯文本和hOCR。gImageReader还具备文本后处理、拼写检查和生成PDF等功能，支持多语言识别。作为一款功能全面的OCR软件，gImageReader为用户提供了便捷的文字识别解决方案。
trocr-base-printed - 基于Transformer的OCR模型 专注印刷文本识别
GithubHuggingfaceTrOCRTransformer模型光学字符识别图像转文本开源项目模型自然语言处理
TrOCR是一种基于Transformer的光学字符识别模型，专门针对印刷文本设计。该模型采用图像Transformer编码器和文本Transformer解码器架构，在SROIE数据集上经过微调。TrOCR能高效处理单行文本图像，为OCR任务提供先进解决方案。这个开源项目适用于多种场景，可轻松集成到各类文本识别应用中。
InvoiceOCR - 发票OCR和AI解决方案综合对比平台
AIAI工具OCR发票处理数据提取自动化
InvoiceOCR网站全面收录并对比各类发票OCR和AI解决方案。汇集了领先的发票处理和数据提取软件，涵盖高级AI处理、智能数据提取、多语言支持等功能。网站提供详细比较，帮助企业选择最适合的发票自动化工具，提升处理效率和准确度。
InternVL - 开源多模态模型包提供商业级性能
GPT-4oGithubInternVLSOTA性能多模态模型开源开源项目
InternVL项目，作为一个领先的开源多模态模型套件，提供可媲美商业模型GPT-4o的性能。该项目开放源代码，支持多语种和高效OCR功能，在多个benchmark中展现出顶尖性能。该平台包括多种模型，如InternVL2-Pro和Mini-InternVL系列，适用于从聊天机器人至复杂多模态文档理解的应用场景。完备的文档资料和快速启动指南为社区成员提供便捷的使用和优化体验。
Bob - 在Mac平台上的全功能翻译和OCR工具
BobGithubOCRmacOS开源项目截图识别翻译
Bob为macOS用户提供全方位的翻译与OCR解决方案，支持文本、截图、输入及OCR翻译等多样化功能。整合了主流翻译引擎，如Google翻译和腾讯翻译君，确保准确快速地完成翻译任务。其高效的OCR技术，适用于多种应用场景，简化了文本识别过程。Bob的简洁界面和强大功能，使其成为提升Mac用户工作效率的优选工具。
tessdata_fast - Tesseract OCR引擎的快速整数训练模型
GithubLSTM引擎OCR语言Tesseract OCR开源项目快速整数版本训练模型
tessdata_fast项目提供Tesseract 4和5 LSTM OCR引擎的快速整数训练模型。这些模型在速度和准确性间取得平衡，包括单一语言和多语言脚本模型，支持多种语言和文字系统。虽不支持微调和增量训练，但已在多数Linux发行版中广泛应用，为OCR处理提供高效解决方案。
LaTeX_OCR_PRO - 基于深度学习的多语言数学公式识别系统
AttentionGithubLaTeX_OCR_PROSeq2Seq开源项目数学公式识别机器学习
LaTeX_OCR_PRO是一个开源的数学公式识别项目，结合Seq2Seq、Attention和Beam Search技术，实现了对标准、中文及手写数学公式的高精度识别。项目提供完整的环境配置、数据处理、模型训练和评估流程，在多项性能指标上达到业界领先水平。此外，LaTeX_OCR_PRO还支持训练过程和注意力机制的可视化，为相关研究和应用开发提供了有力支持。
Pix2Text - 开源Python工具，支持高精度数学公式检测和80多种语言的文本识别
GithubOCRPix2Text开源开源项目数学公式检测表格识别
Pix2Text是一款免费开源的Python工具，主要功能与Mathpix类似，能够将复杂布局的图像、表格、文本和数学公式转换为Markdown格式。它支持超过80种语言的文本识别，包括简体中文、繁体中文、英语和越南语。最新的V1.1.1版本引入了新的数学公式检测模型，大幅提升了识别准确性。用户也可以通过在线服务和演示来体验其强大功能。
zerox - 基于视觉模型的创新文档数字化工具
AIGPTGithubMarkdownZerox OCR开源项目文档处理
Zerox OCR是一款基于视觉模型的文档处理工具，通过将PDF转换为图像并使用GPT模型生成Markdown文本，有效处理复杂布局、表格和图表。与传统OCR服务相比，Zerox在准确度和表格处理方面表现出色，同时保持价格竞争力。该工具支持多种输入方式，提供灵活配置，为文档数字化提供了简单高效的解决方案。
相关项目
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