DAVAR-Lab-OCR

多模态文档理解开源工具箱

DAVAR-OCR 文字识别文档理解开源代码库算法实现 Github 开源项目

DAVAR-Lab-OCR是海康威视研究院DAVAR实验室开发的开源OCR仓库，实现了多项最新学术成果。该工具箱涵盖文本检测、识别和端到端识别等基础OCR任务，同时包含信息提取、表格识别和版面分析等文档理解功能。基于mmdetection和mmcv框架构建，具有良好的兼容性和扩展性，为OCR领域的研究和应用提供了综合解决方案。

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介绍相关项目

simple-ocr-opencv - 基于OpenCV和NumPy的轻量级Python OCR工具

GithubOCROpenCVPython图像识别开源项目机器学习

simple-ocr-opencv是一个基于OpenCV和NumPy的Python OCR工具。它采用矩形模型进行图像分割，使用k-NN算法实现字符分类。项目结构清晰，包含示例代码，支持自定义训练，并提供预标注训练图像和交互式标注功能。开发者可通过example.py快速上手。这个开源项目遵循GNU AGPLv3许可证，适合需要实现基础OCR功能的开发者使用。

EasyOCR - 支持80多种语言文字识别工具

CRNNDBnetEasyOCRGithubOCRPytorch开源项目

EasyOCR是一款支持80多种语言和主要书写系统（如拉丁文、中文、阿拉伯文等）的光学字符识别（OCR）工具。它提供简单的安装和使用指南，帮助快速实现文本检测与识别，适用于多种场景。最新版本增加了Apple Silicon支持并修复了兼容性问题。未来版本将支持手写文本识别，进一步增强其功能。

image-text-localization-recognition - 场景文本检测与识别研究进展资源汇总

Github人工智能场景文本检测开源项目文本识别深度学习计算机视觉

该项目汇总了场景文本检测与识别领域的最新研究成果,包含牛津大学、深圳先进技术研究院、华南理工大学等机构发表的论文和开源代码。内容覆盖文本检测、文本识别、端到端文本识别等方向,为相关研究提供全面参考。项目保持更新,持续跟踪领域进展,是场景文本分析研究的重要资源库。

manga-ocr - 日本漫画光学字符识别工具，支持多种文本处理场景

GithubManga OCRPythonTransformers光学字符识别开源项目日本放送協会

Manga OCR 是一款基于Transformer的自定义端到端模型的光学字符识别工具，专为日本漫画设计。它可以识别垂直和平行文本、带有振假名的文本、覆盖在图像上的文本、各种字体以及低质量图像。Manga OCR 支持一次性识别多行文本，适用于漫画中的文本气泡。同时，该项目还提供与GUI阅读器和HTML覆盖生成工具的集成，便于用户创建完整的阅读和挖掘工作流程。

PaddleOCR2Pytorch - 开源工具实现PaddleOCR模型向PyTorch框架的转换

GithubOCR系统PaddleOCR多语言识别开源项目文本检测文本识别

PaddleOCR2Pytorch是一个开源项目，致力于将PaddleOCR模型转换为PyTorch框架可用的版本。项目支持多种OCR算法，涵盖文本检测、方向分类和文本识别，同时提供丰富的预训练模型。它不仅使PyTorch用户能够便捷使用PaddleOCR的优质模型，还为跨深度学习框架的模型转换提供了实用参考。

surya - 开源多语言文档识别与分析工具

GithubOCRSurya多语言识别布局分析开源项目文档处理

Surya是一个开源文档OCR工具包，支持90多种语言的文本识别，性能可与云服务媲美。它提供行级文本检测、布局分析和阅读顺序检测等功能，适用于多种文档类型。Surya不仅识别文本，还能分析文档结构，为文档解析提供全面解决方案。该工具适合研究和个人使用，商业使用需注意相关许可条件。

tools-ocr - Tree Hole OCR 高效本地文本识别工具

GithubPDF识别Tree Hole OCR开源项目文本识别本地OCR识别跨平台兼容

Tree Hole OCR是一款基于Paddle OCR模型的本地文本识别工具。无需联网即可快速识别文字，支持PDF、图像和截图识别等多种功能。采用Java和JavaFX开发，具有良好的跨平台兼容性，适用于Mac OS X 12.6及以上系统。该工具依赖于DJL、PyTorch等深度学习框架，集成了OpenCV图像处理库。除基本文本识别外，还支持PDF识别和快捷键截图识别。项目开源，可在GitHub或Gitee上获取源码。

manga-ocr-base - 高精度日语漫画OCR模型支持多场景文本识别

GithubHuggingfaceManga OCR图像文本转换开源项目日本漫画日语文字识别模型视觉编码器解码器

manga-ocr-base是一款专为日语漫画开发的OCR模型，采用Vision Encoder Decoder框架。它不仅能识别垂直和水平文本，还可处理带振假名的文字和图像上的叠加文字。该模型适用于多种字体和样式，并能在低质量图像中保持高识别率。除漫画外，它还可用于一般日语印刷文本识别。该开源项目已在GitHub上发布，为日语文本识别领域提供了新的解决方案。

doctr-torch-parseq-multilingual-v1 - 多语言OCR解决方案，兼具TensorFlow 2和PyTorch兼容性

DoctrGithubHuggingfacePyTorchTensorFlow 2光学字符识别开源项目模型模型预测

该项目是一种多语言光学字符识别（OCR）工具，支持TensorFlow 2和PyTorch，提供了流畅的用户体验。开发者可通过Python代码方便地加载和预测模型，实现从文字检测到识别的完整流程，非常适合需要多语言处理的应用。

BetterOCR - 多个OCR引擎与LLM结合实现高精度文本检测

BetterOCRGithubLLMOCR引擎多语言支持开源项目文本检测

BetterOCR通过结合EasyOCR、Tesseract和Pororo等OCR引擎，并使用LLM技术，解决多语言文本检测难题。支持自定义上下文以提高文本识别的精度，即使是罕见或非传统词汇也能保证高准确性。支持异步操作和改进的界面，并持续快速开发中。欢迎贡献与参与，共同提升OCR技术。

相关项目

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