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CnOCR

Tech should serve the people, not enslave them!
请勿将此项目用于文字审查！
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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，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供使用者训练自己的模型。欢迎扫码加小助手为好友，备注 ocr，小助手会定期统一邀请大家入群：

作者也维护 知识星球 CnOCR/CnSTD私享群 ，这里面的提问会较快得到作者的回复，欢迎加入。知识星球私享群也会陆续发布一些CnOCR/CnSTD相关的私有资料，包括更详细的训练教程，未公开的模型，不同应用场景的调用代码，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 。

使用说明

CnOCR 从 V2.2 开始，内部自动调用文字检测引擎 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。

在 Cloud IDE 中预览

https://idegithub.com/breezedeus/CnOCR

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。

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。

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（之后简称 ppocr）的中文识别模型 rec_model_name='ch_PP-OCRv3' 进行识别。

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' 。

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。

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：

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。

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：

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。

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：

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）：

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：

> 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：

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 。

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	√	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

• 支持图片包含多行文字 (Done)
• crnn模型支持可变长预测，提升灵活性 (since V1.0.0)
• 完善测试用例 (Doing)
• 修bugs（目前代码还比较凌乱。。） (Doing)
• 支持空格识别（since V1.1.0）
• 尝试新模型，如 DenseNet，进一步提升识别准确率（since V1.1.0）
• 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
• 由 MXNet 改为 PyTorch 架构（since V2.0.0）
• 基于 PyTorch 训练更高效的模型
• 支持列格式的文字识别
• 打通与 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💪🏻 。

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官方代码库：https://github.com/breezedeus/cnocr。