RapidOCR 入门介绍信创级开源OCR - 为世界内容安全贡献力量

老马啸西风2026/1/6大约 5 分钟

信创级开源OCR - 为世界内容安全贡献力量

📝 简介

目前，我们自豪地推出了运行速度最为迅猛、兼容性最为广泛的多平台多语言OCR工具，它完全开源免费，并支持离线环境下的快速部署。

支持语言概览： 默认支持中文与英文识别，对于其他语言的识别需求，我们提供了便捷的自助转换方案。

具体转换指南，请参见这里。

项目缘起： 鉴于PaddleOCR在工程化方面仍有进一步优化的空间，为了简化并加速在各种终端设备上进行OCR推理的过程，我们创新地将PaddleOCR中的模型转换为了高度兼容的ONNX格式，并利用Python、C++、Java、C#等多种编程语言，实现了跨平台的无缝移植，让广大开发者能够轻松上手，高效应用。

名称寓意： RapidOCR，这一名称蕴含着我们对产品的深刻期待——轻快（操作简便，响应迅速）、好省（资源占用低，成本效益高）并智能（基于深度学习的强大技术，精准高效）。我们专注于发挥人工智能的优势，打造小巧而强大的模型，将速度视为不懈追求，同时确保识别效果的卓越。

使用指南：

直接部署：若本仓库中已提供的模型能满足您的需求，那么您只需参考官方文档进行RapidOCR的部署与使用即可。
定制化微调：若现有模型无法满足您的特定需求，您可以在PaddleOCR的基础上，利用自己的数据进行微调，随后再将其应用于RapidOCR的部署中，实现个性化定制。

如果您发现本仓库对您的项目或学习有所助益，恳请您慷慨地给个小星星⭐，给予我们支持与鼓励！

🎥 效果展示

🛠️ 安装

pip install rapidocr onnxruntime

📋 使用

from rapidocr import RapidOCR

engine = RapidOCR()

img_url = "https://github.com/RapidAI/RapidOCR/blob/main/python/tests/test_files/ch_en_num.jpg?raw=true"
result = engine(img_url)
print(result)

result.vis("vis_result.jpg")

📚 文档

完整文档请移步：docs

👥 谁在使用？(更多)

更多使用RapidOCR的项目，欢迎在登记地址登记，登记仅仅为了产品推广。

🙏 致谢

非常感谢PaddleOCR的一切。
非常感谢PaddleOCR2Pytorch提供转换后的PyTorch格式模型。
非常感谢PaddleX提供文档模型。
非常感谢DeliciaLaniD修复ocrweb中扫描动画起始位置错位问题。
非常感谢zhsunlight关于参数化调用GPU推理的建议以及细致周到的测试。
非常感谢lzh111222334修复python版本下rec前处理部分bug。
非常感谢AutumnSun1996在#42中的建议。
非常感谢DeadWood8提供了Nuitka打包rapidocr_web的操作文档和可执行exe。
非常感谢Loovelj指出对文本检测框排序时顺序问题，详情参见issue 75。

RapidOCR4j

😺 项目介绍

本项目是多平台OCR工具，RapidOCR的Java移植版本，采用ONNXRuntime作为推理引擎调用模型，包括使用OpenCV对图片的处理优化等

✨如果该项目对您有帮助，您的star是我不断优化的动力！！！
github点击前往
gitee点击前往

👏 项目特点

纯Java代码调用ONNXRuntime + OpenCV，方便二次开发
支持CPU版本和GPU版本
支持传入Path、BufferedImage、byte[]、Mat
支持Windows、Linux、Mac平台，具体如下：

OS	Architecture
macOS	Intel
macOS	Apple Silicon (arm64)
Linux	x86_64
Linux	ARMv7 (arm)
Linux	ARMv8 (arm64 / aarch64)
Windows	x86_32
Windows	x86_64

目前跨平台主要是opencv的限制，如果是其他平台，可在本机手动编译opencv4.6.0，把平台二进制文件路径传给opencvLibPath参数

OcrConfig ocrConfig = new OcrConfig();
ocrConfig.Global.setOpencvLibPath("src/test/resources/libopencv_java481.so");
RapidOCR rapidOCR = RapidOCR.create(ocrConfig);

🎉 快速开始

安装依赖，默认使用CPU版本

<dependency>
    <groupId>io.github.hzkitty</groupId>
    <artifactId>rapidocr4j</artifactId>
    <version>1.0.3</version>
</dependency>

使用示例

RapidOCR rapidOCR = RapidOCR.create();
OcrResult ocrResult = rapidOCR.run("src/test/resources/text_01.png");

如果想要使用GPU, onnxruntime_gpu 对应版本可以在这里找到
here.

<dependency>
    <groupId>io.github.hzkitty</groupId>
    <artifactId>rapidocr4j</artifactId>
    <version>1.0.3</version>
    <exclusions>
      <exclusion>
        <groupId>com.microsoft.onnxruntime</groupId>
        <artifactId>onnxruntime</artifactId>
      </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>

<!-- 1.18.0 support CUDA 12.x -->
<dependency>
    <groupId>com.microsoft.onnxruntime</groupId>
    <artifactId>onnxruntime_gpu</artifactId>
    <version>1.18.0</version>
</dependency>

OcrConfig想更深入了解，请移步config.yaml参数解释

新增 returnWordLevel 参数，支持返回英语单字坐标(false)/单词(true)坐标

安卓版本。使用 RapidOCR4j-Android

参考资料

https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools

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