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+个训练好的识别模型，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。欢迎加入 交流群。CnOCR 追求的目标一直是使用简单，而不是实现各种最新的模型算法。

CnOCR V2.2 前两天终于上线了，内部集成了场景文字检测功能，终于不挑图片了~。 而且，文档做了大规模更新，可爱多了~。

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

可以使用 在线 Demo 查看效果。

之前版本把文本检测 CnSTD 分离出来的初衷是 CnOCR 不用依赖opencv，降低安装成本，结果发现opencv的安装对大部分人来说不是事。分离出来的另一个问题是很多人在第一次用CnOCR时都是在随便的一张图片上看效果，然后觉得效果很差就不用了。真正结合CnSTD试验效果的人很少。 从 V2.2 开始，CnOCR 内部调用 CnSTD 进行文本检测，这样整个文本检测+文本识别过程都在 CnOCR 内部完成，对用户完全透明。

CnOCR 新版 V2.2 会比 PaddleOCR (ppocr) 好用，主要体现在四个方面：

1. CnOCR 安装更简单，不依赖PaddlePaddle；
2. CnOCR 使用更简单，主要接口依旧就3个，文档尽量简洁明了；
3. CnOCR 精度不低于 ppocr，因为 CnOCR 中引入了 ppocr 的主要模型（ONNX版本）。而且从我的使用经验看，CnOCR 自己训练的模型在某些场景精度是比 ppocr 模型更高的，比如不常见的汉字排列，简单的文字截图图片；
4. CnOCR 速度更快。CnOCR 中支持的ppocr模型是 ONNX版本，会比 ppocr 的 paddle版本更快一倍左右（经验值）。而且 CnOCR 自己训练的部分识别模型更精简，速度也会更快。

安装简单

嗯，顺利的话一行命令即可完成安装。

> pip install cnocr

更多说明可见 安装文档。

注：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。

各种场景的调用示例

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 CnOcrimg_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。

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 CnOcrimg_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：

竖排文字识别

采用来自 ppocr 的中文识别模型 rec_model_name='ch_PP-OCRv3' 进行识别。

from cnocr import CnOcrimg_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 CnOcrimg_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 CnOcrimg_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 CnOcrimg_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

更多文档

请见：https://cnocr.readthedocs.io 。

知识星球私享群

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