chineseocr_lite README

The project's README from github.com/DayBreak-u/chineseocr_lite. As one markdown file: README.md.

ChineseOCR Lite

CLI · Web Demo · Models · Multi-platform Demo

轻量级中文 OCR 项目，当前分支以 ONNX Runtime 推理为主，包含 Web 服务、Python 推理代码，以及 C++、JVM、Android、.NET 等多端 Demo。

功能

环境

推荐环境：

安装依赖：

pip install -r requirements.txt

启动 Web 服务

cd chineseocr_lite
python backend/main.py

服务默认监听 8089 端口。启动后终端会输出类似：

server is running: 192.168.x.x:8089

在浏览器打开该地址即可使用 Web OCR 页面。

CLI 使用

当前项目也可以作为命令行 OCR 工具使用，适合被 agent、脚本或批处理任务调用。

本地开发安装：

pip install -e .

识别单张图片并输出 JSON：

chineseocr test_imgs/res.jpg

写入 JSON 文件：

chineseocr test_imgs/res.jpg --output result.json

同时输出带检测框的图片：

chineseocr test_imgs/res.jpg --output result.json --draw result.jpg

调整检测前的短边尺寸：

chineseocr test_imgs/res.jpg --compress 960

CLI 输出为稳定 JSON，便于 agent 解析：

{
  "text": "识别出的全文",
  "blocks": [
    {
      "text": "单个文本块",
      "score": 0.93,
      "box": [[12, 30], [210, 31], [209, 60], [11, 59]]
    }
  ],
  "elapsed": 1.24
}

也可以用 Python 模块方式运行：

python -m chineseocr_lite test_imgs/res.jpg

模型文件

当前仓库包含基础推理模型：

目录 文件 用途
models/ dbnet.onnx 文本检测
models/ crnn_lite_lstm.onnx 文本识别
models/ angle_net.onnx 文字方向分类
models_ncnn/ *.bin, *.param NCNN Demo 使用的模型

作为 Python CLI 包安装时，models/*.onnx 会随包一起安装，CLI 开箱即可使用。models_ncnn/ 和各端 Demo 不会作为 CLI 必需资源。

不要把训练权重、Python wheel、大型第三方库或构建产物直接提交到 Git。推荐放到 GitHub Releases、对象存储或 Git LFS。

项目结构

.
├── backend/             Web 服务与接口
├── models/              ONNX 模型
├── models_ncnn/         NCNN 模型
├── dbnet/               文本检测相关代码
├── crnn/                文本识别相关代码
├── angnet/              方向分类相关代码
├── cpp_projects/        C++ Demo
├── jvm_projects/        JVM Demo
├── android_projects/    Android Demo
├── dotnet_projects/     .NET Demo
├── test_imgs/           示例图片与效果图
├── config.py            模型与推理配置
├── model.py             OCR 推理入口
└── utils.py             通用工具函数

多端 Demo

以下 Demo 均为参考 Python 版本翻译或封装而来，彼此相互独立。

C++ Demo

目录：cpp_projects

JVM Demo

目录：jvm_projects

Android Demo

目录：android_projects

如果不想自行整合依赖库，完整源码工程可到 QQ 群共享中下载。

.NET Demo

目录：dotnet_projects

字符检测 OCR Demo

第三方项目：fanqie03/char-detection

根据本项目和 CRNN 原理推导每个字符的位置，并支持将字符组合成单词。

TNN 第三方 Demo

第三方项目：Tencent/TNN OCR 示例

基于本项目实现的轻量级中文 OCR Demo，支持 iOS 和 Android，使用 TNN 的 ARM CPU、OpenCL、Metal 后端加速模型计算。

效果展示

Web 识别

Web OCR result 1

Web OCR result 2

Android 识别

Android IMEI OCR

Android ID card OCR

Android plate OCR

.NET 识别

.NET OCR

字符检测 OCR

Character detection OCR

TNN 第三方 Demo

TNN camera OCR

TNN poster OCR 1

TNN poster OCR 2

chineseocr_lite (DayBreak-u/chineseocr_lite)

Searching Database…

12.3K ·GitHub
Chineseocr_lite
Что это такое?Сверхлёгкий движок OCR для китайского языка: находит и распознаёт текст на изображениях, включая вертикальный текст. Обнаружение, распознавание и определение угла наклона выполняются на трёх крошечных моделях общим объёмом всего 4,7 МБ, полностью на CPU.
Так что именно я устанавливаю — инструмент на Python, веб-приложение или SDK для мобильных?Основная ветка — это Python: CLI плюс веб-сервис на Tornado со страницей в браузере. В репозитории также есть независимые демо-примеры для C++, JVM (Java/Kotlin), Android и .NET.
Как его запустить?Установите его как Python-пакет — модели .onnx идут в комплекте, так что CLI работает сразу из коробки. Либо запустите веб-сервис на Tornado и откройте его адрес в браузере; по умолчанию он слушает порт 8089.
Что нужно моему компьютеру для работы — GPU или обычного ноутбука хватит?Python 3.6 на Windows, Linux или macOS. Основная ветка выполняет вывод на CPU, поэтому настройка CUDA или GPU не нужна; сборки для GPU есть только в демо-вариантах NCNN.
Китайский — единственный язык, который он умеет читать?Он создан для китайского текста — в README другие языки не упоминаются. Кроме того, демо для C++, JVM, Android и .NET — это справочные порты, переведённые с версии на Python: каждый поддерживается отдельно, а не как готовый вылизанный продукт.
А на телефоне он заработает?Android покрыт официальными демо: ONNX Runtime, NCNN (CPU и GPU) и MNN. Для iOS официального демо нет — стороннее демо на TNN добавляет iOS с использованием бэкендов ARM CPU, OpenCL или Metal.
Если я подаю ему изображения, всё ли остаётся на моём компьютере?Да — вывод выполняется полностью на CPU вашего компьютера с использованием встроенных моделей; никакие внешние сервисы не задействуются.
А вертикальный китайский текст он умеет, как колонки в традиционных макетах?Да — распознавание вертикального текста прямо названо ключевой функцией в описании проекта, наряду со сверхмалым общим размером моделей в 4,7 МБ.
Хочу демо для Android или C++, но не хочу сам возиться с нативными зависимостями — это возможно?Да — в README сказано, что полные проекты с исходным кодом доступны в файлах сообщества одной QQ-группы, если вы не хотите сами интегрировать ONNX Runtime, NCNN или MNN.
Может ли он выдать позицию каждого отдельного символа?Есть сторонний проект, fanqie03/char-detection, построенный на этом репозитории и принципах CRNN: он определяет позицию каждого символа и объединяет символы в слова.
What are similar projects?ncnn, HivisionIDPhotos, manga-image-translator, YOLOX, X-AnyLabeling, openvino, doctr, SimdPaddleOCR
Which topics is it in?ncnn, onnx, lightweight, ocr, inference, computer-vision, pytorch, c++, deep-learning, android, machine-learning, chinese
Creator
DayBreak-u
Size
241.4 MB
Stars
12.3K
Updated
CommitMay 18
Age
6y
Commits · 90 Days