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摘要： 开源、免费、离线OCR识别软件-Umi-OCRUmi-OCR是一款开源免费、可批量识别图片文档的离线OCR软件。Umi-OCR以其强大的功能和便捷的操作，成为了OCR工具中的佼佼...

开源、免费、离线OCR 识别 软件-Umi-OCR

Umi-OCR是一款开源免费、可批量识别图片文档的离线OCR软件。Umi-OCR以其强大的功能和便捷的操作，成为了OCR工具中的佼佼者。它不仅支持离线操作，无需频繁切换接口，还能批量识别图片中的文字，并支持多种语言文本，对识别后的文字进行排版优化。

UmiOCR是一款开源、免费且支持离线的OCR识别软件。以下是关于UmiOCR的详细介绍：开源与免费：UmiOCR是一款完全开源且免费的OCR工具，用户无需支付任何费用即可使用其全部功能。离线识别：该软件支持离线OCR识别，无需连接互联网即可进行文本识别，保护用户隐私的同时提高了使用的便捷性。

Umi-OCR是一款基于paddle实现的免费、开源OCR软件，支持截图识别、批量识别、文档识别等多种识别方式，并具备多语言能力。用户无需网络连接即可进行OCR识别，非常适合在离线环境下使用。软件特点免费开源：Umi-OCR的所有代码均开源，用户可以免费使用并获取源代码。

Umi-OCR是一款完全免费、开源的OCR工具，适用于 Windows 系统。它支持离线使用，这意味着用户无需连接互联网即可进行文字识别操作。这一特性使得Umi-OCR在无法访问网络的环境下依然能够发挥强大的功能。精准识别能力 Umi-OCR的核心优势在于其精准的识别能力。

Umi-OCR是一款完全离线的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）图片转文字识别软件，它以其开源免费、功能强大且易于使用的特点，赢得了广大用户的青睐。开源免费，使用无忧 Umi-OCR是一款开源软件，这意味着用户可以自由地使用、修改和分发它，无需担心版权问题。

软件特点开源免费：Umi-OCR完全免费，且是开源项目，用户可以在github上找到其源代码并进行自定义修改或扩展。离线使用：无需网络连接，即可在本地进行OCR识别，保护用户隐私和数据安全。多语言支持：内置多国语言库，方便用户根据需求切换识别语言。

公式ocr算法开源

我们的OCR引擎已经在Github开源，专门用于处理OCR任务，特别是针对长序列的latex公式识别。以下是对该OCR算法开源项目的详细介绍：项目背景与目标我们的OCR引擎项目已经成功在GitHub上开源，其主要目标是满足公司对于低成本训练和推理的相关OCR任务需求。

pix2tex是一个免费的开源LaTeX OCR项目，它能够识别数学公式图片并转换为LaTeX代码。用户在网页端上传图片后，pix2tex能提取出公式并以LaTeX格式返回。部署pix2tex可采用Docker方式，适用于Windows、Linux等操作系统。

主流OCR模型开源项目主要包括PaddleOCR、Tesseract、EasyOCR、MMOCR等，这些项目覆盖了不同场景需求，在工业界和学术界应用广泛。

Umi-OCR的资源获取用户可通过以下方式获取Umi-OCR的资源和相关信息：GitHub仓库：访问Umi-OCR的GitHub仓库，获取最新的代码、文档和更新信息。社区支持：加入Umi-OCR的社区，与其他用户和开发者交流心得、分享经验，共同推动Umi-OCR的发展和完善。

尽管LaTeX-OCR在开源项目中拥有高星数，但其识别复杂公式的能力有限。相比之下，TexTeller通过使用550K和5M的数据集，以及端到端的训练方法，提升了识别精度和通用性，能有效处理复杂的长公式和多行公式，弥补了LaTeX-OCR在实际应用场景中的不足。

狂揽Github—start19.7k☆开源OCR—Umi-OCR

Umi-OCR源码及可执行程序下载源码下载：Umi-OCR的源码可以在Github上找到，具体链接为：GitHub - hiroi-sora/Umi-OCR at release/0。在这里，你可以浏览项目的源代码，了解项目的架构和实现细节。

【大模型】零成本!本地部署OCR文字识别详细教程

使用gradio、streamlit、Dash等框架快速生成AI应用界面。将所有代码粘贴到ocr_app.py脚本并运行，本地访问10.1：7860即可看到OCR文字识别的效果页面。如果GPU环境在远处服务器上，还需进行端口转发。总结：通过以上步骤，可以在本地成功部署OCR文字识别应用，无需GPU，零成本实现。不同场景下的识别准确率表现良好，可以动手实践并体验本地部署OCR的乐趣。

首先，模型的地址如下：cv_convnextTiny_ocr系列模型。文字识别是指给定一张文本图片，识别出图中所含文字并输出对应字符串。OCR模型的发展历史和原理可以参考：OCR文字识别方法综述-阿里云开发者社区以及ConvNextViT模型原理介绍。

文字识别，就是将给定的文本图片中的文字识别并输出对应的字符串。OCR模型的发展历史可以参考：OCR文字识别方法综述-阿里云开发者社区。

基础使用流程文件上传进入官网后，点击主页面“上传文件”区域，支持拖拽或手动选择本地文件。支持格式：JPG、PNG等常见图片类型，以及多页PDF文档。自动处理与进度提示系统自动加载文件并进行预处理，界面显示进度条提示当前状态，用户无需手动干预后续分析环节。

linux 搭建ocr的三个步骤

首先，确保系统满足Tesseract的安装条件，如具备必要的依赖库和工具。使用wget命令从官方GitHub仓库下载Tesseract的源码。解压下载的源码包，并进入解压后的目录。在该目录下，依次执行./autogen.sh、./configure、make和sudo make install等命令，完成Tesseract的编译和安装。

安装并编译Tesseract：安装前，下载所需的leptonica和tesseract文件，并确保已下载至本地。接着，安装leptonica依赖，配置环境变量以避免安装过程中出现找不到leptonica的问题。最后，通过命令行安装tesseract，安装过程中需要下载OCR识别字符集，测试验证安装是否成功。至此，基础安装编译工作完成。

服务环境准备下载Docker镜像：从官方渠道下载适用于CPU 版本的PPOCR Docker镜像。安装PPOCR模型和服务化工具：在Docker容器中安装所需的PPOCR模型和服务化工具。服务端部署安装并服务化模型：将PPOCR模型安装到Docker容器中，并将其服务化，以便可以通过HTTP请求进行访问。