百度开源，一个强大、轻量级的 OCR 工具包（附源码）

悟空码字
235 阅读6分钟

大家好，我是小悟。

如果你也被下面这些事折磨过，大概会懂我为什么对 PaddleOCR 这么有好感：

  • 开会拍的白板，想整理成文档，只能对着照片一个字一个字敲；
  • 客户发来的 PDF 合同，“复制粘贴”按钮永远是灰的，只能手动抄；
  • 一堆纸质发票、报销单，财务要录入系统，眼睛看花、手指发麻；
  • 孩子的手写作业想存个电子版，又不想再打一遍。

这些场景都有一个共同点：要从图片或扫描件里，把文字“拿出来”。要么靠手工，要么花钱买各种在线 OCR 服务，次数受限、格式乱。

直到遇见 PaddleOCR，才觉得这种重复劳动，终于有工具能帮上大忙了。

PP-OCRv5 Demo

🤔 PaddleOCR 到底是什么？

简单说，它是百度开源的一套 OCR 工具箱 + 文档解析引擎。

它不仅能识别图片里的文字，还能处理表格、文档版面，甚至支持多语言、手写体。最关键是，它开源免费、模型可以本地部署，非常友好。

从技术架构上看，它遵循经典的“检测—识别—结构化”流程：

  1. 文本检测：先用算法找出图片里文字的位置，哪怕歪歪扭扭、透视变形也能搞定。
  2. 方向分类：自动判断文字是正的还是倒的、横着还是竖着，并纠正过来。
  3. 文本识别：把定位好的文字块，转成可编辑的文本，支持中文、英文、数字，甚至手写体。
  4. 结构化输出：对于表格，它能还原成行列结构，直接导出为 Excel；对于文档，能分析出标题、段落、表格等布局。

这个流程背后是 PP-OCR 系列模型，从早期版本到现在的 PP-OCRv5，一直在“精度、速度、体积”之间找平衡。

PP-StructureV3 Demo

🚀 它到底能做什么？

聊聊几个让我印象很深的功能。

1. 图片文字识别：告别手抄

这是最基础的功能，但效果很扎实。无论是手机拍的菜单、路牌，还是电脑里的截图、PDF 扫描页，它都能快速提取文字，并按顺序排好。

技术上，它通过 DB 文本检测算法和 CRNN/Transformer 识别网络，对模糊、倾斜、低分辨率的图片有很好的鲁棒性。一些光线很差的老照片，它依然能认出大部分内容，只是置信度会低一些，需要人工校对关键字段。

2. 表格识别：扫描件秒变 Excel

很多客户发来的报价单、对账单都是扫描版 PDF，以前用在线工具转换，表格线歪七扭八，合并单元格全乱了，还得手动调整半天。

PaddleOCR 的表格识别是“检测+识别”两步走：先找到表格区域，再分析每个单元格的内容和位置关系，最后输出结构化的 JSON 或 Excel 文件。

3. 文档解析：复杂版式也不怕

如果你经常处理论文、技术手册、合同等长文档，PP-StructureV3 和 PP-DocTranslation 这两个功能会很实用。

  • PP-StructureV3：能分析文档的版面结构，识别标题、段落、表格、图表、公式等元素，并保留它们的层级关系。对于多栏布局、嵌套表格、竖排文本，它都能处理得不错。

  • PP-DocTranslation：在 OCR 的基础上，结合文心大模型，实现端到端的文档翻译。它不仅能翻译文字，还能保持原文档的格式，比如标题层级、表格结构、公式位置等。

4. 多语言与手写体：覆盖更多场景

PaddleOCR 的多语言能力也很强。PP-OCRv5 模型支持多种语言，对于混合语言文档，它能自动识别语言类型，切换识别模式，效果比单语种模型好很多。

手写体识别方面，它支持复杂连笔、非规范字迹，在 CASIA-HWDB 等数据集上的识别准确率能达到 90% 以上。

PP-StructureV3 Demo

💻 使用体验如何？

1. 安装与上手：对新手友好

PaddleOCR 的安装非常简单，用 pip 一条命令就能搞定：

pip install paddlepaddle paddleocr

2. 代码示例：几行代码实现功能

PaddleOCR 的 Python API 设计得很简洁，几行代码就能实现文字识别：

pythonfrom paddleocr import PaddleOCR

初始化OCR（支持多语言，如'en'、'ch'、'fr'等）

ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")

识别图片中的文字

result = ocr.ocr('test.jpg', cls=True)

输出结果（包含坐标、文本、置信度）

for line in result:print(line[1][0])  # 文本内容

对于表格识别，只需要添加 table_engine=True参数，就能直接导出 Excel 文件：

pythonfrom paddleocr import PaddleOCR, draw_table_result

初始化表格识别模型

table_engine = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch", table_engine=True)

识别表格并输出Excel

result = table_engine.table_ocr('table.jpg', output='output.xlsx')

可视化结果

img = draw_table_result('table.jpg', result)img.save('table_result.jpg')

4. 自定义训练：满足个性化需求

如果预训练模型不能满足你的需求（比如识别特定字体、行业术语），PaddleOCR 支持自定义训练。

你只需要准备自己的数据集，用官方提供的 tools/train.py脚本进行微调，就能得到一个适合自己场景的模型。

图片

🌟 为什么推荐它？

推荐 PaddleOCR，不是因为它“完美”，而是因为它“实用”。

1. 开源免费

PaddleOCR 采用 Apache 2.0 开源协议，可以免费使用。很多公司的报销系统、文档管理工具都用它做底层识别引擎，这足以说明它的可靠性。

2. 功能全面，覆盖多场景

从基础的文字识别，到复杂的表格解析、文档翻译，再到多语言、手写体支持，PaddleOCR 几乎覆盖了所有常见的 OCR 场景。

3. 社区活跃，持续迭代

PaddleOCR 的 GitHub 星标数已经超过 6 万，社区非常活跃。百度团队持续迭代，从 PP-OCRv3 到 PP-OCRv5，再到 PP-StructureV3、PP-DocTranslation，不断推出新功能、优化性能。

PaddleOCR Architecture

最后

PaddleOCR 不是一个“高大上”的 AI 项目，而是一个“能解决实际问题”的工具。它能帮助从重复劳动中解放出来，有更多时间去做更有创造性的事情。

如果你也被“手抄文字、手动录数据”折磨过，不妨试试 PaddleOCR。它可能不会让你“瞬间爱上工作”，但至少能让你少掉很多不必要的麻烦。

图片

开源社区

GitHub：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCRPaddleOCR官方：https://aistudio.baidu.com/paddleocr

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我手中的金箍棒，上能通天，下能探海

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