mica-ppocr

Java 项目引入依赖即可本地识别证件，无需 Python 和 PaddlePaddle

mica-ppocr 是一个纯 Java 实现的 PP-OCRv6 图片文字识别库，基于 ONNX Runtime 推理，完全不依赖 PaddlePaddle 原生库，避免了 Java 项目集成 OCR 时常见的动态库部署与跨平台兼容问题。它主打 bit-exact 对位 Python 官方实现，识别结果与 PaddleOCR 保持一致，并针对行驶证、身份证、银行卡、驾驶证、营业执照等常见证件提供结构化字段抽取能力，直接输出姓名、证号、有效期等业务字段。项目以 Spring Boot Starter 形式发布，Java 后端只需引入依赖、配置模型路径即可调用，无需 Python 服务或额外中间件，适合已有 Java 技术栈、希望本地化部署 OCR 且对数据隐私敏感的企业场景。

开源 free 计算机视觉

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GitHub 星标 ★ 110

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类计算机视觉

开发团队lets-mica

所属国家

官网地址https://www.dreamlu.net

GitHubhttps://github.com/lets-mica/mica-ppocr

定价模式free

价格说明开源免费，无付费计划

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Java

技术栈/模型java,ocr,ppocrv6

GitHub 星标★ 110

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-07-29 00:00:00

最近更新2026-09-24 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-29

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使用教程

核心亮点

纯 Java + ONNX Runtime，零 PaddlePaddle 原生依赖，跨平台部署无需装 Python 环境
bit-exact 对位 Python 版 PP-OCRv6，识别精度有官方实现背书
内置行驶证、身份证、银行卡、驾驶证、营业执照等结构化字段抽取，开箱即用

不足之处

项目处于早期，星标仅 110，社区规模小、长期维护与版本迭代待观察
仅覆盖 PP-OCRv6 系列模型，模型格式与自定义训练模型的支持范围有限
结构化识别主要面向国内常见证件，其他版式或票据需自行扩展

适用场景

Java 金融/保险系统在本地完成身份证、银行卡 OCR 实名认证，数据不出内网
政务或企业审批系统自动识别营业执照、行驶证并回填表单字段
Spring Boot 单体应用快速接入 OCR 能力，替代调用外部 Python OCR 服务

替代项目

PaddleOCR、RapidOCR、Tesseract

项目介绍

mica-ppocr 是计算机视觉领域的开源项目，由 lets-mica 开发，是 2026 年新上线的项目。

它收录于计算机视觉分类，该分类目前共有 467 个项目，GitHub 星标数为 110。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-24。开源免费，无付费计划。

它主要面向的使用场景是：Java金融/保险系统在本地完成身份证、银行卡OCR实名认证，数据不出内网。同类可对比的替代方案包括 PaddleOCR、RapidOCR、Tesseract。

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