OpenOCR

一套框架搞定 OCR 训练、评测与文档解析落地

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署计算机视觉 🍴 复刻 152 🐛 待处理 107 👀 关注 20

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 1498

维护状态维护中

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源免费，需自行部署

项目预览

项目数据

分类计算机视觉

开发团队Topdu

GitHubhttps://github.com/Topdu/OpenOCR

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源免费，需自行部署

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型chineseocr,document-analysis,document-parsing,document-processing,ocr,ocr-pytorch,scene-text-detection,scene-text-recognition

GitHub 星标★ 1498

上线时间2024-05-31 00:00:00

代码更新2026-09-21

仓库体积12.8 MB

本站数据更新2026-11-12

维护状态维护中

收录时间2026-09-29

浏览次数1

项目介绍

OpenOCR 是面向通用 OCR 研究与应用的统一开源工具箱，由国内团队维护。它把 OCR 训练、评测、推理整合到同一套框架中，既提供商业级精度的文字检测与识别系统，也支持文档解析（版面分析、表格、公式等），并复现了大量学术论文的核心实现。项目基于 PyTorch，覆盖中文/英文、场景文字、文档图像等任务，内置统一 benchmark 方便横向对比不同算法。对研究者而言，可以快速复现论文、替换骨干网络做消融实验；对工程团队而言，可直接调用预训练模型完成票据、证件、表格等结构化信息抽取。相比零散的开源 OCR 仓库，OpenOCR 强调训练评测一体化与工业可用性，降低了从论文到落地的迁移成本，适合需要自研或定制 OCR 流水线的团队。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-29 · 当前星标 ★ 1498

技术标签

document-analysis document-parsing document-processing ocr

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：库/依赖 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

已安装 Python（项目开发语言为 Python）
已安装 PyTorch（项目基于 PyTorch 实现）
操作系统支持 Linux / Windows / macOS
可访问 PyPI 或 GitHub 的网络环境

安装与启动步骤

1检查 Python 环境

确认本机已安装 Python 及 pip，能正常输出即可继续。README 未给出具体版本要求。
```
python --version
pip --version
```
2获取项目代码

从 README 中给出的 GitHub 地址克隆仓库，用于查看配置、脚本和文档。
```
git clone https://github.com/Topdu/OpenOCR.git
cd OpenOCR
```
3安装 PyPI 包

README 徽章指向 PyPI 上的 openocr-python 包，可作为 Python 库安装使用。
```
pip install openocr-python
```
4阅读快速开始文档

仓库根目录提供 QUICKSTART.md 快速开始文档，README 未展开的具体用法请以此为准。