摘要：好多年前吧，最早的OCR技术出现了，那时候挺笨的，识别率不高，后来慢慢进步了，深度学习加入，现在厉害多了，能在各种地方用，手机APP，金融系统，政府部门，都离不开它，技术一直在发展，一直在进步，所有人都觉得它以后不得了。

开源的眼睛，OCR项目纵览与未来

好多年前吧，最早的OCR技术出现了，那时候挺笨的，识别率不高，后来慢慢进步了，深度学习加入，现在厉害多了，能在各种地方用，手机APP，金融系统，政府部门，都离不开它，技术一直在发展，一直在进步，所有人都觉得它以后不得了。

但是商业的API，也不是完美无缺的，虽然用起来方便，大公司提供，稳定，可是也有问题，比如收费，比如安全，我们自己的东西，交给别人识别，总觉得不放心，有些公司就想，要是能自己搞一套OCR就好了，安全，还能定制，想怎么改就怎么改，可是在那种环境下，谁能受得了，自己搞一套，得花多少钱，多少人力。

开源OCR引擎就出现了，解决了这个问题，Tesseract OCR，一个老牌的开源项目，历史很长了，跨平台的，能在各种操作系统上跑，特点也挺多，支持很多语言，文档数字化需要它，古籍整理也需要它，一个很常见的应用场景，就是把纸质书扫描成电子版，方便保存，方便查阅，大家都觉得，这个工具真好用，可惜有点慢。

Tesseract.js，是Tesseract的Web版本，在浏览器里就能用，不用安装软件，很方便，有个好处，就是离线也能用，上传图片，直接识别，不用传到服务器，保护用户隐私，大家都在想，这到底是怎么一回事，怎么能做到离线识别，技术真是越来越厉害了，用户体验也越来越好。

PaddleOCR，百度开源的，功能很全面，它的技术特点，是集成了很多功能，文本检测，文本识别，都有，还提供了很多工具，方便训练模型，好多公司都在用，用它来解决实际问题，比如识别车牌，识别身份证，有些公司还会自己训练模型，针对自己的场景，提高识别精度。

EasyOCR，也挺好用的，基于Tesseract，用Python写的，很简单，容易上手，支持很多语言，在Python项目里，很容易集成，写个脚本，就能批量识别图片里的文字，比如批量处理发票，批量提取合同信息，可以实现办公自动化了。

MMOCR，更高级一点，是面向复杂场景的，基于PyTorch，功能很强大，可以做文本检测，可以做文本识别，还能处理各种复杂的版面，比如表格，比如公式，在科研领域，很有价值，可以用来做各种实验，验证新的算法。

simple-ocr-opencv，很轻量级，基于OpenCV和NumPy，设计理念很简单，就是要做一个轻量级的OCR引擎，适用于资源有限的设备，比如嵌入式系统，可以根据自己的需求，进行二次开发，定制自己的OCR功能。

OCR工具的应用，不只局限于识别文字，还能提升PDF文档质量，OCRmyPDF，就是用来做这个的，它基于Tesseract-OCR，把PDF里的文字提取出来，让PDF可以搜索，可以复制，以前扫描的PDF，都是图片，不能搜索，现在可以了，方便多了，在文档归档，信息检索方面，用处很大。

Umi-OCR，是个桌面OCR工具，基于PaddleOCR，用起来很简单，功能也挺多，可以截图识别，可以批量识别，在日常办公中，用处很大，可以识别各种图片，各种文档，能节省很多时间，开发者也一直在收集用户反馈，不断优化识别效果，提高用户体验。

开源社区的共建，对OCR技术的发展，起到了很大的推动作用，大家一起贡献代码，一起分享经验，让OCR技术越来越成熟，越来越强大，如果能结合OpenCV等图像处理工具，就能进一步提升OCR识别效果，比如对图片进行预处理，去除噪声，提高清晰度。

定制化字库训练也很重要，针对特定场景，训练自己的字库，可以大大提高识别率，比如识别医学报告，识别法律文书，这些场景的文字，都有自己的特点，用通用字库，识别率不高，用定制字库，效果就好很多，很多人看完这个故事，都会去想，OCR的未来会怎样。

OCR技术在智能化时代，面临着很多机遇，也面临着很多挑战，机遇是，应用场景越来越广泛，挑战是，需要不断提高识别精度，不断适应新的场景，OCR技术在各领域的应用前景，非常广阔，比如智能客服，比如自动驾驶，比如智能家居，都需要OCR技术，作为基础支撑，总而言之，路还很长，OCR的未来，值得期待，OCR技术会越来越好。

来源：电子小课堂一点号