隨著科技的發展，OCR場景隨處可見，很多APP也集成如身份證識別，銀行卡識別的功能，包括微信都支持截圖文件中的文字提取。現在，各大廠商均有提供各種場景的OCR識別的API。但是，有時候我們也想自己來折騰一下。這時候，就可以借助一些主流開源框架來快速達到我們的目的。

OCR引擎

tesseract

Tesseract，一款由HP實驗室開發由Google維護的開源OCR引擎，開源，免費，支持多語言，多平臺;

??https://github.com/tesseract-ocr/tesseract.git??

tesseract.js

js版本的Tesseract OCR,支持一百多種語言,使用也是非常簡單，可以用npm安裝，也可以直接在頁面引用js

??https://github.com/naptha/tesseract.js.git??

PaddleOCR

PaddleOCR是百度開源一套OCR,旨在打造一套豐富、領先、且實用的OCR工具庫，助力開發者訓練出更好的模型，并應用落地。

??https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git??

EasyOCR

EasyOCR是用Python編寫基于Tesseract的OCR識別庫，用于圖像識別輸出文本，目前支持80多種語言。

??https://github.com/JaidedAI/EasyOCR.git??

mmocr

MMOCR 是基于 PyTorch 和 mmdetection 的開源工具箱，專注于文本檢測，文本識別以及相應的下游任務，如關鍵信息提取。

??https://github.com/open-mmlab/mmocr.git??

simple-ocr-opencv

基于opencv 和numpy開源的OCR識別引擎

??https://github.com/goncalopp/simple-ocr-opencv.git??

OCR工具

OCRmyPDF

OCRmyPDF是基于tesseract-ocr開發、訓練的文字識別提取的開源項目

??https://github.com/ocrmypdf/OCRmyPDF.git??

Umi-OCR

基于 PaddleOCR 實現的一款開源的文字識別工具，

一般開源項目，識別率肯定沒有商用的那么高，只有通過訓練自己的字庫來提高識別率。文字識別場景，有時候就會涉及到圖片處理，這里又會關聯到其它強大的圖像處理開源項目，如：OpenCV。這些項目中，PaddleOCR相對來說會更符合我們常見的業務場景，也支持我們自己去訓練。