物理世界和數(shù)字世界的信息轉換是數(shù)字化發(fā)展的一個技術內容。而光學字符識別（Optical Character Recognition：簡稱OCR）正是其中之一。

OCR是指電子設備（例如掃描儀或數(shù)碼相機）檢查紙上打印的字符，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然后用字符識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程。OCR常常被用于：證件識別、車牌識別、pdf文檔轉換為Word、拍照識別、截圖識別、網絡圖片識別、無人駕駛、無紙化辦公、稿件編輯校對、物流分揀、文檔檢索、字幕識別、文獻資料檢索等領域。特別是在業(yè)務流程自動化領域OCR是RPA的一個重要技術組成，起到重要作用。

隨著AI技術的發(fā)展，目前開源市場出現(xiàn)了許多非常優(yōu)秀的OCR項目。下面介紹目前比較流行的開源OCR項目，這些項目能夠為您OCR技術選型或者OCR模型算法研究提供參考。

1.Tesseract

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

Tesseract是一個非常經典的開源OCR引擎，最初由Hewlett-Packard開發(fā)，現(xiàn)在由Google維護。Tesseract以其準確性和多功能性而聞名，可以提取數(shù)據(jù)并將掃描的文檔、圖像和手寫文字轉換為機器理解的文本。Tesseract支持100多種語言，并兼容多種操作系統(tǒng)，并且提供了非常方便的命令行界面。

優(yōu)勢：

• 準確性：Tesseract提供了非常高OCR準確性，特別是在打印文本和掃描文檔方面。
• 語言支持：Tesseract支持廣泛的語言，允許識別多種語言的文本，包括一些特殊語種，使其成為多語言應用的理想選擇。
• 持續(xù)改進：Tesseract的開源社區(qū)非?；钴S，能夠及時地更新升級項目、修復Bug、完善用戶反饋的性能需求等。

缺點：

• 復雜布局文檔識別：Tesseract在簡單布局的文檔上表現(xiàn)非常好，但在布局比較復雜的文檔上就需要額外的預處理或后續(xù)處理步驟。
• 手寫識別準確度：Tesseract在識別機器打印文本方面表現(xiàn)出色，但在手寫文本上的表現(xiàn)并不盡如人意，有時還不如一些專用手寫識別工具準確。

2.Tesseract.js

https://tesseract.projectnaptha.com/

Tesseract.js是一個基于TesseractOCR的Web瀏覽器OCR軟件。你可以在瀏覽器中使用它，并且非常易用。與Tesseract OCR一樣，它也支持多種語言，包括中文。

3.OCRopus

https://github.com/ocropus

OCRopus是由Google開發(fā)的OCR相關工具集合，它擴展了Tesseract OCR引擎的功能。它提供了布局分析、文本識別和樣本數(shù)據(jù)生成的高級功能。 

另外，OCRopus可以從命令行通過指定輸入的圖像來執(zhí)行它。它會將識別的文本直接輸出到標準輸出，或者將其作為hOCR（基于HTML）代碼寫入文件，然后可以將其轉換為可搜索的PDF。如果需要更精確的控制，可以在命令行上指定選項來執(zhí)行特定操作。

優(yōu)勢：

• 布局分析：OCRopus在布局分析方面非常精確，使其成為具有復雜布局或多列結構文檔識別的理想選擇。
• 文本識別準確性：OCRopus通過利用Tesseract的精確OCR引擎和其他組件，能夠提高識別的準確性。
• 可定制性：OCRopus能夠生成用于訓練的樣本數(shù)據(jù)，用于訓練自定義的OCR模型，從而在專業(yè)應用中實現(xiàn)更高可定制性和準確性。

缺點：

• 學習曲線：與獨立的OCR引擎相比，OCRopus由于其工具和組件的范圍比較廣，因此具有更陡峭的學習曲線。
• 資源密集型：OCRopus的高級功能可能需要更多的計算資源，這個可能需要較高的成本，并且也需要考慮項目對處理時間的要求。

4.GOCR

https://jocr.sourceforge.net/

GOCR是在GNU通用公共許可證下開發(fā)的開源OCR引擎。它能夠識別各種圖像文件格式中的文本內容，并支持多種語言和操作平臺。 

雖然它的準確性可能無法超過其他OCR引擎，但GOCR的優(yōu)勢是非常簡單易用。

優(yōu)勢：

• 簡單性：GOCR的主要優(yōu)勢在于它的簡單性。該軟件提供了一個簡單易用的界面，適合那些喜歡簡單OCR解決方案而不需要大量配置或復雜設置的用戶。
• 多語言支持：GOCR支持多種語言，允許用戶從包含不同語言內容的圖像中提取文本。 

缺點

• 準確性：雖然GOCR提供了基本的OCR功能，但其準確性可能無法與其他更高級的OCR引擎相媲美。
• 高級功能：GOCR專注于簡單的OCR任務，可能缺乏布局分析或專業(yè)識別算法等高級功能。因此，如果您需要高級功能，這個工具并不是很適合。

4. CuneiForm

CuneiForm是一個開源的OCR，專門用于將掃描的文檔和圖像轉換為可編輯的文本。 它的主要目標是提供準確的OCR結果，同時具有比較靈活的輸入源和輸出格式。CuneiForm還支持多種語言，并兼容各種操作系統(tǒng)。

優(yōu)勢：

• 準確性：CuneiForm以其從掃描圖像中識別文本的準確性而聞名，即使對于復雜的文檔的識別也非?？煽?。
• 語言支持：CuneiForm支持多種語言，使用戶能夠從不同語言環(huán)境中的文檔中提取文本。
• 輸入和輸出靈活性：CuneiForm接受各種格式的掃描圖像，包括TIFF和JPEG。此外，還可以以TXT、HTML和PDF等格式輸出識別的文本，為進一步處理提供了靈活性。

缺點：

• 使用者界面：CuneiForm的用戶界面可能不像其他一些OCR工具那樣直觀或用戶友好。因此，您可能需要熟悉OCR軟件或文檔，才能有效地使用其功能。
• 定制化：雖然CuneiForm為一般OCR任務提供了準確的結果，但在可定制化或專業(yè)OCR要求方面存在局限性。

5.Ocrad

https://www.gnu.org/software/ocrad/

Ocrad以其簡單性和識別速度而聞名，它提供了一個輕量級的OCR解決方案，主要以識別印刷文本而聞名。它旨在提供一個簡單高效的OCR解決方案，側重文本識別提取的速度和易用性。

優(yōu)勢：

• 易用性和識別效率：Ocrad簡單的設計和輕量級的特性有助于其易用性和識別效率。特別適合用于快速和簡單的OCR解決方案需求。
• 打印文本識別：Ocrad擅長從掃描圖像中識別打印文本，可以從清晰且格式良好的打印文檔中識別提取出可靠的結果。

缺點：

• 缺乏高級功能：Ocrad的側重點在于基礎的OCR任務，它可能缺乏高級功能，例如布局分析或手寫識別等。 
• 復雜文本和低質量圖像的準確性：在處理復雜的文本結構或低質量的掃描圖像時，Ocrad的準確性可能會降低。

6.Ocrad.js

http://antimatter15.com/ocrad.js/demo.html

Ocrad.js是一個基于Ocrad的瀏覽器的OCR軟件。在JavaScript中使用它。支持的圖像格式包括JPEG、PNG、GIF、BMP、SVG、NetBPM等。

它非常簡單易用，只需要通過調用OCRAD的函數(shù)即可實現(xiàn)對img標簽的識別。雖然在識別精度方面比Tesseract.js遜色，但Ocard的優(yōu)勢是它的模型文件比Tesseract小30倍以上。

7.GImage Reader

https://github.com/manisandro/gImageReader

GImage Reader工具它能夠識別多種語言以及各種圖像文件格式的文本，使其適合從掃描的文檔、屏幕截圖或者照片中提取文本；并且它提供了一個簡單直觀的用戶界面，允許您快速加載圖像并獲得文本結果。

優(yōu)勢：

• 友好的用戶界面：GImage Reader的界面非常直觀易用，用戶可以輕松訪問，能夠輕松加載圖像并獲取結果。 
• 多語言支持：GImage Reader支持多種語言，允許您從包含不同語言內容的圖像中提取文本。

缺點：

• 缺乏高級功能：GImage Reader主要專注于比較基本的OCR任務，如果需要更加專業(yè)的內容識別，它就不適合了。
• 準確度和性能：雖然GImage Reader可用于基本的OCR任務，但其準確性和性能可能會受到圖像質量和文本復雜性的影響。 

8.Capture2Text

https://capture2text.sourceforge.net/

Capture2Text是一個基于命令行的Windows OCR軟件。它支持多種語言，包括日語。它不僅能識別水平的字符，還能識別垂直的字符。可以在你需要的時候使用windows命令行調用OCR命令，識別出的文本將被保存進剪貼板。

9.NDLOCR

https://github.com/ndl-lab

NDLOCR日本國立國會圖書館開源的ocr項目，比較適合古籍中一些復雜排版的ocr識別。比較適合日本語言的識別。

另外，它也支持在識別的文本中備注漢字讀音、刪除非字符，以及在廣告區(qū)域讀取字符的功能。還采取了一些有趣的舉措，例如：根據(jù)年齡提高識別準確性。

項目只適合研究學習，至于實際的漢字識別用場景難以使用。

10.OCRmyPDF

https://github.com/ocrmypdf/OCRmyPDF

OCRmyPDF是一個專門用于PDF的OCR識別軟件，它能夠將識別到的文本信息作為透明的文本添加到PDF中。因此，您可以在PDF中搜索文本。

如果您將其用于沒有文本信息的PDF，則可以進行搜索，從而增加了方便性。由于它基于Tesseract OCR引擎進行文本識別，因此也支持中文。

11.EasyOCR

https://github.com/JaidedAI/EasyOCR

EasyOCR基于機器學習（CRNN）實現(xiàn)OCR功能。它能夠識別超過80種語言的文字，包括簡體中文和繁體中文。它是使用python開發(fā)的，因此使用Python調用也非常簡單。例如：

識別包含中文的圖片：

import easyocr
reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en']) # this needs to run only once to load the model into memory

reader.readtext('chinese.jpg', detail = 0)

識別結果為：

['愚園路', '西', '東', '315', '309', 'Yuyuan Rd.', 'W', 'E']

更多的例子可以通過以下這個網址進行測試：https://www.jaided.ai/easyocr/

12.kraken

https://github.com/mittagessen/kraken

kraken是一個由Python開發(fā)的OCR軟件，主要用于非拉丁字符的識別。它支持從右到左書寫的語言，例如阿拉伯語，也支持從上到下書寫的語言，例如日語。可以從命令行運行OCR識別PDF、JPEG和TIFF等格式的文件。

它的特點包括：

• 支持自定義訓練的布局分析和字符識別
• 支持從右到左, 自上而下的識別
• 提供ALTO、PageXML、abbyyXML和hOCR 格式輸出
• 能夠識別單詞邊界框，支持字符剪切
• 多腳本識別支持
• 模型文件的公共存儲庫
• 動圖識別網絡架構

更多的介紹可以參考網站：https://kraken.re/main/index.html

總之

以上介紹的這些OCR軟件可以為項目的OCR技術選型或者OCR研發(fā)提供一個參考。另外，在一些垂直領域業(yè)務應用的時候也可以結合自身業(yè)務需求自主訓練識別模型來提高應用效果。隨著AI技術的發(fā)展，OCR識別準確性也將不斷提高。