RapidOCR简介
RapidOCR是一款完全开源、免费且支持离线部署的多平台多语言光学字符识别（OCR）工具。它基于ONNXRuntime、OpenVINO、PaddlePaddle和PyTorch等深度学习框架，将PaddleOCR模型转换为高度兼容的ONNX格式，通过Python、C++、Java、C#等多种编程语言实现无缝移植，助力开发者快速集成并高效应用。
RapidOCR名称含义
“RapidOCR”寓意轻快、节省和智能。轻快体现在操作简便、响应迅速；节省体现为资源占用低、成本效率高；智能源自深度学习加持，实现高精度文本识别。
RapidOCR核心优势
- 高效性能：采用优化后的深度学习模型，推理速度显著提升，适合对实时性要求高的场景。
- 多语言支持：默认覆盖中文与英文识别，通过自助转换方案可扩展至法文等其他语种。
- 开源免费：项目在GitHub完全开源，支持在线和离线环境快速部署，无使用门槛。
- 跨平台兼容：在Windows、Linux、macOS等操作系统，以及嵌入式设备均可部署。
RapidOCR应用场景
- 文档数字化：帮助企事业单位将纸质档案转化为可编辑格式，提高办公及检索效率。
- 自动数据录入：针对表格、发票等场景，自动提取文字内容，减少人工录入错误。
- 车牌识别系统：结合视频流或静态图像，实现车辆自动管理与监控。
- 媒体文字抓取：在社交平台、新闻网站中，从图片或视频中快速采集文字信息，辅助内容分析。
RapidOCR使用指南
直接部署
仓库内已提供常用模型，按官方文档操作即可完成RapidOCR部署与调用。
定制化微调
当默认模型无法满足特定需求时，可基于PaddleOCR对模型进行微调，再转换为ONNX格式，确保在RapidOCR框架内实现个性化定制。
在线演示地址：https://huggingface.co/spaces/RapidAI/RapidOCRv2
GitHub地址：https://github.com/RapidAI/RapidOCR
