随着科技的发展，OCR场景随处可见，很多APP也集成如身份证识别，银行卡识别的功能，包括微信都支持截图文件中的文字提取。现在，各大厂商均有提供各种场景的OCR识别的API。但是，有时候我们也想自己来折腾一下。这时候，就可以借助一些主流开源框架来快速达到我们的目的。
OCR引擎tesseract
Tesseract，一款由HP实验室开发由Google维护的开源OCR引擎，开源，免费，支持多语言，多平台;
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https://github.com/tesseract-ocr/tesseract.git
tesseract.js
js版本的Tesseract OCR,支持一百多种语言,使用也是非常简单，可以用npm安装，也可以直接在页面引用js
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https://github.com/naptha/tesseract.js.git
PaddleOCR
PaddleOCR是百度开源一套OCR,旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力开发者训练出更好的模型，并应用落地。
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https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git
EasyOCR
EasyOCR是用Python编写基于Tesseract的OCR识别库，用于图像识别输出文本，目前支持80多种语言。
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https://github.com/JaidedAI/EasyOCR.git
mmocr
MMOCR 是基于 PyTorch 和 mmdetection 的开源工具箱，专注于文本检测，文本识别以及相应的下游任务，如关键信息提取。
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https://github.com/open-mmlab/mmocr.git
simple-ocr-opencv
基于opencv 和numpy开源的OCR识别引擎
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https://github.com/goncalopp/simple-ocr-opencv.git
OCR工具OCRmyPDF
OCRmyPDF是基于tesseract-ocr开发、训练的文字识别提取的开源项目
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https://github.com/ocrmypdf/OCRmyPDF.git
Umi-OCR
基于 PaddleOCR 实现的一款开源的文字识别工具，
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一般开源项目，识别率肯定没有商用的那么高，只有通过训练自己的字库来提高识别率。文字识别场景，有时候就会涉及到图片处理，这里又会关联到其它强大的图像处理开源项目，如：OpenCV。这些项目中，PaddleOCR相对来说会更符合我们常见的业务场景，也支持我们自己去训练。

来源：自学编程之道