CLI · Web Demo · Models · Multi-platform Demo
轻量级中文 OCR 项目，当前分支以 ONNX Runtime 推理为主，包含 Web 服务、Python 推理代码，以及 C++、JVM、Android、.NET 等多端 Demo。 ## 功能 - 中文 OCR 文字检测与识别 - ONNX Runtime CPU 推理 - Tornado Web 服务与前端展示页面 - Android、C++、JVM、.NET 多端参考 Demo - 附带轻量模型文件，便于本地快速试跑 ## 环境 推荐环境： - Python 3.6 - Windows、Linux 或 macOS - CPU 推理，无需 CUDA 安装依赖： ```bash pip install -r requirements.txt ``` ## 启动 Web 服务 ```bash cd chineseocr_lite python backend/main.py ``` 服务默认监听 `8089` 端口。启动后终端会输出类似： ```text server is running: 192.168.x.x:8089 ``` 在浏览器打开该地址即可使用 Web OCR 页面。 ## CLI 使用 当前项目也可以作为命令行 OCR 工具使用，适合被 agent、脚本或批处理任务调用。 本地开发安装： ```bash pip install -e . ``` 识别单张图片并输出 JSON： ```bash chineseocr test_imgs/res.jpg ``` 写入 JSON 文件： ```bash chineseocr test_imgs/res.jpg --output result.json ``` 同时输出带检测框的图片： ```bash chineseocr test_imgs/res.jpg --output result.json --draw result.jpg ``` 调整检测前的短边尺寸： ```bash chineseocr test_imgs/res.jpg --compress 960 ``` CLI 输出为稳定 JSON，便于 agent 解析： ```json { "text": "识别出的全文", "blocks": [ { "text": "单个文本块", "score": 0.93, "box": [[12, 30], [210, 31], [209, 60], [11, 59]] } ], "elapsed": 1.24 } ``` 也可以用 Python 模块方式运行： ```bash python -m chineseocr_lite test_imgs/res.jpg ``` ## 模型文件 当前仓库包含基础推理模型： | 目录 | 文件 | 用途 | | --- | --- | --- | | `models/` | `dbnet.onnx` | 文本检测 | | `models/` | `crnn_lite_lstm.onnx` | 文本识别 | | `models/` | `angle_net.onnx` | 文字方向分类 | | `models_ncnn/` | `*.bin`, `*.param` | NCNN Demo 使用的模型 | 作为 Python CLI 包安装时，`models/*.onnx` 会随包一起安装，CLI 开箱即可使用。`models_ncnn/` 和各端 Demo 不会作为 CLI 必需资源。 不要把训练权重、Python wheel、大型第三方库或构建产物直接提交到 Git。推荐放到 GitHub Releases、对象存储或 Git LFS。 ## 项目结构 ```text . ├── backend/ Web 服务与接口 ├── models/ ONNX 模型 ├── models_ncnn/ NCNN 模型 ├── dbnet/ 文本检测相关代码 ├── crnn/ 文本识别相关代码 ├── angnet/ 方向分类相关代码 ├── cpp_projects/ C++ Demo ├── jvm_projects/ JVM Demo ├── android_projects/ Android Demo ├── dotnet_projects/ .NET Demo ├── test_imgs/ 示例图片与效果图 ├── config.py 模型与推理配置 ├── model.py OCR 推理入口 └── utils.py 通用工具函数 ``` ## 多端 Demo 以下 Demo 均为参考 Python 版本翻译或封装而来，彼此相互独立。 ### C++ Demo 目录：[cpp_projects](cpp_projects/README.md) - ONNX Runtime C++ Demo，支持 Windows、Linux、macOS，目前仅支持 CPU - NCNN C++ Demo，支持 Windows、Linux、macOS，包含 CPU 版与 Vulkan GPU 版 - MNN C++ Demo，支持 Windows、Linux、macOS，目前仅支持 CPU ### JVM Demo 目录：[jvm_projects](jvm_projects/README.md) - ONNX Runtime JVM Demo，基于 ONNX Runtime C++ 编译 JNI 供 Java/Kotlin 调用 - NCNN JVM Demo，基于 NCNN C++ 编译 JNI 供 Java/Kotlin 调用，包含 CPU 版与 GPU 版 ### Android Demo 目录：[android_projects](android_projects/README.md) - ONNX Runtime Android Demo - NCNN Android Demo，包含 CPU 版与 GPU 版 - MNN Android Demo，支持 CPU 版 如果不想自行整合依赖库，完整源码工程可到 QQ 群共享中下载。 ### .NET Demo 目录：[dotnet_projects](dotnet_projects/README.md) - ONNX Runtime C# Demo - ONNX Runtime VB.NET Demo ### 字符检测 OCR Demo 第三方项目：[fanqie03/char-detection](https://github.com/fanqie03/char-detection) 根据本项目和 CRNN 原理推导每个字符的位置，并支持将字符组合成单词。 ### TNN 第三方 Demo 第三方项目：[Tencent/TNN OCR 示例](https://github.com/Tencent/TNN/#effect-example) 基于本项目实现的轻量级中文 OCR Demo，支持 iOS 和 Android，使用 TNN 的 ARM CPU、OpenCL、Metal 后端加速模型计算。 ## 效果展示 ### Web 识别   ### Android 识别    ### .NET 识别  ### 字符检测 OCR  ### TNN 第三方 Demo [](https://github.com/Tencent/TNN/#effect-example) [](https://github.com/Tencent/TNN/#effect-example) [](https://github.com/Tencent/TNN/#effect-example)