OnnxOCR是一个创新的轻量级OCR解决方案，凭借其超快的推理速度和广泛的语言支持，成为了图像文字识别领域的一个强大工具。尤其适合在计算资源有限的环境下使用，用户能够体验到与传统OCR系统相比显著提升的性能。无论是学术研究、企业应用还是个人项目，OnnxOCR都能够提供高效、准确的文字识别，值得推荐给需要处理多种语言文本的开发者和研究人员。
详细介绍：
OnnxOCR是一款基于PaddleOCR重构的轻量级光学字符识别（OCR）模型，它的设计旨在提升文字识别的效率与准确性。与传统的PaddlePaddle深度学习训练框架相比，OnnxOCR独立于该框架，显著加快了推理速度。在将模型转换为ONNX格式后，其推理速度可以达到原有PaddlePaddle框架的4到5倍，这使得它在处理大量文本时表现尤为出色。
该模型支持超过80种语言，能够应对多样化的文本识别需求，非常适合全球化应用。OnnxOCR的设计不仅兼容ARM和x86架构计算机，还可以轻松部署，特别适合那些计算能力有限但仍需保持高识别准确性的场景。通过使用OnnxOCR，用户可以在手机、嵌入式设备和其他低功耗环境中实现高效的OCR处理，开拓更多的应用可能性。无论是在教育、医疗、金融还是其他行业，OnnxOCR都能成为提升工作效率的重要助手。
一.优势：
1.脱离深度学习训练框架，可直接用于部署的通用OCR。 2.在算力有限，精度不变的情况下使用paddleOCR转成ONNX模型，进行重新构建的一款可部署在arm架构和x86架构计算机上的OCR模型。 3.在同样性能的计算机上推理速度加速了4-5倍。
二.环境安装
python>=3.6
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
此版本模型已经存在于onnxocr\models\ppocrv4下，无需下载，假如需要跑ppocrv2版本，需要下载rec模型超过了100M，github有限制，所以我上传到百度网盘,提取码: 125c
下载后放到./models/ch_ppocr_server_v2.0/rec/rec.onnx下
三.一键运行
python test_ocr.py
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