1.cnocr

cnocr是用来做中文OCR的Python 3包。cnocr自带了训练好的识别模型，安装后即可直接使用。

cnocr主要针对的是排版简单的印刷体文字图片，如截图图片，扫描件等。cnocr目前内置的文字检测和分行模块无法处理复杂的文字排版定位。如果要用于场景文字图片的识别，需要结合其他的场景文字检测引擎使用。

cnocr 是Python3下的中英文OCR包，通过pip命令安装后即可直接使用。

pip install cnocr==1.1.0

V1.1.0 对代码做了很大改动，重写了大部分训练的代码，也生成了更多更难的训练和测试数据。训练好的模型相较于之前版本的模型精度有显著提升，尤其是针对英文单词的识别。

以下列出了主要的变更：

• 更新了训练代码，使用mxnet的recordio首先把数据转换成二进制格式，提升后续的训练效率。训练时支持对图片做实时数据增强。也加入了更多可传入的参数。
• 允许训练集中的文字数量不同，目前是中文10个字，英文20个字母。
• 提供了更多的模型选择，允许大家按需训练多种不同大小的识别模型。
• 内置了各种训练好的模型，最小的模型只有之前模型的1/5大小。所有模型都可免费使用。
• 相较于之前版本的模型，新的模型精度有显著提升，尤其是针对英文单词的识别。新模型已经可以识别英文单词间的空格。
• 支持文字识别只在给定字符集中进行。 对于一些纯数字或者纯英文字母的应用场景可以带来识别率提升。
• 优化了对黑底白字多行文字图片的支持。
• mxnet依赖升级到更新的版本了。很多人反馈mxnet 1.4.1经常找不到没法装，现在升级到>=1.5.0,<1.7.0。

示例

自带可直接使用的模型

cnocr的ocr模型可以分为两阶段：第一阶段是获得ocr图片的局部编码向量，第二部分是对局部编码向量进行序列学习，获得序列编码向量。目前两个阶段分别包含以下的模型：

1. 局部编码模型（emb model）

• conv：多层的卷积网络；
• conv-lite：更小的多层卷积网络；
• densenet：一个小型的densenet网络；
• densenet-lite：一个更小的densenet网络。

2. 序列编码模型（seq model）

• lstm：两层的LSTM网络；
• gru：两层的GRU网络；
• fc：两层的全连接网络。

cnocr目前包含以下可直接使用的模型，训练好的模型都放在 cnocr-models 项目中，可免费下载使用：

github: https://github.com/breezedeus/cnocr

2.中文 OCR 开源项目是 chineseocr_lite

目前比较常用的中文 OCR 开源项目是 chineseocr，它基于 YOLO V3 与 CRNN 实现中文自然场景文字检测及识别，目前该项目已经有 2.5K 的 Star 量。而本文介绍的是另一个新 开源的中文 OCR 项目，它基于 chineseocr 做出改进，是一个超轻量级的中文字符识别项目。

项目地址
:https://github.com/ouyanghuiyu/chineseocr_lite

该 chineseocr_lite 项目表示，相比 chineseocr，它采用了轻量级的主干网络 PSENet，轻量级的 CRNN 模型和行文本方向分类网络 AngleNet。支持竖排文字识别，支持 ncnn 推理，psenet (8.5M) + crnn (6.3M) + anglenet (1.5M) 总模型仅 17M .

目前 chineseocr_lite 支持任意方向文字检测，在识别时会自动判断行文本方向。我们可以先看看项目作者给出的效果示例：

可以看到，chineseocr_lite 在横排文字和竖排文字的识别上都有不错的效果，而且它提供的交互式网页端能直接在页面插入图像与调用识别模型。