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Online Demo
HuggingFace Space（需梯子🪜）
ModelScope（国内）
CnOCR-Demo（国内直连）：https://www.modelscope.cn/studios/Breezedeus/CnOCR-Demo
ModelScope 上的 Demo 体验不太好，如果有梯子 🪜 请优先使用 HuggingFace 上的 Demo 吧。
在线文档
智能小助手
CnOCR
CnOCR：中英文 OCR Python 开源工具。
- （国内）Gitee：https://gitee.com/breezedeus/cnocr
如果您有免费的国内OSS资源可以帮忙存放CnOCR的模型，欢迎联系我或者直接在这里comment。
CnOCR 除了自带 20+个免费 训练好的模型外，也包含以下可购买的行业 OCR 模型。
V2.3 最新模型 [Update: 2023-12-24]
CnOCR
V2.3 于圣诞前夜发布，V2.3 模型经过了重新的训练和精调，精度比旧版模型更高。同时加入了分场景、大小规模不同的各种模型，可商用。以下是
V2.3 模型列表，具体参考：CnOCR V2.3 新版发布：模型更好、更多、更大 。模型名称（ rec_model_name） | 模型获取方式 | 模型文件大小 | 支持语言 | 是否支持竖排文字识别 |
densenet_lite_136-gru 🆕 | 开源 | 12 M | 简体中文、英文、数字 | ✖️ |
scene-densenet_lite_136-gru 🆕 | 开源 | 12 M | 简体中文、英文、数字 | ✖️ |
doc-densenet_lite_136-gru 🆕 | 开源 | 12 M | 简体中文、英文、数字 | ✖️ |
densenet_lite_246-gru_base 🆕 | 星球会员专享，2 月开源 | 25 M | 简体中文、英文、数字 | ✖️ |
scene-densenet_lite_246-gru_base 🆕 | 星球会员专享，2 月开源 | 25 M | 简体中文、英文、数字 | ✖️ |
doc-densenet_lite_246-gru_base 🆕 | 星球会员专享，2 月开源 | 25 M | 简体中文、英文、数字 | ✖️ |
densenet_lite_666-gru_large 🆕 | 购买链接：B站、Lemon Squeezy | 82 M | 简体中文、英文、数字 | ✖️ |
scene-densenet_lite_666-gru_large 🆕 | 购买链接：B站、Lemon Squeezy | 82 M | 简体中文、英文、数字 | ✖️ |
doc-densenet_lite_666-gru_large 🆕 | 购买链接：B站、Lemon Squeezy | 82 M | 简体中文、英文、数字 | ✖️ |
number-densenet_lite_136-fc 🆕 | 开源 | 2.7 M | 纯数字（仅包含 0~9 十个数字） | ✖️ |
number-densenet_lite_136-gru 🆕 | 星球会员专享，2 月开源 | 5.5 M | 纯数字（仅包含 0~9 十个数字） | ✖️ |
number-densenet_lite_666-gru_large 🆕 | 购买链接：B站、Lemon Squeezy | 55 M | 纯数字（仅包含 0~9 十个数字） | ✖️ |
ch_PP-OCRv3 | 开源 | 10 M | 简体中文、英文、数字 | ✔️ |
ch_ppocr_mobile_v2.0 | 开源 | 4.2 M | 简体中文、英文、数字 | ✔️ |
en_PP-OCRv3 | 开源 | 8.5 M | 英文、数字 | ✔️ |
en_number_mobile_v2.0 | 开源 | 1.8 M | 英文、数字 | ✔️ |
chinese_cht_PP-OCRv3 | 开源 | 11 M | 繁体中文、英文、数字 | ✖️ |
行业 OCR 模型
纯数字识别模型
纯数字识别模型只能识别
0~9 这十个数字，不包含任何标点和空格字符。适合场景包括信用卡号、身份证号、硬币年份等识别场景等。
注：纯数字识别模型只包含识别模型，未包含纯数字的检测模型。
以下是相关模型，这些模型的详细介绍以及如何使用，请见：CnOCR 纯数字识别新模型 | Breezedeus.com 。
检测模型版本 | 企业购买 | 个人购买 | 对星球会员 | 免费可下载 |
number-densenet_lite_136-fc | ✖️ | ✖️ | ✔️ | ✔️ |
number-densenet_lite_136-gru | ✖️ | ✖️ | ✔️ 免费 | ✖️ |
number-densenet_lite_666-gru_large | ✖️ | ✔️ 八折 | ✖️ |
CnSTD
- （国内）Gitee：https://gitee.com/breezedeus/cnstd
模型自动下载使用的是HuggingFace的服务，但HuggingFace国内已被墙。如果没有梯子，可以从 百度云盘（提取码为
nstd）手动下载对应的zip文件并把它存放于 ~/.cnstd/1.2（Windows下为 C:\Users\<username>\AppData\Roaming\cnstd\1.2）目录中。具体说明见上面的代码库文档。CnOCR内部使用CnSTD做文字检测。
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- 作者:Breezedeus
- 链接:https://breezedeus.com/article/cnocr
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。
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