RapidOCR 安装教程pip 装包 3 行代码跑通 OCR 模型推理【免费下载链接】RapidOCR Awesome OCR multiple programing languages toolkits based on ONNX Runtime, OpenVINO, MNN, PaddlePaddle, TensorRT and PyTorch.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ra/RapidOCRRapidOCR 把 PaddleOCR 的文本检测、方向分类、文字识别三个模型转成 ONNX 格式再交给 ONNXRuntime、OpenVINO、PaddlePaddle、PyTorch、MNN、TensorRT 六类推理引擎执行。默认支持中英文也覆盖日文、韩文、阿拉伯文等语种整个识别过程可以完全离线运行。确认 Python 版本搞定离线模型RapidOCR 要求 Python 3.8低于这个版本直接装不上。首次调用推理引擎时会自动下载模型文件需要能访问模型仓库如果是内网环境提前把模型文件放到~/.RapidOCR/目录下就能离线加载不用每次连网。克隆仓库2 条命令装好 RapidOCRgit clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ra/RapidOCR cd RapidOCR/python pip install -e . onnxruntime第一条命令拿到源码和测试图片第二条在python/子目录下以可编辑模式安装核心库并装上默认推理引擎。只想装 PyPI 发布版的话跳过克隆直接pip install rapidocr onnxruntime就行。用 OpenVINO 或 PaddlePaddle 引擎时把onnxruntime换成openvino或paddlepaddle引擎之间也能混用——检测走一个、识别走另一个通过参数指定。仓库里还有 C、Java、C# 和 .NET 的接入示例分别在 cpp/、jvm/ 和 dotnet/ 目录下结构类似按需取用。验证 RapidOCR 安装是否成功from rapidocr import RapidOCR engine RapidOCR() result engine(tests/test_files/ch_en_num.jpg) print(result)三行核心代码导入、建引擎、喂图。控制台能打印出文本框坐标、识别文字和置信度说明模型下载和推理链路都通了。只想要文字不要检测框的话在engine()调用里加use_detFalse, use_recTrue。RapidOCR 进阶切引擎、换模型、可视化出图切推理引擎RapidOCR(params{Rec.engine_type: tensorrt})一行参数把识别环节切到 GPU 加速其他引擎同理。换模型版本ocr_version支持 PPOCRV4 / PPOCRV5 / PPOCRV6model_type区分 mobile小模型和 server高精度按需选。可视化result.vis(out.jpg)把识别框和文字画回原图快速看效果不用自己画。常见坑首次运行卡在模型下载先检查网络代理Windows 上 onnxruntime 偶发 DLL 加载失败重装时锁定版本号pip install onnxruntime1.18.0通常能解决。【免费下载链接】RapidOCR Awesome OCR multiple programing languages toolkits based on ONNX Runtime, OpenVINO, MNN, PaddlePaddle, TensorRT and PyTorch.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ra/RapidOCR创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考