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OpenOCR 中文 OCR 演示工作台

面向中文用户的 OpenOCR 本地 OCR 演示工作台。

提供图像文字检测与识别、模型类型选择、阈值调节、识别文本坐标、标注结果图和检测掩膜查看能力；无模型权重时使用明确标注的本地预览适配器。

真实界面

项目截图

共 8 张

OpenOCR 通用 OCR 工作台
待识别图像
示例图片（演示数据）
开始识别
识别过滤阈值
检测输入尺寸
检测评分模式
掩膜阈值

Capabilities

核心功能

✓图像文字检测与识别
✓移动端模型与服务器端模型选择
✓检测输入尺寸调节
✓检测评分模式选择
✓识别过滤阈值调节
✓文本框置信度与扩张比例调节
✓检测掩膜可视化
✓识别文本、坐标和标注图输出

适用场景

验证票据、招牌、截图等图片中的文本识别效果
比较高效率模型和高精度模型在同一图片上的表现
调节检测阈值以排查漏检、截断和误检问题

适合谁

需要在本地验证 OCR 能力的研究人员、算法工程师、数据标注团队和文档数字化项目负责人。

商业化思路

开源源码交付与自托管部署；可围绕私有化 OCR 部署、模型微调和工程集成提供服务支持，仓库本身不包含商业订阅或托管服务。

你会拿到什么

  • ✓简体中文 Gradio 本地演示界面与可复现示例图片
  • ✓上游源码、原始 LICENSE、中文 README 入口和本地预览适配器

部署流程

  1. 1在 Python 虚拟环境中安装 requirements.txt，并运行 python demo_gradio.py
  2. 2如需真实模型推理，按上游文档放置检测/识别模型权重后重新启动本地演示

真实验证结果

已通过固定 Chromium 运行 8 个互不重复的中文功能状态；所有截图为 1440×900，识别接口返回演示文本、坐标、标注图和检测掩膜。

部署前须知

仓库未附带模型权重；无权重时界面使用明确标注的本地预览适配器，准备权重后自动切换为本地模型推理。演示不接入云端服务。

部署难度

中等

最低配置

Python 3.7 及以上；本地预览需要 Gradio 4.20.0；真实模型推理还需按上游说明准备 PyTorch、OpenCV 和对应模型权重。

开源许可证

Apache License 2.0

最后验证

2026-08-31

授权说明

保留上游 Apache License 2.0、版权声明和上游来源。本次交付增加简体中文界面、可复现示例图片和无权重时的本地预览适配器。

Release notes

版本记录

1 个已发布版本

vcn-9aeccf02e483 当前推荐

完成中文 OCR 工作台、参数控件、演示图片、本地预览适配器和 Gradio 兼容依赖锁定；保留有权重时的上游本地模型推理路径。

部署要求：Python 3.7 及以上；本地预览需要 Gradio 4.20.0 与 huggingface_hub<1.0；真实推理还需模型权重及上游推理依赖。

已知问题：本次截图与功能验证使用本地预览适配器，演示数据已在界面和输出中标注；未宣称真实模型精度或云端服务已接入。

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