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OCR 技术识别全解析:原理、主流方案与实战应用

原创作者 | 云起川南
擅长 Java / C# / Python / RPA / AI自动化


一、OCR 简介与原理简述

OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是将图片中的文字信息转换为可编辑文本的技术,广泛应用于文档数字化、票据识别、RPA 自动输入、快递单提取、企业发票归档等场景。

核心流程:

  1. 图像预处理(灰度化、去噪、矫正等)
  2. 文本检测(基于 EAST、DBNet 等)
  3. 文本识别(CRNN、Transformer 等模型)
  4. 后处理(字段提取、文本纠错、结构化)

二、主流 OCR 工具对比与选型建议

名称 特点 推荐使用场景
PaddleOCR 开源、支持中文、结构化能力强 复杂文档、发票、身份证
EasyOCR 简单好用、支持多语言 快速原型验证
Tesseract 轻量、离线、开源久远 嵌入式或低算力设备
Google Cloud Vision OCR 云服务、精准、结构化强 商用高精度场景
Azure OCR 集成表格识别和语言服务 企业集成 + 多服务组合

三、案例一:发票识别与结构化入库(Python + PaddleOCR)

✅ 场景说明:

客户需批量识别纸质发票的发票号、金额、开票日期,并存入数据库。

💻 核心代码片段:

from paddleocr import PaddleOCR
from pdf2image import convert_from_path
import reocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch')
pages = convert_from_path("发票样本.pdf")for idx, page in 
http://www.xdnf.cn/news/1207837.html

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