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:
- 图像预处理(灰度化、去噪、矫正等)
- 文本检测(基于 EAST、DBNet 等)
- 文本识别(CRNN、Transformer 等模型)
- 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