【OCR】数据集合集！
本文将为您介绍经典、热门的数据集，希望对您在选择适合的数据集时有所帮助。
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RapidOCR
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更新时间：2024-12-24
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访问地址: GitHub
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描述：
基于 ONNXRuntime、OpenVINO 和 PaddlePaddle 的超棒 OCR 多编程语言工具包。多平台、多语言 OCR 工具，它拥有无与伦比的速度、广泛的支持和完全的开放性。这款卓越的软件完全免费，以促进快速离线部署而闻名。其效率的核心是 ONNXRuntime 推理引擎，提供 4 到 5 倍于 PaddlePaddle 引擎的速度，同时确保没有内存泄漏。
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数据集网址：
https://github.com/RapidAI/RapidOCR
2
PaddleOCR
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更新时间：2024-12-24
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访问地址: GitHub
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描述：
基于PaddlePaddle的超棒多语言OCR工具包（实用的超轻量级OCR系统，支持80多种语言识别，提供数据注释和合成工具，支持服务器、移动、嵌入式和物联网设备之间的训练和部署）。
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数据集网址：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
3
surya
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更新时间：2024-12-21
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访问地址: GitHub
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描述：
Surya 是一个文档 OCR 工具包，支持 90 多种语言的 OCR，与云服务相比具有优势，可以进行任何语言的行级文本检测，布局分析（表格、图像、标题等检测），阅读顺序检测，表格识别（检测行/列）等，它适用于一系列文档。
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数据集网址：
https://github.com/VikParuchuri/surya
4
PaddleOCR-json
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更新时间：2024-10-15
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访问地址: GitHub
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描述：
这是一个基于PaddleOCR v2.6及v2.8 cpp_infer的离线图片OCR文字识别程序，可以快速让你的程序拥有OCR能力。它可以作为一个子进程被上层程序调用，也可以作为一个单独的进程通过TCP调用。本项目提供了Python等语言的API，你可以无视技术细节，通过两行代码使用它。
本项目旨在提供一个封装好的OCR引擎组件，使得没有C++编程基础的开发者也可以用其他语言来简单地调用OCR，享受到更快的运行效率、更方便的资源和部署手段。
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数据集网址：
https://github.com/hiroi-sora/PaddleOCR-json
5
OpenOCR
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更新时间：2024-12-18
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访问地址: GitHub
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描述：
OpenOCR：通用的OCR系统，准确率高，支持24种在真实大规模数据集上从头训练的场景文本识别方法，并将持续添加最新方法。
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数据集网址：
https://github.com/Topdu/OpenOCR
6
ID-DocumentRecognition-Linux
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更新时间：2024-10-15
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访问地址: GitHub
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描述：
MiniAiLive 智能 ID OCR，实现可靠的身份验证从文档验证到数据输入，我们的 MiniAiLive OCR 解决方案可以帮助改变您的身份验证流程。
使用我们经过验证的 AI 优先方法，快速安全地捕获、提取和验证各种身份证、护照、驾驶执照和其他文件中的数据。我们的技术设计无缝集成，可以作为完全捆绑的身份证件验证解决方案集成，也可以通过开发人员友好的移动或服务器 SDK 作为单独的模块集成。
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数据集网址：
https://github.com/MiniAiLive/ID-DocumentRecognition-Linux
7
doctr
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更新时间：2024-12-21
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访问地址: GitHub
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描述：
docTR（文档文本识别）——一个由深度学习支持的 OCR 相关任务的无缝、高性能且可访问的库。
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数据集网址：
https://github.com/mindee/doctr
8
Text-Grab
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更新时间：2024-12-22
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访问地址: GitHub
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描述：
这是适用于 Windows 10/11 的最小光学字符识别 (OCR) 实用程序，可以复制所有可见文本。
文本经常被困在图像、视频或应用程序的某些部分中，无法被选中。Text Grab 截取屏幕截图，将该图像传递给 OCR 引擎，然后将文本放入剪贴板以供在任何地方使用。OCR 由Windows API在本地完成。这使得 Text Grab 基本上没有 UI，也不需要持续运行的后台进程。处理文本不仅仅是从图像中复制文本，因此 Text Grab 有一系列不同的模式，使处理文本变得快速而简单。
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数据集网址：
https://github.com/TheJoeFin/Text-Grab
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tesseract.js
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更新时间：2024-12-24
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访问地址: GitHub
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描述：
适用于 100 多种语言的纯 Javascript OCR。
Tesseract.js 旨在将Tesseract OCR 引擎（一个单独的项目）引入浏览器和 Node.js，并通过包装Tesseract 的WebAssembly 端口来工作。该项目不会修改 Tesseract 的核心功能。最值得注意的是，Tesseract.js 不支持 PDF 文件，也不会修改 Tesseract 识别模型来提高准确性。
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数据集网址：
https://github.com/naptha/tesseract.js
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Easydict
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更新时间：2024-12-24
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访问地址: GitHub
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描述：
一个简洁优雅的搜索翻译macOS App。开箱即用，支持离线OCR识别，支持有道搜索，苹果系统搜索，苹果系统翻译，OpenAI，Gemini，DeepL，Google，Bing，腾讯，百度，阿里，小牛，彩云和火山翻译。简洁优雅的 macOS 词典和翻译器应用程序，用于查找单词和翻译文本。
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数据集网址：
https://github.com/tisfeng/Easydict