python部署可离线使用的中文识别OCR(window)

目录

• 前言
• 概述
• 环境搭建
• 1、下载python
• 2、创建python虚拟环境
• 3、升级pip
• 4、安装 CnOCR
• 5、写代码测试
• 6、安装onnxruntime
• 篇尾

前言

日常很多应用、小程序都提供有文字识别功能，导致不少项目业主也会提这方面需求，但在线就意味着付费，本人在前面分享过一个在线调用百度OCR识别表格的应用工具也是付费的（一天免费调用50次，只够做免费调研），本篇将分享python自带的可离线使用的中文识别（cnocr）环境的搭建。

概述

之所以选择python，是因为python上有很多封装好的人工智能模块，通过简单的在线下载即可完成环境的搭建。

环境搭建

1、下载python

安装cnocr必须在python 3.8版本以上，本篇使用的是python 3.8.10。下载地址：

https://registry.npmmirror.com/binary.html?path=python/3.8.10/

64位window选择python-3.8.10-amd64.exe（python是吃性能的，如果用window作为服务器端部署，建议还是得用64位的系统）

2、创建python虚拟环境

装完python之后，如果只是体验，是可以不需要创建虚拟环境的，但下一篇我会分享javascript怎么把python程序打包成.exe程序，使用虚拟环境才能达到“瘦身”效果。

python虚拟环境会以目录形式存在，我把虚拟环境放在D:\python目录下。

打开cmd命令窗口，进入D:\python目录，执行以下命令创建并激活虚拟环境

# 创建虚拟环境
python -m venv cnocr_env

# 激活虚拟环境
cnocr_env\Scripts\activate

激活之后，如下图，在目录前面有虚拟环境的标识

3、升级pip

安装python3.8.10自带安装的pip不是最新版本的，无法下载cnocr，更新命令如下：

python -m pip install --upgrade pip
#如果以上命令报错就执行下面的命令
python -m pip install --upgrade pip --force-reinstall

执行命令如果有问题，需要多执行几次。

4、安装 CnOCR

要关联下载的东西比较多，官网安装容易中断，下面用国内的镜像

pip install cnocr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

5、写代码测试

我在虚拟场景下创建了core目录存放python代码，代码内容如下

from cnocr import CnOcr
print('============1===========')
ocr=CnOcr()
print('============2==http://www.devze.com=========')
result=ocr.ocr('./123.png')
print('============3===========')
print(result)

首次运行会报错未发现"onnxruntime"模块，onnxruntime是一个用于运行 ONNX（Open Neural Network Exchange）模型的 ​​高性能推理引擎​​。它是 Python 的一个模块，专门用于在各种硬件平台上高效地执行深度学习模型。

6、安装onnxruntime

pip install onnxruntime -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

下载完成后，自动下载了一个训练好的模型ch_PP-OCRv5_dejavascriptt_infer.onnx，重新运行测试程序，可以看到有信息提示：

[INFO] 2025-10-15 18:06:41,321 [RapidOCR] base.py:22: Using engine_name: onnxruntime

[INFO] 2025-10-15 18:06:41,337 [RapidOCR] main.py:53:pMIwScD Using C:\Users\xxxx\AppData\Roaming\cnstd\1.2\ppocr\ch_PP-OCRv5_det\ch_PP-OCRv5_det_infer.onnx

如下图所示，可以在提示的目录中找到ch_PP-OCRv5_det_infer.onnx

篇尾

以上安装的cnocr包含的ch_PP-OCRv5_det_infer.onnx模型，是百度飞桨pMIwScD（PaddlePaddle）框架的OCR工具库PaddleOCR最新的文本检测模型之一，百度的AI接口平台也是基于PaddlePaddle提供的AI模型范围，所以准确度是有保障的，符合离线部署需求场景。

另外也分享下基于PaddleOCR的一个离线exe应用，功能比较丰富

https://gitcode.com/github_Trending/um/Umi-OCR?source_module=search_result_repo

到此这篇关于python部署可离线使用的中文识别OCR(window)的文章就介绍到这了,更多相关python部署可离线中文识别OCR内容请搜索编程客栈(www.devze.com)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程客栈(www.devze.com)！