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PaddleOCR 旨在打造一套丰富、领先、且实用的 OCR 工具库，助力开发者训练出更好的模型，并应用落地。

PaddleOCR 由 PMC 监督。Issues 和 PRs 将在尽力的基础上进行审查。欲了解 PaddlePaddle 社区的完整概况，请访问 community。

⚠️注意：Issues模块仅用来报告程序🐞Bug，其余提问请移步Discussions模块提问。如所提Issue不是Bug，会被移到Discussions模块，敬请谅解。

• 🔥🔥《PaddleOCR 2.9 发布，正式开源文本图像智能分析利器》，文本图像版面解析实现高精度实时预测，低代码全流程开发加速产业应用。集成文本图像矫正、版面区域检测、常规文本检测、印章文本检测、文本识别、表格识别等多功能。6条模型产线一键调用，显著降低开发成本。支持高性能推理、服务化部署和端侧部署等多种部署方式。10月24日（周四）19：00直播为您深度解析最新升级亮点。 报名链接

• 🔥2024.10.1 添加OCR领域低代码全流程开发能力:

  • 飞桨低代码开发工具PaddleX，依托于PaddleOCR的先进技术，支持了OCR领域的低代码全流程开发能力：

    • 🎨 模型丰富一键调用：将文本图像智能分析、通用OCR、通用版面解析、通用表格识别、公式识别、印章文本识别涉及的17个模型整合为6条模型产线，通过极简的Python API一键调用，快速体验模型效果。此外，同一套API，也支持图像分类、目标检测、图像分割、时序预测等共计200+模型，形成20+单功能模块，方便开发者进行模型组合使用。
    • 🚀提高效率降低门槛：提供基于统一命令和图形界面两种方式，实现模型简洁高效的使用、组合与定制。支持高性能推理、服务化部署和端侧部署等多种部署方式。此外，对于各种主流硬件如英伟达GPU、昆仑芯、昇腾、寒武纪和海光等，进行模型开发时，都可以无缝切换。

  • 支持文档场景信息抽取v3(PP-ChatOCRv3-doc)、基于RT-DETR的高精度版面区域检测模型和PicoDet的高效率版面区域检测模型、高精度表格结构识别模型SLANet_Plus、文本图像矫正模型UVDoc、公式识别模型LatexOCR、基于PP-LCNet的文档图像方向分类模型

• 🔥2024.7 添加 PaddleOCR 算法模型挑战赛冠军方案：

  • 赛题一：OCR 端到端识别任务冠军方案——场景文本识别算法-SVTRv2；
  • 赛题二：通用表格识别任务冠军方案——表格识别算法-SLANet-LCNetV2。

支持多种 OCR 相关前沿算法，在此基础上打造产业级特色模型PP-、PP-Structure和PP-ChatOCR，并打通数据生产、模型训练、压缩、预测部署全流程。

完整文档请移步：docs

• 《动手学 OCR》电子书

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