PaddleOCR多语言OCR工具包，支持80+语言高精度识别与文档智能解析

PaddleOCR：将文档图像智能转化为结构化数据的全能OCR工具包

你是否曾为从扫描文档、图片或PDF中高效提取文本信息而烦恼？PaddleOCR 的出现旨在彻底解决这一难题。它是一个基于 PaddlePaddle 深度学习框架开发的多语言OCR（光学字符识别）与文档解析工具包，支持超过80种语言的识别，并提供从数据标注、模型训练到多端部署的全流程解决方案，帮助开发者轻松构建文档数字化和智能理解应用。

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PaddleOCR项目目录截图

PaddleOCR核心亮点

🌟 多语言高精度识别：PP-OCRv5模型支持中、英、日等五种文字类型，识别准确率较前代提升13%，有效解决多语言混合文档场景。
🎯 复杂文档解析能力：PP-StructureV3可智能解析PDF及图像文档，完整保留原始结构和布局，输出Markdown和JSON格式，性能超越多个商业方案。
🔒 端到端生产就绪：提供模型训练、推理优化和服务部署工具，支持服务器、移动端、嵌入式及IoT设备，覆盖全场景应用。
🧩 智能信息提取：集成文心大模型（ERNIE），PP-ChatOCRv4可精准抽取关键信息，使文档“读懂”问题并给出答案，准确率提升15%。

PaddleOCR快速开始

只需几步，即可体验PaddleOCR的强大功能：
1. 安装：

# 安装PaddlePaddle框架（请参考官方安装指南）
# 安装基础OCR功能（包含PP-OCR系列模型）
pip install paddleocr
# 或安装全功能版本（含文档解析、信息提取等）
pip install "paddleocr[all]"

1. 命令行运行示例：

   # PP-OCRv5文本识别
   paddleocr ocr -i example_image.png
   # PP-StructureV3文档解析
   paddleocr pp_structurev3 -i document_image.png

2. Python API调用：

   from paddleocr import PaddleOCR
   ocr = PaddleOCR()
   result = ocr.predict(input="your_image_path")
   result.save_to_json("output")  # 保存结构化结果

PaddleOCR应用场景

场景一：企业文档数字化
可将大量历史扫描文档、合同、发票自动转换为可搜索、可分析的结构化数据，提升信息处理效率。
场景二：多语言资料处理
支持80+语言识别，适用于国际化企业的文档翻译、 multilingual 内容抽取等需求。
场景三：AI应用增强
为RAG（检索增强生成）、知识库构建提供高质量的文本输入， bridging images/PDFs and LLMs。

用户案例：目前，RAGFlow、MinerU、Umi-OCR、OmniParser等知名项目均采用PaddleOCR作为其文档处理核心引擎。

PaddleOCR链接

PaddleOCR GitHub 仓库

PaddlePaddle / PaddleOCR项目地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

本文地址：https://www.tgoos.com/10721