ChineseOCR_Lite4.7M 超轻量中文 OCR三行命令跑通本地文字识别【免费下载链接】chineseocr_lite超轻量级中文ocr支持竖排文字识别, 支持ncnn、mnn、tnn推理 ( dbnet(1.8M) crnn(2.5M) anglenet(378KB)) 总模型仅4.7M项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/chineseocr_liteChineseOCR_Lite 是一个超轻量级中文 OCR 工具箱串起 dbnet 文本检测、crnn 文本识别、anglenet 方向校正三个小模型模型总量只有 4.7M。它让你在纯 CPU 的机器上就能做完全本地、离线的中文字符识别——不用 GPU不依赖网络也不用等云端接口丢一张图片进来还你带位置框的文字结果。为什么 4.7M 的中文 OCR 能扛打架构是经典的先检测、再识别两段式三个部分各司其职dbnet1.8M是文本检测模型负责先把图里所有文字区域框出来crnn2.5M是基于 LSTM 的序列识别模型卷积提特征、循环网络按顺序吐字负责读出每行文字里的字anglenet378KB做方向分类判断文字是不是被旋转了 180 度。因为全流程走 ONNX Runtime 的 CPU 推理不碰 CUDA老笔记本、嵌入式板卡也能跑也因为模型总共 4.7M整套流水线可以塞进手机。仓库里给了 ncnn、mnn、onnx 三种推理引擎的参考实现外加 C、Android、JVM、.NET 多端 Demo想移植到哪个平台都有现成代码对着改。最能打的点是对竖排和旋转文字的支持图片里的文字哪怕被印倒了 180 度anglenet 会先判断出来自动转正再交给 crnn 识别你省掉了一道单独的方向校正工序。哪些活儿交给它批量数字化与脚本接入——以前调云端 OCR API 一张一张传担心费用和数据出网现在装完依赖终端敲一条chineseocr 图片.jpg输出稳定 JSON全文、每行置信度、位置框齐全。批量图片套个 shell 循环就完事agent 和自动化脚本直接解析。嵌入手机和低端设备——以前端侧 OCR 引擎动辄几十上百 MB现在整个模型集不到 5M从 ncnn、mnn、onnx 里挑一个和你环境匹配的推理后端Android 端 Demo 开箱就能跑。横竖混排、方向颠倒的图——以前要先接方向校正模型再识别现在竖排、倒排文字直接丢进来anglenet 先转正再识别少维护一个模型。三行命令跑起来git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/chineseocr_lite cd chineseocr_lite pip install -r requirements.txt python -m chineseocr_lite test_imgs/res.jpg想要网页界面的话跑python backend/main.py启动 OCR 服务默认监听 8089 端口浏览器打开就能贴图识别。下面两张是内置 Web 页面的实际识别效果一张是带长段中文的论文截图一张是多方向排布文字的产品图检测框和识别行都对得上。小、免费、能离线如果你要的是一套体积小于 5M、免费、纯 CPU 就能跑的本地中文字符识别工具ChineseOCR_Lite 就是现成的。clone 下来跑通一张测试图发现竖排或特殊字体场景有问题直接提 Issue 反馈。【免费下载链接】chineseocr_lite超轻量级中文ocr支持竖排文字识别, 支持ncnn、mnn、tnn推理 ( dbnet(1.8M) crnn(2.5M) anglenet(378KB)) 总模型仅4.7M项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/chineseocr_lite创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考