RapidAI/RapidOCR

O que é?

Recursos principais

• 01Converte modelos PaddleOCR para ONNX, permitindo inferência leve.
• 02Funciona com os backends ONNX Runtime, OpenVINO, MNN, PaddlePaddle, TensorRT e PyTorch.
• 03Oferece uma API Python simples que retorna os textos reconhecidos e visualizações.
• 04Inclui ambientes Docker para cada mecanismo de inferência compatível.
• 05Oferece suporte a chinês e inglês por padrão, além de outros idiomas disponíveis na lista de modelos.

Casos de uso

• Adicionar extração de texto offline de imagens a um aplicativo Python.
• Implantar OCR em servidores com GPU usando TensorRT ou em CPU com ONNX Runtime.
• Reconhecer documentos ou capturas de tela em chinês e inglês sem APIs na nuvem.
• Ajustar modelos PaddleOCR e depois convertê-los para implantação com RapidOCR.

Início rápido

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   Instale os pacotes rapidocr e onnxruntime com pip

   pip install rapidocr onnxruntime
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   Crie um mecanismo e execute o OCR em uma imagem (consulte o exemplo de uso no README)

Antes de usar

• !Os modelos são convertidos do PaddleOCR e herdam os termos Apache-2.0 do projeto upstream; o README informa que a propriedade dos pesos permanece com a Baidu e os detentores dos direitos do PaddleOCR.
• !A documentação oficial está principalmente em chinês.

Tópicos

Perguntas frequentes

O que é RapidOCR?

Kit de ferramentas de OCR de código aberto que executa modelos PaddleOCR convertidos para ONNX em Python e outros ambientes, para reconhecimento rápido de texto offline. RapidOCR é um kit de ferramentas de OCR que converte modelos PaddleOCR para o formato ONNX, permitindo executá-los em vários mecanismos de inferência e dispositivos sem a stack completa do PaddlePaddle. Por padrão, oferece reconhecimento em chinês e inglês, com outros idiomas disponíveis na lista de modelos. O projeto é voltado à implantação offline, em que a inferência leve e o uso multiplataforma são mais importantes do que o treinamento.

RapidOCR é gratuito? Qual é a licença?

RapidOCR é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.

RapidOCR ainda é mantido?

Manutenção ativa. O último commit de RapidOCR foi em 20 de out. de 2026.

Para que posso usar RapidOCR?

Adicionar extração de texto offline de imagens a um aplicativo Python. Implantar OCR em servidores com GPU usando TensorRT ou em CPU com ONNX Runtime. Reconhecer documentos ou capturas de tela em chinês e inglês sem APIs na nuvem. Ajustar modelos PaddleOCR e depois convertê-los para implantação com RapidOCR.

Como instalar RapidOCR?

Instale os pacotes rapidocr e onnxruntime com pip: pip install rapidocr onnxruntime Crie um mecanismo e execute o OCR em uma imagem (consulte o exemplo de uso no README)

Onde consigo RapidOCR?

O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/RapidAI/RapidOCR