RapidAI/RapidOCR

这是什么？

核心功能

• 01将 PaddleOCR 模型转换为 ONNX，实现轻量推理。
• 02支持 ONNX Runtime、OpenVINO、MNN、PaddlePaddle、TensorRT 和 PyTorch 等推理后端。
• 03提供简洁的 Python 接口，返回识别文本与可视化结果。
• 04为每种支持的推理引擎提供 Docker 开发环境。
• 05默认支持中英文识别，其他语种见模型列表。

适用场景

• 在 Python 应用中加入离线图片文字提取功能。
• 使用 TensorRT 在 GPU 服务器上部署，或使用 ONNX Runtime 在 CPU 上运行。
• 无需云端 API，即可识别中英文文档或截图。
• 微调 PaddleOCR 模型后转换并部署到 RapidOCR 中。

快速上手

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   使用 pip 安装 rapidocr 和 onnxruntime

   pip install rapidocr onnxruntime
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   创建引擎并对图片进行 OCR 识别（参见 README 用法示例）

使用前须知

• !模型由 PaddleOCR 转换而来，沿用其上游 Apache-2.0 许可条款；README 指出模型权重的所有权归百度及 PaddleOCR 权利方所有。
• !官方文档主要为中文。

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常见问题

RapidOCR 是什么？

开源 OCR 工具包，将 PaddleOCR 模型转为 ONNX 格式，支持多语言、多推理引擎的离线文字识别。 RapidOCR 将 PaddleOCR 的模型转换为 ONNX 格式，使其可以在多种推理引擎和设备上运行，无需完整的 PaddlePaddle 环境。默认支持中英文识别，其他语种可在模型列表中查看。项目主要面向离线部署，重视轻量推理和跨平台使用，而非模型训练。

RapidOCR 可以免费使用吗？用的什么许可证？

RapidOCR 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。

RapidOCR 还在维护吗？

活跃维护中。RapidOCR 最近一次提交是在 2026年10月20日。

RapidOCR 适合用来做什么？

在 Python 应用中加入离线图片文字提取功能。 使用 TensorRT 在 GPU 服务器上部署，或使用 ONNX Runtime 在 CPU 上运行。 无需云端 API，即可识别中英文文档或截图。 微调 PaddleOCR 模型后转换并部署到 RapidOCR 中。

RapidOCR 怎么安装和运行？

使用 pip 安装 rapidocr 和 onnxruntime: pip install rapidocr onnxruntime 创建引擎并对图片进行 OCR 识别（参见 README 用法示例）

在哪里获取 RapidOCR？

源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/RapidAI/RapidOCR