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DayBreak-u/chineseocr_lite · source
Snapshot 0 · 2026-11-04T12:47:26Z · C++ · GPL-2.0
Content fingerprint
c403b30d65b5d4a75ceeafaa548364f30ed9f150f5226e34418a55b88841523cGitHub description at capture
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
README at capture
<p align="center">
<img src="assets/chineseocr-lite-logo-wide.png" alt="ChineseOCR Lite" width="760">
</p>
<p align="center">
<a href="#cli-使用">CLI</a> ·
<a href="#启动-web-服务">Web Demo</a> ·
<a href="#模型文件">Models</a> ·
<a href="#多端-demo">Multi-platform Demo</a>
</p>
轻量级中文 OCR 项目，当前分支以 ONNX Runtime 推理为主，包含 Web 服务、Python 推理代码，以及 C++、JVM、Android、.NET 等多端 Demo。
## 功能
- 中文 OCR 文字检测与识别
- ONNX Runtime CPU 推理
- Tornado Web 服务与前端展示页面
- Android、C++、JVM、.NET 多端参考 Demo
- 附带轻量模型文件，便于本地快速试跑
## 环境
推荐环境：
- Python 3.6
- Windows、Linux 或 macOS
- CPU 推理，无需 CUDA
安装依赖：
```bash
pip install -r requirements.txt
```
## 启动 Web 服务
```bash
cd chineseocr_lite
python backend/main.py
```
服务默认监听 `8089` 端口。启动后终端会输出类似：
```text
server is running: 192.168.x.x:8089
```
在浏览器打开该地址即可使用 Web OCR 页面。
## CLI 使用
当前项目也可以作为命令行 OCR 工具使用，适合被 agent、脚本或批处理任务调用。
本地开发安装：
```bash
pip install -e .
```
识别单张图片并输出 JSON：
```bash
chineseocr test_imgs/res.jpg
```
写入 JSON 文件：
```bash
chineseocr test_imgs/res.jpg --output result.json
```
同时输出带检测框的图片：
```bash
chineseocr test_imgs/res.jpg --output result.json --draw result.jpg
```
调整检测前的短边尺寸：
```bash
chineseocr test_imgs/res.jpg --compress 960
```
CLI 输出为稳定 JSON，便于 agent 解析：
```json
{
"text": "识别出的全文",
"blocks": [
{
"text": "单个文本块",
"score": 0.93,
"box": [[12, 30], [210, 31], [209, 60], [11, 59]]
}
],
"elapsed": 1.24
}
```
也可以用 Python 模块方式运行：
```bash
python -m chineseocr_lite test_imgs/res.jpg
```
## 模型文件
当前仓库包含基础推理模型：
| 目录 | 文件 | 用途 |
| --- | --- | --- |
| `models/` | `dbnet.onnx` | 文本检测 |
| `models/` | `crnn_lite_lstm.onnx` | 文本识别 |
| `models/` | `angle_net.onnx` | 文字方向分类 |
| `models_ncnn/` | `*.bin`, `*.param` | NCNN Demo 使用的模型 |
作为 Python CLI 包安装时，`models/*.onnx` 会随包一起安装，CLI 开箱即可使用。`models_ncnn/` 和各端 Demo 不会作为 CLI 必需资源。
不要把训练权重、Python wheel、大型第三方库或构建产物直接提交到 Git。推荐放到 GitHub Releases、对象存储或 Git LFS。
## 项目结构
```text
.
├── backend/ Web 服务与接口
├── models/ ONNX 模型
├── models_ncnn/ NCNN 模型
├── dbnet/ 文本检测相关代码
├── crnn/ 文本识别相关代码
├── angnet/ 方向分类相关代码
├── cpp_projects/ C++ Demo
├── jvm_projects/ JVM Demo
├── android_projects/ Android Demo
├── dotnet_projects/ .NET Demo
├── test_imgs/ 示例图片与效果图
├── config.py 模型与推理配置
├── model.py OCR 推理入口
└── utils.py 通用工具函数
```
## 多端 Demo
以下 Demo 均为参考 Python 版本翻译或封装而来，彼此相互独立。
### C++ Demo
目录：[cpp_projects](cpp_projects/README.md)
- ONNX Runtime C++ Demo，支持 Windows、Linux、macOS，目前仅支持 CPU
- NCNN C++ Demo，支持 Windows、Linux、macOS，包含 CPU 版与 Vulkan GPU 版
- MNN C++ Demo，支持 Windows、Linux、macOS，目前仅支持 CPU
### JVM Demo
目录：[jvm_projects](jvm_projects/README.md)
- ONNX Runtime JVM Demo，基于 ONNX Runtime C++ 编译 JNI 供 Java/Kotlin 调用
- NCNN JVM Demo，基于 NCNN C++ 编译 JNI 供 Java/Kotlin 调用，包含 CPU 版与 GPU 版
### Android Demo
目录：[android_projects](android_projects/README.md)
- ONNX Runtime Android Demo
- NCNN Android Demo，包含 CPU 版与 GPU 版
- MNN Android Demo，支持 CPU 版
如果不想自行整合依赖库，完整源码工程可到 QQ 群共享中下载。
### .NET Demo
目录：[dotnet_projects](dotnet_projects/README.md)
- ONNX Runtime C# Demo
- ONNX Runtime VB.NET Demo
### 字符检测 OCR Demo
第三方项目：[fanqie03/char-detection](https://github.com/fanqie03/char-detection)
根据本项目和 CRNN 原理推导每个字符的位置，并支持将字符组合成单词。
### TNN 第三方 Demo
第三方项目：[Tencent/TNN OCR 示例](https://github.com/Tencent/TNN/#effect-example)
基于本项目实现的轻量级中文 OCR Demo，支持 iOS 和 Android，使用 TNN 的 ARM CPU、OpenCL、Metal 后端加速模型计算。
## 效果展示
### Web 识别
### Android 识别
### .NET 识别
### 字符检测 OCR
### TNN 第三方 Demo
[](https://github.com/Tencent/TNN/#effect-example)
[](https://github.com/Tencent/TNN/#effect-example)
[](https://github.com/Tencent/TNN/#effect-example)