# RapidOcr-Java

**Repository Path**: chenfei66/RapidOcr-Java

## Basic Information

- **Project Name**: RapidOcr-Java
- **Description**: Java代码实现调用RapidOCR(基于PaddleOCR)，适配Mac、Win、Linux，支持最新PP-OCRv4
原作者地址：https://github.com/MyMonsterCat/RapidOcr-Java
仅仅方便国内用户访问，特地搬运过来。
- **Primary Language**: Java
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 14
- **Created**: 2025-07-05
- **Last Updated**: 2025-07-05

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# RapidOcr-Java

![](./docs/img/line.png)

## 😺 项目起源

- 现有的JavaOCR工具包识别效果差强人意，[PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)在实现前沿算法的基础上，考虑精度与速度的平衡，进行模型瘦身和深度优化，使其尽可能满足产业落地需求。
- PaddleOCR官方并未提供Java版本，而[RapidOcr](https://github.com/RapidAI/RapidOCR)解决了这个问题，其提供了Kotlin和Java混合版本的[Demo-onnx](https://github.com/RapidAI/RapidOcrOnnxJvm)和[Demo-ncnn](https://github.com/RapidAI/RapidOcrNcnnJvm)
- 而实际使用过程中 项目中并不想再引入Kotlin、不想了解OCR相关知识，开箱即用、不想额外再部署OCR服务

因此本项目将Kotlin部分移除，并在此基础上加以完善且提供了更友好的的调用方法，更方便java开发者直接进行使用。

> [✨如果该项目对您有帮助，您的star是我不断优化的动力！！！](https://github.com/MyMonsterCat/RapidOcr-Java)

## 👏 项目特点

- 纯Java代码调用RapidOcr
- 集成ncnn和onnx推理引擎方式，默认使用Onnx推理方式
- 均使用CPU版本，GPU版本请自行编译

> ⚠️ 注意：当前JVM启动时**只能同时启动一种推理引擎**，以第一次调用runOcr方法时的引擎配置为准

## 🎉 快速开始

项目提供了[JavaEE](https://github.com/MyMonsterCat/rapidocr-demo/tree/main/java-ee) 和 [SpringBoot](https://github.com/MyMonsterCat/rapidocr-demo/tree/main/spring-boot) 的使用Demo，仅作参考

### 1️⃣ 添加依赖

目前支持的系统请查看[版本说明](./docs/ADVANCED.md)

```xml
<!--  一般只需要引入一个，CPU端建议使用onnx，移动端建议使用ncnn     -->
<dependency>
    <groupId>io.github.mymonstercat</groupId>
    <artifactId>rapidocr-ncnn-platform</artifactId>
  	<!--  可前往maven中央仓库https://repo1.maven.org/maven2/io/github/mymonstercat/rapidocr/，查看版本      -->
    <version>0.0.6</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.github.mymonstercat</groupId>
    <artifactId>rapidocr-onnx-platform</artifactId>
  	<!--  可前往maven中央仓库https://repo1.maven.org/maven2/io/github/mymonstercat/rapidocr/，查看版本      -->
    <version>0.0.6</version>
</dependency>
```

### 2️⃣ 使用示例

```java
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        ParamConfig paramConfig = ParamConfig.getDefaultConfig();
        paramConfig.setDoAngle(true);
        paramConfig.setMostAngle(true);
        InferenceEngine engine = InferenceEngine.getInstance(Model.ONNX_PPOCR_V3);
        // 开始识别
        OcrResult ocrResult = engine.runOcr(getResourcePath("/images/test.png"), paramConfig);
        System.out.println(ocrResult.getStrRes().trim());
    }

    private static String getResourcePath(String path) {
        return new File(Main.class.getResource(path).getFile()).toString();
    }
}
```

> 更多使用示例请参考[使用示例](https://github.com/MyMonsterCat/rapidocr-demo/blob/main/java-ee/src/main/java/io/github/mymonstercat/Main.java)

### 3️⃣ 添加打印日志

- 项目中添加了日志打印，方便打印OCR日志
- 常见的日志配置请前往[查看日志配置](https://github.com/MyMonsterCat/rapidocr-demo/blob/main/java-ee/src/main/resources/log4j2.xml)(仅供参考)，可将其放入到项目resources目录下，名为`log4j2.xml`

![](./docs/img/run-result.png)

> - 如果想去除最底下numThread=4等控制台打印需要在编译库文件的时候进行控制，可以在[如何自行编译动态库](./docs/COMPILE_LIB.md)查看教程。
> - 后续有时间会将所有库的控制台打印去掉，目前仅去掉了Mac-arm64的，望理解。

## 🔝 进阶使用

- [参数调优、版本说明、分支说明](./docs/ADVANCED.md)
- [如何打包jar包](./docs/COMPILE_JAR.md)
- OCR相关知识--❗️待更新
- [JVM下不同PaddleOCR调用方式性能比对，强烈建议阅读👍](./docs/COMPARE.md)
- [SpringBoot示例和普通Java程序示例](https://github.com/MyMonsterCat/rapidocr-demo)

## 📌 TODO

- [x] 根据系统版本自适应加载动态库
- [x] 动态库集成到jar中
- [x] 是否删除临时文件夹配置为可选项
- [x] jvm未退出场景连续调用识别结果集乱码[#1](https://github.com/MyMonsterCat/RapidOcr-Java/issues/1)
- [x] 集成ONNX[#2](https://github.com/MyMonsterCat/RapidOcr-Java/issues/2)，感谢[nn200433](https://github.com/nn200433)及[tika-server](https://github.com/nn200433/tika-server)👏 
- [x] 添加日志，规范日志打印
- [x] ONNX支持Mac-Arm64
- [ ] 支持Docker镜像
- [x] Maven仓库提供packages
- [ ] SpringBoot下，以配置文件方式改造
- [x] 多模块打包[#6](可以否将dll，所以还有onnx文件分别存放进jar)
- [x] 多线程情况下库和模型可能重复加载、编译目标jdk版本改为1.8，感谢[FlyInWind1](https://github.com/FlyInWind1)

## 🤔 FAQ

#### Q1:无法运行相应的动态库？

Mac-Arm64、Mac-Intel、Win10、Win11、CentOS-8均经过测试，项目resources目录下的的动态库文件**均可成功加载**，如果您的系统无法运行相应的动态库，请在该系统下尝试[自行编译动态库](./docs/COMPILE_LIB.md)

#### Q2:CentOS7无法运行？

先提供思路：由于centos7使用的gcc、glibc等工具太老了，而提供的so文件所需的最低依赖版本 **远远大于** centos7的最高版本，因此需要将centos7对应的gcc、glibc等工具进行升级。

具体教程还未整理。

#### Q3:如何使用自己编译的动态库和模型？

自0.0.5版本开始，项目引入了多模块打包，如果不喜欢这种方式，请使用

```xml
<dependency>
    <groupId>io.github.mymonstercat</groupId>
    <artifactId>rapidocr</artifactId>
    <version>0.0.4-light</version>
</dependency>
```

代码位于`0.0.4-light分支`，但该分支后续不进行维护。在该分支代码下，你可能会需要以下帮助

- [如何更新模型](./docs/UPDATE_MODEL.md)
- [如何自行编译动态库](./docs/COMPILE_LIB.md)

#### Q4: 不支持我的系统？

- 参考Q3，使用`0.0.4-light`，参考Q1、Q2 自行编译
- 如果您成功编译了相应平台的库文件，希望您能提供issue供更多人使用



如有其他问题请提issue，我会尽快解决。

## 鸣谢

- [RapidOCR](https://github.com/RapidAI/RapidOCR)
- [PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)

## 开源许可

使用 [Apache License 2.0](https://github.com/MyMonsterCat/DeviceTouch/blob/main/LICENSE)