# RapidOCR-json **Repository Path**: hamawang/RapidOCR-json ## Basic Information - **Project Name**: RapidOCR-json - **Description**: Umi-OCR，RapidOCR-json - **Primary Language**: Unknown - **License**: MIT - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 1 - **Forks**: 0 - **Created**: 2024-04-15 - **Last Updated**: 2026-05-06 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: UMI-OCR ## README #### 离线OCR组件 系列项目： - [PaddleOCR-json](https://github.com/hiroi-sora/PaddleOCR-json) - **RapidOCR-json** | | PaddleOCR-json | RapidOCR-json | | ---------------- | ----------------------------------------------- | -------------------- | | CPU要求 | CPU必须具有AVX指令集。不支持以下CPU： | 无特殊要求 👍 | | | 凌动Atom，安腾Itanium，赛扬Celeron，奔腾Pentium | | | 推理加速库 | mkldnn 👍 | 无 | | 识别速度 | 快（启用mkldnn加速）👍 | 中等 | | | 极慢（不启用mkldnn） | | | 初始化耗时 | 约2s，慢 | 0.1s内，快 👍 | | 组件体积（压缩） | 52MB | 15MB 👍 | | 组件体积（部署） | 250MB | 30MB 👍 | | CPU占用 | 高，榨干硬件性能 | 较低，对低配机器友好 | | 内存占用峰值 | >2000MB（启用mkldnn） | ~500MB 👍 | | | ~600MB（不启用mkldnn） | | --- # RapidOCR-json 这是一个基于 [RapidOcrOnnx](https://github.com/RapidAI/RapidOcrOnnx) 的离线图片OCR文字识别程序。通过管道等方式输入本地图片路径，输出识别结果json字符串。适用于 `Win7 x64` 及以上的系统。 本项目旨在提供一个封装好的OCR引擎组件，使得没有C++编程基础的用户也可以用别的语言来简单地调用OCR，享受到更快的运行效率、更便捷的打包&部署手段。 ![](/readme_images/img-1.png) ## 准备工作 下载 [RapidOCR-json v0.2.0](https://github.com/hiroi-sora/RapidOCR-json/releases/tag/v0.2.0) 并解压，即可。 ### 简单试用 方式一： 打开控制台，输入 `path/RapidOCR-json.exe --image_path=path/test1.png` 。 方式二： 直接双击打开 `RapidOCR_json.exe` 。等程序初始化完毕输出`OCR init completed.`。 使用json字符串输入图片路径，建议使用ascii转义。如： `{"image_path":"D:/\u6d4b\u8bd5\u56fe\u7247.png"}` 也支持传入图片base64编码的字符串。如： `{"image_base64":"……"}` 还可以直接使用 [Python API](api/python/) 。 ## 指令说明 | 键名称 | 值说明 | 默认值 | | -------------- | ------------------------------------ | ------------------------------------- | | ensureAscii | 启用(1)/禁用(0) ASCII转义输出 | 0 | | models | 模型目录地址，可绝对or相对路径 | "models" | | det | det库名称 | "ch_PP-OCRv3_det_infer.onnx" | | cls | cls库名称 | "ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.onnx" | | rec | rec库名称 | "ch_PP-OCRv3_rec_infer.onnx" | | keys | rec字典名称 | "ppocr_keys_v1.txt" | | doAngle | 启用(1)/禁用(0) 文字方向检测 | 1 | | mostAngle | 启用(1)/禁用(0) 角度投票 | 1 | | numThread | 线程数 | 4 | | padding | 预处理白边宽度，可优化窄边图片识别率 | 50 | | maxSideLen | 图片长边缩小值，可提高大图速度 | 1024 | | boxScoreThresh | 文字框置信度门限值 | 0.5 | | boxThresh | | 0.3 | | unClipRatio | 单个文字框大小倍率 | 1.6 | | image_path | 初始图片路径 | "" | 例1：（启动时传入图片路径，执行一次识别，然后关闭程序） ``` RapidOCR_json.exe --image_path="D:/images/test(1).png" 输出: 识别结果 ``` 例2：（启动时不传入图片路径，进入无限循环，不断接受json输入） ``` RapidOCR_json.exe --ensureAscii=1 输出: OCR init completed. {"image_path": "D:/images/test(1).png"} 输出: 识别结果 ``` 例3：（手动指定参数） ``` RapidOCR_json.exe --doAngle=0 --mostAngle=0 --numThread=12 --padding=100 --image_path="D:/images/test(1).png" ``` ## 返回值说明 通过API调用一次OCR，无论成功与否，都会返回一个字典。 字典中，根含两个元素：状态码`code`和内容`data`。 状态码`code`为整数，每种状态码对应一种情况： ##### `100` 识别到文字 - data内容为数组。数组每一项为字典，含三个元素： - `text` ：文本内容，字符串。 - `box` ：文本包围盒，长度为4的数组，分别为左上角、右上角、右下角、左下角的`[x,y]`。整数。 - `score` ：识别置信度，浮点数。 - 例： ``` {'code':100,'data':[{'box':[[13,5],[161,5],[161,27],[13,27]],'score':0.9996442794799805,'text':'飞舞的因果交流'}]} ``` ##### `101` 未识别到文字 - data为字符串：`No text found in image. Path:"图片路径"` - 例：```{'code':101,'data':'No text found in image. Path: "D:\\空白.png"'}``` - 这是正常现象，识别没有文字的空白图片时会出现这种结果。 ##### `200` 图片路径不存在 - data为字符串：`Image path dose not exist. Path:"图片路径".` - 例：`{'code':200,'data':'Image path dose not exist. Path: "D:\\不存在.png"'}` - 注意，在系统未开启utf-8支持（`使用 Unicode UTF-8 提供全球语言支持"`）时，不能读入含emoji等特殊字符的路径（如`😀.png`）。但一般的中文及其他 Unicode 字符路径是没问题的，不受系统区域及默认编码影响。 ##### `201` 图片路径string无法转换到wstring - data为字符串：`Image path failed to convert to utf-16 wstring. Path: "图片路径".` - 使用API时，理论上不会报这个错。 - 开发API时，若传入字符串的编码不合法，有可能报这个错。 ##### `202` 图片路径存在，但无法打开文件 - data为字符串：`Image open failed. Path: "图片路径".` - 可能由系统权限等原因引起。 ##### `203` 图片打开成功，但读取到的内容无法被opencv解码 - data为字符串：`Image decode failed. Path: "图片路径".` - 注意，引擎不以文件后缀来区分各种图片，而是对存在的路径，均读入字节尝试解码。若传入的文件路径不是图片，或图片已损坏，则会报这个错。 - 反之，将正常图片的后缀改为别的（如`.png`改成`.jpg或.exe`），也可以被正常识别。 ##### `210` 剪贴板打开失败 - data为字符串：`Clipboard open failed.` - 可能由别的程序正在占用剪贴板等原因引起。 ##### `211` 剪贴板为空 - data为字符串：`Clipboard is empty.` ##### `212` 剪贴板的格式不支持 - data为字符串：`Clipboard format is not valid.` - 引擎只能识别剪贴板中的位图或文件。若不是这两种格式（如复制了一段文本），则会报这个错。 ##### `213` 剪贴板获取内容句柄失败 - data为字符串：`Getting clipboard data handle failed.` - 可能由别的程序正在占用剪贴板等原因引起。 ##### `214` 剪贴板查询到的文件的数量不为1 - data为字符串：`Clipboard number of query files is not valid. Number: 文件数量` - 只允许一次复制一个文件。一次复制多个文件再调用OCR会得到此报错。 ##### `215` 剪贴板检索图形对象信息失败 - data为字符串：`Clipboard get bitmap object failed.` - 剪贴板中是位图，但获取位图信息失败。可能由别的程序正在占用剪贴板等原因引起。 ##### `216` 剪贴板获取位图数据失败 - data为字符串：`Getting clipboard bitmap bits failed.` - 剪贴板中是位图，获取位图信息成功，但读入缓冲区失败。可能由别的程序正在占用剪贴板等原因引起。 ##### `217` 剪贴板中位图的通道数不支持 - data为字符串：`Clipboard number of image channels is not valid. Number: 通道数` - 引擎只允许读入通道为1（黑白）、3（RGB）、4（RGBA）的图片。位图通道数不是1、3或4，会报这个错。 ##### `299` 未知异常 - data为字符串：`An unknown error has occurred.` - 正常情况下不应该出现此状态码。请提issue。 ##### `300` 返回数据无法转换为json字符串 - data为字符串：`JSON dump failed. Coding error.` - 通过启动参数-image_dir传入非法编码的路径（含中文）时引起。（中文路径应该先启动程序再输入） ## 通过API调用 ### 1. Python API [资源目录](api/python) 使用示例： ```python import os import sys from RapidOCR_api import OcrAPI ocrPath = '引擎路径/RapidOCR_json.exe' ocr = OcrAPI(ocrPath) res = ocr.run('样例.png') print('OCR识别结果：\n', res) ocr.stop() ``` 其他待填坑…… ## [项目构建指南](cpp) 👆当你需要修改项目源码时欢迎参考。 ## 感谢 感谢 [RapidAI/RapidOcrOnnx](https://github.com/RapidAI/RapidOcrOnnx) ，没有它就没有本项目。 本项目中使用了 [nlohmann/json](https://github.com/nlohmann/json) ： > “JSON for Modern C++” ## 更新日志 #### v0.2.0 `2023.9.25` - 路径识图的key由 `imagePath` 改为 `image_path` - 新功能：base64识图，key为 `image_base64` #### v0.1.0 `2023.4.29`