哪些开源OCR的识别效果好

根据搜索结果，以下是一些OCR识别效果较好的开源项目：

1. PaddleOCR

• 由百度开发，PaddleOCR在多个测试中表现出色，尤其在中文识别准确率上表现优秀，能够准确识别大部分常见字体和排版。它支持多种语言和方向识别，并且支持自定义训练。PaddleOCR还提供了轻量级的模型，执行速度快。

2. CnOCR

• CnOCR是一个Python 3下的OCR工具包，支持简体中文、繁体中文（部分模型）、英文和数字的常见字符识别，支持竖排文字的识别。它自带了20+个训练好的识别模型，适用于不同应用场景，并且提供简单的训练命令供使用者训练自己的模型。CnOCR在识别效果上比肩PaddleOCR，并且执行速度快。

3. chineseocr_lite

• 超轻量级中文OCR，支持竖排文字识别，模型大小仅4.7M。虽然模型轻量，但在常规印刷字体的识别上也有不俗表现。

4. Tesseract OCR

• 虽然Tesseract OCR的中文识别效果相对较弱，但它支持多种操作系统，并且支持用户自定义训练模型。对于需要特定语言或字体训练的用户来说，Tesseract OCR仍然是一个不错的选择。

5. EasyOCR

• EasyOCR是一个用于从图像中提取文本的Python模块，支持80多种语言。它在一些测试中显示出了较好的识别效果，尤其是在支持多种语言方面。

6. RapidOCR

• 在手写中文识别场景下，RapidOCR的综合表现位于前三。

这些开源OCR项目各有特点，适用于不同的应用场景和需求。用户可以根据自己的具体需求选择合适的工具进行体验和使用。

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