在 2026 年的 OCR 选型中，这依然是一个经典问题。一边是历史悠久、追求极致效率的 Tesseract，另一边是功能强大、生态丰富的 PaddleOCR。它们并非简单的替代关系，而是各有优劣。
一、 核心指标横向测评
为了公平起见，我们在标准 CPU 环境（i7-12700K）下，针对 100 张标准中文文档扫描件进行了测试。
| 维度 | Tesseract 5.x (Best) | PaddleOCR v4 (PP-OCR) |
| 首字识别速度 | 极快 (< 50ms) | 较慢 (初始化耗时) |
| 内存占用 | 极低 (~100MB) | 较高 (~500MB+) |
| 中文识别准确率 | 一般 (约 85-90%) | 极高 (98%+) |
| 复杂版面处理 | 弱 (易发生串行) | 极强 (支持版面分析) |
| 倾斜/扭曲适应性 | 差 (需预处理) | 强 (内置分类器) |
| 部署难度 | 极简 (单一二进制文件) | 一般 (依赖项较多) |
二、 Tesseract 的“软肋”：它为什么会输？
Tesseract 的弱点在于它是一个线性识别引擎。
- 版面解析能力有限： 如果你的文档是多栏排版的（如报纸），或者文字环绕图片，Tesseract 往往会把左边的第一行和右边的第一行连在一起读。
- 对噪声敏感： 图像上的一个小黑点可能被它误认为是一个句号，而 PaddleOCR 的深度检测网络通常能过滤这些视觉噪声。
三、 PaddleOCR 的“代价”：它为什么不完美？
PaddleOCR 的强大是建立在计算开销之上的。
- 依赖臃肿： 为了运行 PaddleOCR，你通常需要安装庞大的 PaddlePaddle 框架，这对于仅有几百 MB 存储空间的边缘计算设备来说是致命的。
- 推理开销： 即使是轻量级的 PP-OCR 模型，在低功耗 CPU 上的延迟也明显高于 Tesseract。
四、 选型决策树：30 秒决定你的方案
- 选 Tesseract，如果：
- 你的设备是单片机、老旧嵌入式系统或极致轻量化的 Docker 镜像。
- 识别对象单一（如全是数字、全是代码）。
- 你已经有了非常稳定的图像预处理流程（能把图片转成清晰的黑白二值图）。
- 关键词： 极低成本、离线、标准化。
- 选 PaddleOCR，如果：
- 你需要处理复杂的中文扫描件、发票、表格或票据。
- 图像环境不可控（拍摄的角度歪斜、光照不均）。
- 你有足够的硬件资源（至少是主流 PC 或带 NPU 的开发板）。
- 关键词： 高精度、复杂场景、自动化。
五、 终极方案：混合架构
在很多工业级应用中，我们采取“强强联手”：
- 使用 PaddleOCR 的文本检测模型定位关键区域（ROI）。
- 将提取出的文字区域切片裁剪。
- 交给 Tesseract 进行具体的字符识别。这样既保证了版面处理能力，又利用了 Tesseract 在特定字符集上的识别速度。
