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forked from hiroi-sora/Umi-OCR

OCR图片转文字识别软件,完全离线。截屏/批量导入图片,支持多国语言、合并段落、竖排文字。可排除水印区域,提取干净的文本。基于 PaddleOCR 。

License

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gduxj/Umi-OCR

 
 

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Umi-OCR

Umi-OCR 文字识别工具

Umi-OCR LICENSE forks stars forks

免费,开源,可批量的离线OCR软件
适用于 Windows10,11 平台

  • 免费:本项目所有代码开源,完全免费。
  • 方便:解压即用,离线运行,无需网络。
  • 批量:可批量导入处理图片,结果保存到本地 txt / md / jsonl 多种格式文件。也可以即时截屏识别。
  • 高效:采用 PaddleOCR-json C++ 识别引擎。只要电脑性能足够,通常比在线OCR服务更快。
  • 精准:默认使用PPOCR-v3模型库。除了能准确辨认常规文字,对手写、方向不正、杂乱背景等情景也有不错的识别率。可设置忽略区域排除水印、设置文块后处理合并排版段落,得到规整的文本。

下载

Umi-OCR 软件本体含 简体中文&英文 通用识别库。
配套 多国语言识别扩展包 可导入 繁中,英,日,韩,俄,德,法 识别库,请按需下载。

Github下载:Release v1.3.2

蓝奏云下载:https://hiroi-sora.lanzoul.com/s/umi-ocr

使用源代码:
  • main分支可能含有开发中的新功能。若您想使用稳定版本,建议切换到最新的Release分支
  • 安装依赖库:pip install -r requirements.txt
  • 打包还需要:pip install pyinstaller
  • 运行 main.py 启动程序。测试无异常后,运行 to_exe.py 一键打包。
  • 打包后,请将引擎组件 PaddleOCR-json 整个文件夹 放置于exe同目录下!
  • 打包后,请将引擎组件 PaddleOCR-json 整个文件夹 放置于exe同目录下!!
  • 打包后,请将引擎组件 PaddleOCR-json 整个文件夹 放置于exe同目录下!!!

兼容性

  • 系统支持 Win10 x64 及以上版本。
  • CPU必须具有AVX指令集。
  • 出现初始化引擎失败等问题时请参考 问题排除

前言

关于忽略指定区域的特殊功能:

类似含水印的视频截图、含有UI/按钮的游戏截图等,往往只需要提取字幕区域的文本,而避免提取到水印和UI文本。本软件可设置忽略某些区域内的文字,来实现这一目的。

当有大量的影视和游戏截图需要整理归档,或者想翻找包含某一段台词/字幕的截图;将这些图片提取出文字、然后Ctrl+F是一个很有效的方法。这是开发本软件的初衷。

关于离线OCR引擎 PaddleOCR-json

PaddleOCR 2.6 cpu_avx_mkl C++ 的封装。效率高于Python版本PPOCR及部分Python编写的OCR引擎,通常比在线OCR服务更快(省去网络传输的时间)。支持更换Paddle官方模型(兼容v2和v3版本)或自己训练的模型,支持修改PPOCR各项参数。通过添加不同的语言模型,软件可识别多国语言。

简单上手

准备

下载压缩包并解压全部文件即可。

截图识别

点击截图按钮或自定义快捷键,唤起截图识别。

粘贴图片到软件

在任何地方(如文件管理器,网页,微信)复制图片,软件上点击粘贴按钮,自动识别。

批量识别本地图片文件

将图片或文件夹拖进软件,批量转换文字。也可以点击按钮打开浏览窗口导入。

识别结果将保存到本地。可选生成纯文本txt文件、带链接Markdown文件、原始信息jsonl文件等不同格式。可配置任务完成后执行关机/待机。

文本块后处理(排版优化)

OCR识别出的文本是按“块”划分的,通常一行文字分为一块,有时还会将一行误划分为多块,这给阅读带来了不便。文本块后处理就是对文本块进行再加工的过程,合并同一行或同一段落内的文字,按正确的顺序排序。

下图表示不同排版应该选用何种处理方案:

所有方案一览:

横排-优化单行

将误划分为多块的同一行文字合并到一行。

横排-合并多行-左对齐

将多个左对齐的行视为同一段落,合并文字。左侧未对齐或行距过大的行视为下一段落。

横排-合并多行-自然段

将多个左对齐的行视为同一段落,且第一行的开头允许多空出两个全角空格的宽度。

横排-合并多行-模糊匹配

只要垂直投影有重叠,行高一致,距离较近的文本块,视为同一段落。

竖排-从左到右-单行 / 竖排-从右至左-单行

优化竖排识别,合并同一行文字,按从左到右或从右到左的顺序输出每一行。 注意,必须搭配支持竖排识别的模型库(识别语言)一起使用。

可视化预览:

可以在忽略区域编辑器内预览文本块后处理的效果。编辑器中以虚线框标出识别到、经过后处理的文字块。

这里仅仅是借用了编辑器来展示后处理的效果,实际运行任务时 忽略区域机制 早于 后处理机制 执行,不受后处理的影响。

忽略区域功能

忽略区域是本软件特色功能,可用于排除图片中水印的干扰,让识别结果只留下所需的文本。

展开详情

“忽略区域”是指图片上指定位置与大小的矩形区域,完全处于这些区域内的文字块,将被排除。

  • 点击 设置 选项卡中的 打开忽略区域编辑器 ,进入编辑器窗口。
  • 将任意图片 拖入 该窗口,可预览该图片。将新图片拖入窗口可切换预览,但已绘制的忽略区域不会消失;可切换不同图片来仔细调整忽略区域。
  • 绘制 忽略区域 :拖入图片后,点击选中左起第一按钮 +忽略区域 A ,然后在图片上按住左键拖拽,绘制矩形区域。可 撤销 步骤。
  • 绘制完后,点击 完成 返回软件主窗口。若不想应用此次绘制,则右上角X,取消。

简单案例见下。

简单排除视频截图中的水印:

  1. 打开忽略区域设置窗口,拖入任一张截图。 稍等约1秒,面板上会显示出图片,识别到的文字区域会被虚线框起来。发现右上角的水印也被识别到了。
  2. 点击选择 +忽略区域 A 。在画面上按住左键拖拽,绘制方框完全包裹住水印区域,范围可以大一些。可绘制多个方框。
  3. 点击 完成 。返回主窗口, 开始任务

排除游戏截图中的两种UI:

  • 假设有一组游戏截图,主要分为两类图片,这两类图片的文字位置和UI位置不太相同:
    • 甲类(上图左)为对话模式,字数少,要保留的台词文本在画面下方,要排除的UI分布于底端。
    • 乙类(上图右)为历史文本模式,字数多,从上到下都有要保留的文本(与甲类UI位置有重合),要排除的UI分布在两侧。
  1. 拖入一张甲类图片。选择 +忽略区域 A ,绘制方框包裹住要排除的 底端UI 。可绘制多个方框。
  2. 拖入一张乙类图片。选择 +识别区域 ,绘制方框包裹住 小部分要保留的文本 。注意只要该区域内含有任意保留文本即可,不需要画得很大,不需要包裹住所有保留文本;不能与甲类图中 可能存在的任何文本 重合。
  3. 然后选择 +忽略区域 B ,绘制方框包裹住乙类图要排除的 两侧UI 。可绘制多个方框。
  4. 点击 完成 。返回主窗口, 开始任务

忽略区域处理逻辑:

  • 忽略区域A :正常情况下,处于 忽略区域A 内的文字 不会 输出。

  • 识别区域 :当识别区域内存在文本时,忽略区域A失效 ;即处于忽略区域A内的文字也 被输出。

  • 忽略区域B :当 忽略区域A失效 时,忽略区域B才生效;即处于区域A内的文字 输出、区域B内的文字 不会 输出。

    识别区域 忽略区域A 忽略区域B
    × 不存在文字 √ 生效 × 失效
    √ 存在文字 × 失效 √ 生效
  • “忽略区域配置”只针对一种分辨率生效。假如配置的分辨率是1920x1080,那么批量识别图片时,只有符合1920x1080的图片才会排除干扰文本;1920x1081的图片中的文字会全部输出。

  • 拖入预览的图片必须分辨率相同。假如先拖入1920x1080的图片,再拖入其它分辨率的图片;软件会弹窗警告。只有点击 清空 删除当前已配置的忽略区域,才能拖入其他分辨率图片,并应用此分辨率。

进阶操作 & 小技巧

v1.3.0 后大部分设置项都在软件内有提示,鼠标悬停即可查看。因此README不再提供所有设置的详细说明。

以下是进阶操作说明。

自定义计划任务
  • 除了默认的自动关机/待机外,您还可创建自己的计划任务,让软件在完成一次批量识别后执行自定义cmd命令。
  • 在软件关闭的情况下,打开配置文件 Umi-OCR_config.json 。也可以先打开软件,点击设置页最底部的 打开设置文件 ,然后退出软件。
  • okMission中添加一项元素。
  • 键为任务名称,值为字典,其中code为cmd命令。多条命令可用&分隔。例:
    "我的任务": {"code": "cmd命令1 & 命令2"}
    
添加多国语言
方法一:下载 [Umi-OCR 多国语言识别扩展包] ,拷贝到软件目录即可。

点此跳转下载位置

扩展包内置语言:繁中,英,日,韩,俄,德,法

方法二:手动下载添加 PP-OCR 模型库
  1. 模型分为三种:det检测,cls方向分类,rec识别。其中det和cls是多语言通用的,只需下载新语言的rec识别模型即可。
  2. 前往 PP-OCR系列 V3多语言识别模型列表 ,下载一组rec识别模型。
    • 若V3模型列表里没有找到目标语言,可以去支持语言列表查看PPOCR有没有提供这种语言。若有,则可能它暂未推出V3模型,可以先使用旧版V2模型。(V3模型网址中的2.x一路换成更小的数字可以查看旧版页面)
  3. 前往 PP-OCR系列 字典列表 ,下载对应语言的字典文件。(但V3英文字典en_dict.txt不是本目录下的那个,而是在上一级目录
  4. 将下载好的文件解压放进软件目录的 PaddleOCR-json 文件夹中。
  5. 复制一份 PaddleOCR_json_config_[模板].txt ,改一下名。(文件名不允许有非英文字符!)
  6. 打开复制好的 PaddleOCR_json_config_XX.txt ,将 rec路径 rec_model_dir 和 字典路径 rec_char_dict_path 改成目标语言的文件(夹)的名称。若模型库是v2版本,还必须加上一行 rec_img_h 32
  7. 回到上一层目录 Umi-OCR ,打开 Umi-OCR_config.json ,在 "ocrConfig" 中添加新语言的信息。键为语言名称,值的 path 为config txt文件的名称。保持json格式,注意逗号。(修改config.json文件时,请确保未打开软件,否则配置可能被覆盖。)
  8. 打开软件,检查设置页的识别语言下拉框是否已经能选择该语言。
添加到运行(Win+R)
  1. 在任何地方创建一个文件夹,名字随意,将该文件夹的路径加入系统环境变量
  2. 软件创建一个快捷方式,改一个简短的名字,如umi
  3. 将快捷方式扔进第1步的文件夹中。
  4. 任何时候按下Win+R,在弹窗中输入umi,即可打开软件。
  • 提示:请不要起名为ocr,因为系统可能存在同名的注册路径,无法用此指令唤起第三方软件。

v1.3.1起,软件内已支持添加到开机自启、添加桌面快捷方式、添加到开始菜单。)

问题排除

多屏幕截图不正常

由于windows缩放对屏幕坐标系带来的影响,若外接多块屏幕,且缩放比例不一致时,可能导致Umi-OCR内置截图模块异常,如画面不完整、窗口变形、识别不出文字等。

若出现这种情况,请在系统设置里的【更改文本、应用等项目的大小】将所有屏幕调到相同数值。

若不想修改系统设置,软件还附带了第二套截图方案:调用windows内置的“截图和草图”来完成截图并唤起OCR。可在软件设置里切换。

若系统截图后不能唤起OCR,请确保系统能通过 win+shift+S 触发截图,且自动复制到剪贴板 的开关不能关闭(默认是打开的)。

未找到引擎组件

请将引擎组件 PaddleOCR-json 文件夹 放置于程序入口(main.py或exe)同目录下。

初始化引擎失败

本项目离线引擎暂不支持在没有AVX指令集的CPU上运行,下图指示如何判断是否由此原因引起。

CPUAVX.png

常见的家用CPU一般都支持AVX指令集,如下:

AVX 支持的产品系列 不支持
Intel 酷睿Core,至强Xeon,11代及以后的赛扬Celeron和奔腾Pentium 凌动Atom,安腾Itanium,10代及以前的赛扬Celeron和奔腾Pentium
AMD 推土机架构及之后的产品,如锐龙Ryzen、速龙Athlon、FX 等 K10架构及之前的产品

可通过 CPU-Z 软件查看自己CPU的指令集信息。

若具有AVX指令集,仍引发了初始化引擎失败的报错,请提issue。

效率测试

展开详情

测试机器:

CPU TDP RAM 是否兼容mkldnn
r5 4600u 15w 16g 无报错

测试集:

图片张数 测试条件 分辨率 平均字块数量 平均字符数量 文字语言
100 环境相同,多次测量取平均值 1920x1080 15 250 简体中文

测试结果:

Umi-OCR版本 1.2.5 1.2.5 1.2.6 1.2.6 1.2.6 1.2.6
PaddleOCR-json版本 1.1.1 1.1.1 1.2.0 1.2.0 1.2.0 1.2.0
PP-OCR C++版本 2.1 2.1 2.6 2.6 2.6 2.6
是否开启mkldnn
PP-OCR模型库版本 v2 v2 v2 v3 v3 slim v3
总耗时(秒) 90 120 65 63 170 400
平均单张耗时(秒) 0.9 1.2 0.65 0.63 1.7 4.0
内存占用峰值(MB) 1000 350 1200 1700 5800 500

结论:

  • 在启用mkldnn情况下,v1.2.6 及之后的版本,比前代的效率具有显著优势。新版调教倾向于榨干硬件的性能,内存占用高于旧版。
  • 不启用mkldnn时,新版本效率不如前代。故您的CPU若不支持mkldnn(极早期AMD型号),可尝试使用 v1.2.5 的旧版本Umi-OCR。
  • 虽然Paddle官方文档中说经过压缩剪枝蒸馏量化的slim版模型的性能指标会超过传统算法,但实测 v3 slim 模型的性能远不如原始版本,还可能伴随着内存泄漏的问题。也许是 PP-OCR C++ 引擎不适配。在该问题解决之前,Umi-OCR发行版提供原始版本模型。

开发说明

展开详情

开发者滴碎碎念

  • 如果想用接口调用OCR,可试试 PaddleOCR-json 图片转文字程序
  • PPOCR v2.6 (PaddleOCR-json v1.2.0) 版本提高了批量处理的平均速度,但代价是需要花费更长时间进行初始化。提高了启用mkldnn加速时的识别速度,但代价时不开启加速时效率更低。(CPU只要不是特别早期的AMD,一般都能使用mkldnn,但加速幅度可能不如同档次的Intel。)
  • 未来将增加 openblas 版识别引擎,进一步优化AMD的效率。(有 生 之 年)
  • 使用pyinstaller打包。可以运行根目录下的 to_exe.py 一键打包。
  • 配置文件Umi-OCR_config.json在第一次运行程序时生成。若想自定义引擎组件的路径,可以修改其中的ocrToolPath属性。支持绝对/相对路径。可以实现多个前端共用一套引擎组件。
  • v1.3.0 几乎重写了整个项目框架,将业务逻辑与UI代码解耦,划分出多个子模块。这些子模块我认为是比较方便拓展的:
    • 文件输出模块 ocr/output_*.py
    • 文本块后处理模块 ocr/tbou/*.py
  • 添加一个新子模块的一般方法是:
    • utils/config.py 里添加需要的配置项。在 _ConfigDict 里编写配置项参数后,可以自动生成tk.var变量,读、写本地配置文件。程序运行过程中,参数发生更改就会自动写入本地。
    • ui/win_main.py 里添加需要的UI。需要tk.var动态变量时,直接 Config.getTK() 拿来绑定。
    • 继承模块父类,写业务逻辑。初始化时读入配置,事件方法里写对应的处理。
    • 模块尽量不要有过多对外接口,传参越多越容易乱。要什么去 Config 里拿就是了,比如要调用主窗口类的方法就用 Config.main ,要参数就 Config.get()
  • 反正 Config 就是中枢,是各个模块之间、模块与配置之间交流的全局接口。尽量不要跨线程同时读写。我是设计在执行任务时能修改到配置项的UI都给锁定,以免影响任务线程读取。
  • 个人喜欢小而美,所以尽量不使用体积大的包。一直用tkinter而不用功能强大的QT也是这个原因,PYQT的体积近50m,几乎是整个项目打包后(不含引擎)的两倍大了。
  • 注释超级多,不怕看不懂~ 不过有些代码写得比较丑,请见谅。

TODO

已完成
  • 输出内容可选为markdown风格并嵌入图片路径。
  • 设置项能保存。
  • 自动打开输出文件or文件夹。
  • 识别剪贴板中的图片。
  • 任务进行时,禁用部分设置项。
  • 计划任务:完成后自动关机/休眠等。
  • 递归导入文件夹。
  • 优化适配PaddleOCR v3模型。
  • 增加OCR引擎进程常驻后台的模式,大幅缩短剪贴板识图等零碎任务动时间。
  • 监控OCR引擎进程内存占用,并可随时强制停止该进程。
  • 内置截图。
  • 可最小化至系统托盘。
  • 优化UI:以图标代替文字按钮。设置项悬停有气泡提示框。
  • 自动检测Windows语言是否兼容
  • 解决引擎Opencv对不同地区语言Windows的兼容性。
  • 优化引擎参数设置。
  • 排版后处理:匹配/合并同段落文本,支持横/竖排。
  • 可设置窗口弹出模式(锁定置顶)。
  • 重新快捷键模块,解决失效和录制不正确的Bug。
  • 设置开机自启。
  • 创建快捷方式到开始菜单、桌面。
  • 多开提示。
  • 截图时隐藏窗口。
  • 结构输出到每个图片同名的单独txt文件
  • 创建开机启动项时,可选不显示主窗口
  • OCR结果输出到每个图片同名的单独txt文件。
  • 增加独立的设置语言窗口,可在多处点开,便于切换语言。
  • 合并段落添加合并自然段-西文模式,可在英文段落换行时补充空格。
  • 快捷识图可选自动清空面板,只显示本次识别结果,且隐藏时间信息。

▼ 计划中

  • 优化界面设计,分离功能模块到不同标签页。
  • PDF文档识别。
画饼(有生之年)
  • 文本纠错。
  • 高分屏支持。
  • 对图片重命名。
  • 提高初始化速度。
  • 忽略区域能保存预设。
  • 缩减离线OCR模块的体积。
  • 替换更稳定的快捷键模块。
  • 自动检测CPU指令集是否兼容。
  • 离线OCR模块增加 no_avxopenblas 版本。

更新日志

点击版本号链接可前往对应备份分支。

v1.3.2 2022.12.1
  • 新功能:创建开机启动项时,可选不显示主窗口
  • 新功能:OCR结果输出到每个图片同名的单独txt文件。
  • 新功能:增加独立的设置语言窗口,可在多处点开,便于切换语言。
  • 新功能:合并段落添加合并自然段-西文模式,可在英文段落换行时补充空格。
  • 新功能:快捷识图可选自动清空面板,只显示本次识别结果,且隐藏时间信息。
  • 修复了一些BUG。
v1.3.1 2022.11.4
  • 修Bug:快捷键模块重写,引入pynput库,舍弃keyboard库,解决几率失效、录制不正确等Bug。
  • 新功能:添加开机自启,桌面快捷方式,开始菜单快捷方式。
  • 新功能:多开软件时提示。
  • 新功能:截图时隐藏窗口。
  • 调整UI:使用频率极低的设置项设为隐藏的高级选项。
  • 优化:检查引擎组件是否存在。
  • 优化:横排-合并多行-自然段 优化逻辑,支持0~2全角空格首行缩进。
v1.3.0 2022.9.29
  • 新功能:框选截屏。
  • 新功能:系统托盘图标。
  • 新功能:引擎进程常驻。
  • 新功能:文本块后处理模块。
  • 新功能:自定义主输出栏字体。
  • 新功能:设置窗口弹出模式(保持置顶)。
  • 调整UI:自适应Win风格组件。
  • 修正了Bug:系统语言兼容性问题 issue #16
  • 修正了Bug:微信图片粘贴问题 issue #22
  • 更新PaddleOCR-json模块至v1.2.1,提供剪贴板支持。快捷识图通过剪贴板中转,无需再保存临时文件到硬盘。
v1.2.6 2022.9.1
  • 更新PaddleOCR-json模块至v1.2.0,提高识别速度、准确度。
  • 调整UI:更方便地用下拉框切换识别语言。
  • 调整UI:可以从主窗口任意位置/任意选项卡拖入图片。
  • 修正了Bug:提高程序健壮性,增加启动子进程时的更多异常处理情况。
  • 修正了Bug:彻底解决了对边缘过窄的图片,识别结果不准确的问题 issue #7
  • 优化适配PP-OCRv3模型,彻底解决了v3版模型比v2慢、不准的问题 issue #4
v1.2.5 2022.7.22
  • 新功能:计划任务。识图完成后执行自动关机等任务。
  • 新功能:可选拖入文件夹时递归导入子文件夹中所有图片。
  • 调整UI:添加一些配置文件的快捷入口。
v1.2.4 2022.6.4
  • 新功能:可选识别剪贴板图片后自动复制识别的文本。
  • 补充功能:快捷键调用剪贴板识图时,若程序窗口被最小化,则恢复前台状态并挪到最前位置。
v1.2.3 2022.5.31
  • 新功能:读取剪贴板图片。配置全局快捷键调用该功能。
v1.2.2 2022.4.30
  • 新功能:可选任务完成后自动打开输出文件或目录。
v1.2.1 2022.4.16
  • 更新PaddleOCR-json模块至v1.1.1,修正了可能得到错误包围盒的漏洞。
v1.2.0 2022.4.8
  • 可选生成图文链接.md文件,作为索引使用有更佳的观感。
  • 修改设置面板的样式,改为滚动面板以容纳更多设置选项。
  • 用户修改配置项后可自动保存。
v1.1.1 2022.3.30
  • 修正了Bug:退出忽略区域窗口时,OCR子进程未关闭。
v1.1.0 2022.3.30
  • 新功能:忽略区域窗口以虚线框 展示识别出的文字块。
v1.0.0 2022.3.28
  • “梦开始的地方”

感谢

本项目核心引擎组件源自 PaddlePaddle/PaddleOCR

Awesome multilingual OCR toolkits based on PaddlePaddle

本项目中所使用的库:

This library allows you to control and monitor input devices.

A Windows system tray icon with a right-click context menu.

Pmw is a toolkit for building high-level compound widgets in Python using the Tkinter module.

Umi-系列图片处理软件

Umi-OCR 批量图片转文字软件 ◁

Umi-CUT 批量图片去黑边/裁剪/压缩软件

About

OCR图片转文字识别软件,完全离线。截屏/批量导入图片,支持多国语言、合并段落、竖排文字。可排除水印区域,提取干净的文本。基于 PaddleOCR 。

Resources

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Watchers

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  • Python 100.0%