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CnOCR
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主要变更：
scene：场景图片，适合识别一般拍照图片中的文字。此类模型以 scene- 开头，如模型 scene-densenet_lite_136-gru。doc：文档图片，适合识别规则文档的截图图片，如书籍扫描件等。此类模型以 doc- 开头，如模型 doc-densenet_lite_136-gru。number：仅识别纯数字（只能识别 0~9 十个数字）图片，适合银行卡号、身份证号等场景。此类模型以 number- 开头，如模型 number-densenet_lite_136-gru。general: 通用场景，适合图片无明显倾向的一般图片。此类模型无特定开头，与旧版模型名称保持一致，如模型 densenet_lite_136-gru。
注意 ⚠️：以上说明仅为参考，具体选择模型时建议以实际效果为准。
*-densenet_lite_246-gru_base：优先供知识星球CnOCR/CnSTD私享群会员使用，一个月后会免费开源。*-densenet_lite_666-gru_large：Pro 模型，购买后可使用。更多细节请参考：CnOCR V2.3 新版发布：模型更好、更多、更大 | Breezedeus.com。
CnOCR 是 Python 3下的文字识别（Optical Character Recognition，简称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。自带了20+个训练好的模型，适用于不同应用场景，安装后即可直接使用。同时，CnOCR也提供简单的训练命令供使用者训练自己的模型。欢迎扫码加小助手为好友，备注 ocr，小助手会定期统一邀请大家入群：
作者也维护知识星球CnOCR/CnSTD私享群，这里面的提问会较快得到作者的回复，欢迎加入。知识星球会员可享受以下福利：
见CnOCR在线文档。
CnOCR从V2.2开始，内部自动调用文字检测引擎CnSTD进行文字检测和定位。所以CnOCRV2.2不仅能识别排版简单的印刷体文字图片，如截图图片、扫描件等，也能识别一般图片中的场景文字。
以下是一些不同场景的调用示例。
所有参数都使用默认值即可。如果发现效果不够好，多调整下各个参数看效果，最终往往能获得比较理想的精度。
from cnocr import CnOcr
img_fp = './docs/examples/huochepiao.jpeg'
ocr = CnOcr() # 所有参数都使用默认值
out = ocr.ocr(img_fp)
``` **Текст запроса**:
print(out)
**Перевод**:
`print(out)`. **densenet_lite_136-gru** 🆕
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cnocr
12 M
简体中文、英文、数字
X
**scene-densenet_lite_136-gru** 🆕
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cnocr
12 M
简体中文、英文、数字
X
**doc-densenet_lite_136-gru** 🆕
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cnocr
12 M
简体中文、英文、数字
X
**densenet_lite_246-gru_base** 🆕 <br /> ([星球会员](https://t.zsxq.com/FEYZRJQ)专享)
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cnocr
25 M
简体中文、英文、数字
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**scene-densenet_lite_246-gru_base** 🆕 <br /> ([星球会员](https://t.zsxq.com/FEYZRJQ)专享)
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cnocr
25 M
简体中文、英文、数字
X
**doc-densenet_lite_246-gru_base** 🆕 <br /> ([星球会员](https://t.zsxq.com/FEYZRJQ)专享)
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cnocr
25 M
简体中文、英文、数字
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**densenet_lite_666-gru_large** 🆕 <br />（购买链接：[B站](https://gf.bilibili.com/item/detail/1104812055)、[Lemon Squeezy](https://ocr.lemonsqueezy.com/)）
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cnocr
82 M
简体中文、英文、数字
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**scene-densenet_lite_666-gru_large** 🆕 <br />（购买链接：[B站](https://gf.bilibili.com/item/detail/1104815055)、[Lemon Squeezy](https://ocr.lemonsqueezy.com/)）
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cnocr
82 M
简体中文、英文、数字
X
**doc-densenet_lite_666-gru_large** 🆕 <br />（购买链接：[B站](https://gf.bilibili.com/item/detail/1104820055)、[Lemon Squeezy](https://ocr.lemonsqueezy.com/)）
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cnocr
82 M
简体中文、英文、数字
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**number-densenet_lite_136-fc** 🆕
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cnocr
2.7 M
纯数字（仅包含 `0~9` 十个数字）
X
**number-densenet_lite_136-gru** 🆕 <br /> ([星球会员](https://t.zsxq.com/FEYZRJQ)专享)
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cnocr
5.5 M
纯数字（仍包含 `0~9` 十个数字）
X
**number-densenet_lite_666-gru_large** 🆕 <br />（购买链接：[B站](https://gf.bilibili.com/item/detail/1104055055)、[Lemon Squeezy](https://ocr.lemonsqueezy.com/)）
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cnocr
55 M
纯数字（仍包含 `0~9` 十个数字）
X
ch_PP-OCRv3
X
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ppocr
10 M
简体中文、英文、数字
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ch_ppocr_mobile_v2.0
X
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ppocr
4.2 M
简体中文、英文、数字
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en_PP-OCRv3
X
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ppocr
8.5 M
英文、数字
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en_number_mobile_v2.0
X
√
ppocr
1.8 M
英文、数字
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chinese_cht_PP-OCRv3
X
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ppocr
11 M
繁体中文、英文、数字
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