天若OCR本地版：2024超实用的离线文字识别神器，无需联网也能精准提取文字！

天若OCR本地版是一款基于Chinese-lite和PaddleOCR框架开发的离线文字识别工具，支持Windows系统，无需联网即可快速识别图片中的文字内容，尤其擅长中文识别，识别准确率高且操作简单，是办公、学习的得力助手。

🚀 为什么选择天若OCR本地版？

天若OCR本地版作为一款开源免费的OCR工具，具有以下显著优势：

• 完全离线运行：无需依赖网络，保护数据隐私，随时随地都能使用。
• 高准确率中文识别：针对中文文本进行优化，识别效果出色，让文字提取更精准。
• 快速识别速度：采用高效的识别算法，能迅速完成文字识别任务，节省时间。
• 支持多系统：适用于64位的Windows 7、Windows 10系统（Windows 11未测试）。
• 简单易用：操作流程简单，主要通过粘贴复制即可完成识别，新手也能轻松上手。

📸 天若OCR本地版界面展示

📋 前期准备

在使用天若OCR本地版之前，需要确保你的电脑满足以下条件并完成必要的准备工作：

系统与环境要求

• 操作系统：64位Windows 7/10（Windows 11未测试）。
• 运行环境：需要安装.NET Framework 4.7.2。

获取项目源码

通过以下命令克隆项目仓库到本地：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/wa/wangfreexx-tianruoocr-cl-paddle

⚙️ 编译与配置步骤

编译准备

1. 编译项目时，需要引用Microsoft.ML.OnnxRuntime.dll。如果要在Windows 7系统上使用，可以引用项目中“dll和runtime”文件夹下编译好的文件；也可以自己编译，并将对应的onnxruntime.dll放在运行文件夹中。若不考虑Windows 7兼容性，可直接通过NuGet安装相关包。
2. 将NuGet包管理方式更改为PackageReference，编译前请先安装所需的NuGet包。
3. 编译时注意AdvRichTextBox.Designer.cs文件，该文件在切换过程中可能会被系统自动覆盖，需要提前做好备份并在必要时复制回来。

📝 快速使用指南

天若OCR本地版的使用方法非常简单，主要操作流程如下：

1. 打开天若OCR本地版软件。
2. 将需要识别文字的图片复制到剪贴板。
3. 在软件中粘贴图片，软件会自动进行文字识别。
4. 识别完成后，即可获取识别出的文字内容，可进行复制等操作。

🔧 常见问题解决方法

在使用天若OCR本地版过程中，可能会遇到一些常见问题，以下是对应的解决方法：

win7无法使用怎么办？

V1.3版本及以上已经支持Windows 7系统，若之前版本无法使用，可升级到V1.3及以上版本。

出现“Exception from HRESULT: 0x8007007E”错误？

可以使用dx修复工具进行修复，通常能够解决该问题。

软件无法正常运行？

请尝试安装VC++运行库和.NET Framework 4.7.2，确保运行环境满足要求。

🛠️ 模型介绍与切换

天若OCR本地版提供了不同的识别模型，以满足不同的识别需求，目前包含的模型如下：

模型名称	det模型	rec模型	cls模型
Chinese-lite	默认	默认	默认
Paddle-ocr	ch_PP-OCRv3_det_infer.onnx	ch_PP-OCRv2_rec_infer.onnx	ch_ppocr_mobile_v2.0_cls

切换模型和修改模型无需重启应用，只需在软件中切换一次模型即可（将载入模型放在了切换模型的位置）。

🌐 翻译功能说明

翻译问题说明

1. 离线翻译功能需要基于Python搭建模型和服务器，软件本身只负责与搭建的网站对接，因此需要一定的Python基础和运行环境。若无法运行，请自行尝试解决。
2. 离线翻译服务器可自行搭建，只要满足特定的post格式，post参数包括“mod”和“text”，“mod”表示翻译语言方向（如zh2en、en2zh等），“text”为待翻译文本，服务器直接返回翻译结果。
3. 谷歌翻译功能的可用性依赖网络状况，若无法使用，请自行解决网络问题。
4. 若需添加其他翻译接口，需确保接口易于申请、API良好且非限时。
5. 离线翻译耗时较长，且没有GPU加速，理论上可通过GPU加速，但目前未实现。

服务器搭建步骤

1. 服务器搭建需要安装以下环境和库（参考网址）：
   • Python 3.8
   • flask
   • gevent
   • transformers
   • sentencepiece
   • torch
2. 安装完成后运行translation.py文件，第一次运行会下载离线识别包（约1个多G），且运行时占用内存也较大（约1个G），请根据电脑配置考虑是否使用。若已有下载好的模型，可更改脚本中的path位置到本地地址（注意路径中不能有中文），之后无需再次下载。
3. 在软件设置的翻译api-离线翻译-网址中输入网址http://127.0.0.1:16888/wesky-translater（如果服务器搭建在其他设备上，替换127.0.0.1为相应IP）。

🙏 致谢

天若OCR本地版的开发离不开以下仓库和软件的帮助，在此表示衷心的感谢：

• https://gitee.com/ZZK-1989/tianruoocr
• https://github.com/DayBreak-u/chineseocr_lite/tree/onnx/dotnet_projects/OcrLiteOnnxCs
• https://github.com/RapidAI/RapidOCR

📄 开源许可

本项目采用GPL-3.0开源许可协议。