前言

• 在GitHub上找到的开源ocr识别，发现了这个完全开源免费的 rapid-OCR
• 相对于Umi-OCR识别部分字体识别度更高
• 对于一些游戏字体有很高的适配性

Rapid-OCR

• Rapid-OCR支持本地部署，也可以部署在服务器调用api接口
• 本项目所有代码开源，完全免费。
• 解压即用，离线运行，无需网络。
• 自带高效率离线OCR引擎。只要电脑性能足够，可以比在线OCR服务更快。
• 支持HTTP接口调用方式。

注意点

• 当在本地部署时，你的电脑充当服务器，无法通过ipv4地址访问你的服务器。
• 可以部署在服务器或者使用内网穿透来让其他用户访问到你的服务器。

对接源码

SnapShot path & "/test.png", 255,274,546,1004 /snapshot使用方法snapshot "保存地址" 截图区域
图片路径 = path & "/test.png"
link = "http://你的服务器ip:9292/api/ocr" /定义一个link作为服务器地址，默认9292端口
headers = {"Content-Type":"application/json"}  /默认headers不能更改
outputext="full"
formatext="json"
base64 = zm.FileReadBinaryBase64(图片路径)/将图片进行二值化处理并赋值给base64
body = {"Det":"中文_OCRv4.onnx", "Rec":"中文简体_OCRv4.onnx", "Output":outputext, "Format":formatext, "Image":base64} Det和Rec为对应的版本，我这里是OCRv4
res = Url.httpPost({"url":link,"data":Encode.TableToJson(body),"header":headers})
TracePrint res    

效果演示

需要识别的图片

返回结果（我这里通过json解析以及解析出来了题目和选项）

注意

• 使用时点击键盘左下角win键，输入cmd，在cmd界面输入ipconfig获取到你的ipv4地址
• 如果在使用时发现识别不对，可能是你截到的图是横屏或者竖屏，建议旋转图片后在进行httppost