PaddleOCR 完全教程如何把图片和 PDF 变成大模型能用的结构化数据【免费下载链接】PaddleOCRTurn any PDF or image document into structured data for your AI. A powerful, lightweight OCR toolkit that bridges the gap between images/PDFs and LLMs. Supports 100 languages.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pa/PaddleOCR如果你正在搭 RAG 检索或文档问答系统第一个绕不开的问题往往是成堆的扫描版 PDF 和照片怎么变成干净、结构化的数据喂给模型手动复制粘贴慢且易错商业 OCR 接口又贵还有数据合规顾虑。PaddleOCR 是一个开源 OCR 工具包一条命令就能把图像和文档转成 Markdown、JSON 这类结构化数据支持 100 多种语言装在自己的机器或服务器上就能跑。项目速览 PaddleOCR 是产业级 OCR 工具包定位是图像/PDF 与大模型之间的数据转换层。核心由三套系统组成PP-OCR通用文字识别、PP-Structure文档分析、PP-ChatOCR基于 LLM 的信息抽取。常用的能力有通用文字识别一条命令输出图片里的文字和位置框最新 PP-OCRv6 用单一模型覆盖中、英、日等 50 种语言文档解析把复杂 PDF、图片直接转成 Markdown/JSON保留原有版式输出可直接喂给大模型表格识别识别文档中的表格支持导出 Excel关键信息抽取从发票、证件类文档里抽出姓名、日期、金额等结构化字段轻量部署最小模型仅几 MBCPU、移动端都能跑最快上手路径 ⚡1. 安装两个依赖前置条件Python 3.9 以上。先装 PaddlePaddle 推理引擎下面给的是 CPU 版GPU 按你的 CUDA 版本选对应包再装 PaddleOCR 本体python -m pip install paddlepaddle3.2.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/ python -m pip install paddleocr[all]如果只要基础文字检测和识别装paddleocr不带[all]也可以[all]会带上文档解析、信息抽取等可选能力。其他平台和 CUDA 版本的选择见官方安装文档。2. 命令行首次运行把待识别图片放到当前目录执行paddleocr ocr -i ./general_ocr_002.png \ --use_doc_orientation_classify False \ --use_doc_unwarping False \ --use_textline_orientation False首次运行会自动下载预训练模型稍等片刻。上面三个参数关闭了文档方向分类、矫正和行方向分类——对正常横放的文档关掉它们能省不少时间。跑完后终端会打印识别结果输出目录里还有带标注框的图。3. 用脚本查看识别结果要把结果用到程序里比如批量转完写进向量库脚本更短from paddleocr import PaddleOCR ocr PaddleOCR(use_doc_orientation_classifyFalse, use_doc_unwarpingFalse, use_textline_orientationFalse) for res in ocr.predict(./general_ocr_002.png): res.print() # 打印文字与置信度 res.save_to_img(output) # 保存标注框结果图 res.save_to_json(output) # 保存结构化 JSONJSON 里包含每个文本块的文字、置信度和坐标位置这就是给大模型用的结构化数据的具体形态。实际效果 这是一个数字仪表盘的识别示例左为原图右为识别结果。仪表读数、车牌这类场景文字是它传统强项——你可以拿它给电力、设备监控系统做自动抄表把巡检从人工读数变成数据入库。这份长英文文档识别后不仅文字与原稿一致段落、列表、标题结构也基本保留。这正是 RAG 场景最需要的把一整批文档转完大模型回答时能引用原文而不是丢失结构的纯文本。适合谁搭 RAG / 文档问答把 PDF 和扫描件批量转成 Markdown再进向量库多语言文档处理中、英、日等语种的公文、报表直接混着识别不用切模型工业、财务自动化仪表、票据、单据里的关键字段抽出来直接落进结构化字段边界说明很特殊的字体、潦草手写的少量文字开箱模型不一定够用需要用自有数据训练训练入口在仓库 tools 目录的 train.py继续探索 官方安装文档全部依赖组、GPU 环境与推理引擎的选择快速开始检测、识别、文档解析各模块的命令示例示例测试图片第一次试跑可以直接从这里拿图环境装好后找一份你业务里的真实文档跑一遍单张的输出质量基本就是批量处理的底线。【免费下载链接】PaddleOCRTurn any PDF or image document into structured data for your AI. A powerful, lightweight OCR toolkit that bridges the gap between images/PDFs and LLMs. Supports 100 languages.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pa/PaddleOCR创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 PaddleOCR 完全教程：如何把图片和 PDF 变成大模型能用的结构化数据
PaddleOCR 完全教程如何把图片和 PDF 变成大模型能用的结构化数据【免费下载链接】PaddleOCRTurn any PDF or image document into structured data for your AI. A powerful, lightweight OCR toolkit that bridges the gap between images/PDFs and LLMs. Supports 100 languages.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pa/PaddleOCR如果你正在搭 RAG 检索或文档问答系统第一个绕不开的问题往往是成堆的扫描版 PDF 和照片怎么变成干净、结构化的数据喂给模型手动复制粘贴慢且易错商业 OCR 接口又贵还有数据合规顾虑。PaddleOCR 是一个开源 OCR 工具包一条命令就能把图像和文档转成 Markdown、JSON 这类结构化数据支持 100 多种语言装在自己的机器或服务器上就能跑。项目速览 PaddleOCR 是产业级 OCR 工具包定位是图像/PDF 与大模型之间的数据转换层。核心由三套系统组成PP-OCR通用文字识别、PP-Structure文档分析、PP-ChatOCR基于 LLM 的信息抽取。常用的能力有通用文字识别一条命令输出图片里的文字和位置框最新 PP-OCRv6 用单一模型覆盖中、英、日等 50 种语言文档解析把复杂 PDF、图片直接转成 Markdown/JSON保留原有版式输出可直接喂给大模型表格识别识别文档中的表格支持导出 Excel关键信息抽取从发票、证件类文档里抽出姓名、日期、金额等结构化字段轻量部署最小模型仅几 MBCPU、移动端都能跑最快上手路径 ⚡1. 安装两个依赖前置条件Python 3.9 以上。先装 PaddlePaddle 推理引擎下面给的是 CPU 版GPU 按你的 CUDA 版本选对应包再装 PaddleOCR 本体python -m pip install paddlepaddle3.2.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/ python -m pip install paddleocr[all]如果只要基础文字检测和识别装paddleocr不带[all]也可以[all]会带上文档解析、信息抽取等可选能力。其他平台和 CUDA 版本的选择见官方安装文档。2. 命令行首次运行把待识别图片放到当前目录执行paddleocr ocr -i ./general_ocr_002.png \ --use_doc_orientation_classify False \ --use_doc_unwarping False \ --use_textline_orientation False首次运行会自动下载预训练模型稍等片刻。上面三个参数关闭了文档方向分类、矫正和行方向分类——对正常横放的文档关掉它们能省不少时间。跑完后终端会打印识别结果输出目录里还有带标注框的图。3. 用脚本查看识别结果要把结果用到程序里比如批量转完写进向量库脚本更短from paddleocr import PaddleOCR ocr PaddleOCR(use_doc_orientation_classifyFalse, use_doc_unwarpingFalse, use_textline_orientationFalse) for res in ocr.predict(./general_ocr_002.png): res.print() # 打印文字与置信度 res.save_to_img(output) # 保存标注框结果图 res.save_to_json(output) # 保存结构化 JSONJSON 里包含每个文本块的文字、置信度和坐标位置这就是给大模型用的结构化数据的具体形态。实际效果 这是一个数字仪表盘的识别示例左为原图右为识别结果。仪表读数、车牌这类场景文字是它传统强项——你可以拿它给电力、设备监控系统做自动抄表把巡检从人工读数变成数据入库。这份长英文文档识别后不仅文字与原稿一致段落、列表、标题结构也基本保留。这正是 RAG 场景最需要的把一整批文档转完大模型回答时能引用原文而不是丢失结构的纯文本。适合谁搭 RAG / 文档问答把 PDF 和扫描件批量转成 Markdown再进向量库多语言文档处理中、英、日等语种的公文、报表直接混着识别不用切模型工业、财务自动化仪表、票据、单据里的关键字段抽出来直接落进结构化字段边界说明很特殊的字体、潦草手写的少量文字开箱模型不一定够用需要用自有数据训练训练入口在仓库 tools 目录的 train.py继续探索 官方安装文档全部依赖组、GPU 环境与推理引擎的选择快速开始检测、识别、文档解析各模块的命令示例示例测试图片第一次试跑可以直接从这里拿图环境装好后找一份你业务里的真实文档跑一遍单张的输出质量基本就是批量处理的底线。【免费下载链接】PaddleOCRTurn any PDF or image document into structured data for your AI. A powerful, lightweight OCR toolkit that bridges the gap between images/PDFs and LLMs. Supports 100 languages.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pa/PaddleOCR创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考