Umi-OCR 文字识别工具，支持截屏/批量导入图片，PDF文档识别，排除水印/页眉页脚，扫描/生成二维码。内置多国语言库。

基于 PaddleOCR 和 Tesseract-OCR，能够高效识别图片中的文字，尤其适用于批量截图文字提取、PDF 文字识别、手写体识别等应用场景。它具备轻量级、易用、支持多种格式等特点，在文字识别任务中表现优异。

工具特点

• 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。
• 高效：自带高效率的离线OCR引擎，内置多种语言识别库。
• 灵活：支持命令行、HTTP接口等外部调用方式。
• 功能：截图OCR / 批量OCR / PDF识别 / 二维码 / 公式识别

主要功能

• 截图 OCR：能快速识别截图中的文字，支持排版解析，按照正确的顺序输出文字内容。
• 批量图片 OCR：支持批量识别图片中的文字，可设置忽略区域，排除截图水印等干扰内容。
• PDF 识别与处理：可以从 PDF 扫描件中提取文本，能将 PDF 转换为双层可搜索 PDF，方便后续编辑和查找。
• 二维码识别与生成：支持扫描二维码获取信息，同时也支持生成二维码图片。
• 公式识别：具备数学公式识别功能，可帮助用户快速提取和编辑公式内容。
• 多语言支持：内置多种语言识别库，支持多国语言的文字识别，界面也支持多语言切换。
• 灵活调用：支持命令行、HTTP 接口等外部调用方式，方便与其他软件或工具集成。

技术原理

• 图像预处理：对输入的图片进行灰度化、二值化、去噪等操作，提升文字的清晰度，减少背景干扰，为后续的文字检测和识别提供更清晰的图像。
• 文字检测：通过卷积神经网络（CNN）等算法检测图片中的文字区域，将其分割出来。能识别不同字体、大小和排列方式的文字区域。
• 文字识别：对检测到的文字区域进行特征提取，使用深度学习模型（如基于PaddleOCR的模型）进行分类识别，将文字图像转换为计算机可读的文本信息。
• 处理操作：对识别结果进行校正、排版等操作，例如合并同一自然段的文字、处理竖排文本等，优化最终的输出格式。

应用场景

• 文档数字化：Umi-OCR 可以将纸质文档、书籍、合同等转换为可编辑的电子文本，提高文档存储和检索的效率。
• 自动化数据录入：在企业中，Umi-OCR 可用于自动提取发票、报表、证件等文档中的数据，减少人工输入错误，提高工作效率。
• 教育领域：教师可以用 Umi-OCR 将教材或试卷中的图片文字转换为文本格式，方便学生阅读和做题。
• 软件界面文本提取：适用于无法复制文本的软件，如游戏、图片编辑器中的文字提取。
• 机器学习数据预处理：在自然语言处理（NLP）任务中，Umi-OCR 可以将扫描文本转换为训练数据。

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