GOT-OCR2.0 是一个专注于光学字符识别（OCR）的开源项目，主打高精度的文本识别能力，尤其擅长处理复杂场景下的文字提取。无论是图片里的印刷体、手写体，还是带有复杂背景、倾斜角度、模糊或低光照的文本，它都能较好地识别并转换为可编辑的文字内容。项目开源且免费，适合开发者二次二次开发或直接集成到各类需要文字识别功能的应用中。

功能特色

1. 强适应性，复杂场景也能打
   相比普通 OCR 工具，它对 “麻烦” 场景的处理更出色：比如识别带有水印、阴影的图片文字，或者倾斜、扭曲的文本（像拍照时没拍正的文档），甚至是低分辨率、模糊的截图，都能保持较高的识别准确率。

2. 多语言支持，不止中文英文
   除了常见的中英文，还能识别多种语言的文本（具体语言覆盖可参考项目文档），适合处理跨国文档、多语言混合的图片内容。

3. 轻量易集成，开发者友好
   提供清晰的 api 接口和调用示例，无论是 Python 脚本还是其他开发语言，都能相对容易地将其集成到自己的项目里。不需要复杂的配置，开箱即用性较强。

4. 开源免费，可按需定制
   作为开源项目，代码完全公开，开发者可以根据自己的需求修改模型或优化识别逻辑，比如针对特定行业的字体（如手写病历、特殊符号）进行微调，没有商业软件的使用限制。

应用场景

• 文档数字化：把纸质文件拍照或扫描后，快速转换成可编辑的电子文档，省去手动打字的麻烦，适合办公室处理合同、报表、书籍等。
• 信息提取：从截图、图片广告、海报中提取文字信息（如联系方式、地址、产品参数），方便快速整理或录入系统。
• 辅助工具开发：集成到翻译软件（实时识别图片文字并翻译）、无障碍工具（帮助视障者 “读取” 图片内容）、笔记应用（快速识别图片笔记并归档）等场景中。
• 批量处理任务：对大量图片进行自动化文字提取，比如处理历史档案扫描件、批量截图中的关键信息，提升处理效率。

如果你需要一个能 “看懂” 各种复杂图片文字的工具，或者想给自家应用加个靠谱的 OCR 功能，GOT-OCR2.0 是个值得试试的选择 —— 尤其适合那些对识别精度有要求，又不想被商业工具收费限制的场景。

仅供个人学习参考/导航指引使用，具体请以第三方网站说明为准，本站不提供任何专业建议。如果地址失效或描述有误，请联系站长反馈～感谢您的理解与支持！

链接: https://fly63.com/nav/4311