大家好，今天给大家分享一个专注于离线文字识别的实用工具项目Umi-OCR，旨在为用户提供高效、免费且无需网络的OCR解决方案。

项目概述

Umi-OCR是一个完全开源且免费的离线OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）软件，由开发者hiroi-sora主导开发，项目代码完全公开在GitHub仓库。其核心目标是为用户提供无需依赖网络、高性价比的文字识别解决方案，支持Windows、Linux等多种操作系统，特别适合对隐私保护有较高要求或网络环境受限的场景。

技术架构与生态

Umi-OCR采用模块化设计，核心组件包括：

  1. OCR引擎插件系统：支持第三方引擎扩展，如Tesseract、PaddleOCR等，用户可根据需求灵活切换。
  2. 多语言界面系统：通过独立的翻译模块，支持简体中文、英文、日文、韩文等多种界面语言，方便全球用户使用。
  3. 跨平台运行环境：基于Python和PySide2开发，通过运行库封装实现Windows和Linux系统的无缝支持。

项目代码结构清晰，主仓库包含核心逻辑，插件库（Umi-OCR_plugins）提供丰富的扩展功能，运行库仓库则专注于不同平台的环境适配，形成了完整的技术生态。

项目特点

1. 完全离线运行，守护数据隐私

  • 无需联网：所有OCR处理均在本地完成，避免敏感信息上传至云端，符合企业级数据安全要求。
  • 隐私保护：不收集用户数据，识别结果仅存储在内存中，处理完成后自动清除。

2. 多语言支持，界面与识别双适配

  • 界面语言切换：首次启动自动识别系统语言，也可通过“全局设置→语言”手动切换，支持10+种语言界面（如简体中文、英文、日文、韩文等）。
  • 多语种识别：通过插件扩展，支持中文、英文、日文、韩文等多种文字的混合识别，准确率高达95%以上。

3. 插件化架构，功能无限扩展

  • 丰富的引擎支持：内置Rapid-OCR、PaddleOCR等高效引擎，通过插件仓库可轻松添加更多第三方引擎（如Tesseract自定义训练模型）。
  • 自定义功能：支持用户开发专属插件，扩展截图识别、批量处理、格式转换等功能，满足个性化需求。

4.高效性能，应对大规模识别任务

  • 批量处理能力：支持多图片批量导入，结合高性能引擎，可在短时间内处理数百张图片的识别任务。
  • 硬件加速：利用CPU多核并行计算，部分引擎支持GPU加速（需安装对应驱动），大幅提升识别速度。

5.灵活调用方式，适应多元场景

  • 图形化界面：简洁易用的UI设计，支持截图识别、文件拖拽识别等快捷操作。
  • 命令行与API：提供完善的命令行接口和HTTP API，方便开发者集成到自动化流程或第三方软件中。

应用场景

1. 办公场景：提升文档处理效率

  • 纸质文档数字化：快速识别合同、报表、发票等纸质文件，生成可编辑的电子文本。
  • 多语言协作：识别外文资料并导出为本地文档，支持中英日等多语言混合识别，降低翻译成本。

2.学习与研究：助力知识整理

  • 学术资料提取：识别PDF文献中的公式、图表文字，方便笔记整理和文献分析。
  • 图片文字提取：从课件截图、电子书图片中快速提取文字，告别手动打字。

3.开发与自动化：技术场景深度适配

  • 软件测试：通过API批量识别界面截图中的文字，实现自动化测试中的内容校验。
  • 爬虫与数据采集：识别反爬图片中的文字，突破传统文本采集限制。

4.特殊场景：网络受限环境首选

  • 离线办公：在无网络的机场、会议室等场景，依然能高效处理识别任务。
  • 隐私敏感场景：政府、医疗等行业无需担心数据泄露，本地处理更安全。

安装使用

安装

方式一：下载预编译包（推荐普通用户）

  1. 获取安装包
    从GitHub发布页下载对应系统的压缩包（.7z或.7z.exe自解压包）。

    • Windows用户：选择Umi-OCR-win64.7z或自解压exe文件。
    • Linux用户：下载Umi-OCR-linux64.7z，需手动解压。

  2. 解压启动

    • Windows：双击自解压包或用7-Zip解压后，运行Umi-OCR.exe。
    • Linux：终端执行unzip Umi-OCR-linux64.7z，进入目录后运行./Umi-OCR。

  3. 首次配置
    启动后自动识别系统语言，如需手动切换，进入“全局设置→语言”选择对应选项。

方式二：通过包管理工具安装（适合开发者）

  • Scoop（Windows） 
    scoop bucket add extras
scoop install extras/umi-ocr  # 安装带Rapid-OCR引擎的版本
# 或安装PaddleOCR版本：scoop install extras/umi-ocr-paddle
  • 手动编译
    克隆主仓库后，按文档指引配置Python环境和依赖库，适合二次开发用户： 
    git clone --branch main --single-branch https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR_v2.git
cd Umi-OCR_v2/dev-tools/i18n
# 按平台要求安装依赖并运行

使用示例

示例1：快速截图识别（图形化界面）

  1. 启动截图工具
    点击界面右上角“截图识别”按钮（或快捷键Ctrl+Shift+A），框选屏幕区域。

  2. 查看识别结果
    自动弹出识别窗口，支持文本编辑、复制、导出为TXT/Word文件，点击“翻译”可快速调用在线翻译（需插件支持）。

示例2：批量文件识别

  1. 导入文件
    将多张图片或PDF文件拖拽到主界面，或点击“批量识别”选择文件目录。


  2. 配置引擎与参数
    在右下角选择OCR引擎（如PaddleOCR），设置识别语言（如“中英文混合”），点击“开始识别”。

  3. 结果导出
    识别完成后，可选择合并导出为单一文档或按文件拆分，支持多种格式保存。

示例3：通过HTTP API调用（开发者场景）

  1. 启动服务
    在软件设置中开启“HTTP服务”，默认端口1224。

  2. 发送请求
    使用Python发送POST请求识别本地图片： 

    import requests
url = "http://127.0.0.1:1224/api/ocr/recognize"
files = {"image": open("test.png", "rb")}
response = requests.post(url, files=files)
print(response.json()["text"])

  3. 参数配置
    可通过get_options接口获取所有可配置参数（如引擎选择、语言设置）： 

    options = requests.get("http://127.0.0.1:1224/api/ocr/get_options").json()

总结

Umi-OCR以“免费、开源、高效”为核心，构建了一套完整的离线OCR解决方案，既满足普通用户对便捷性的需求，也为开发者提供了灵活的扩展空间。其核心优势在于：

  • 隐私优先：离线处理模式解决了数据安全的痛点，适合对隐私敏感的场景。
  • 生态开放：插件系统和API接口让功能扩展无限可能，形成了活跃的开发者社区。
  • 跨平台适配：Windows与Linux的良好支持，覆盖主流操作系统用户。

然而，项目也存在一些改进空间，例如对复杂版面（如多列排版、表格）的识别优化，以及移动端支持的缺失。但总体而言，Umi-OCR凭借其扎实的技术基础和用户至上的设计理念，已经成为离线OCR领域的标杆项目。

对于普通用户，它是提升办公学习效率的神器；对于开发者，它是构建定制化OCR解决方案的理想平台。随着开源社区的不断贡献，Umi-OCR有望在未来支持更多语言、更高效的引擎和更丰富的功能，持续推动离线OCR技术的普及与创新。如果你正在寻找一款可靠、免费的OCR工具，Umi-OCR绝对值得一试！

项目地址

https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR