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## 简介

PaddleOCR 旨在打造一套丰富、领先、且实用的 OCR 工具库，助力开发者训练出更好的模型，并应用落地。

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## 🚀 社区

PaddleOCR 由 [PMC](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/12122) 监督。Issues 和 PRs 将在尽力的基础上进行审查。欲了解 PaddlePaddle 社区的完整概况，请访问 [community](https://github.com/PaddlePaddle/community)。

⚠️注意：[Issues](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues)模块仅用来报告程序🐞Bug，其余提问请移步[Discussions](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/discussions)模块提问。如所提Issue不是Bug，会被移到Discussions模块，敬请谅解。

## 📣 近期更新([more](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/update.html))

- **🔥2024.7 添加 PaddleOCR 算法模型挑战赛冠军方案**：
    - 赛题一：OCR 端到端识别任务冠军方案——[场景文本识别算法-SVTRv2](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/algorithm/text_recognition/algorithm_rec_svtrv2.html)；
    - 赛题二：通用表格识别任务冠军方案——[表格识别算法-SLANet-LCNetV2](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/algorithm/table_recognition/algorithm_table_slanet.html)。

- **💥2024.6.27 飞桨低代码开发工具 [PaddleX 3.0](https://github.com/paddlepaddle/paddlex) 重磅更新！**
    - 低代码开发范式：支持 OCR 模型全流程低代码开发，提供 Python API，支持用户自定义串联模型；
    - 多硬件训推支持：支持英伟达 GPU、昆仑芯、昇腾和寒武纪等多种硬件进行模型训练与推理。PaddleOCR支持的模型见 [模型列表](doc/doc_ch/hardware/supported_models.md)

## 📚文档

完整文档请移步：[docs](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/)

## 🌟 特性

支持多种 OCR 相关前沿算法，在此基础上打造产业级特色模型[PP-OCR](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/ppocr/overview.html)、[PP-Structure](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/ppstructure/overview.html)和[PP-ChatOCRv2](https://aistudio.baidu.com/community/app/70303)，并打通数据生产、模型训练、压缩、预测部署全流程。

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    <img src="./docs/images/ppocrv4.png">
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## ⚡ [快速开始](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/quick_start.html)

## 📚《动手学 OCR》电子书

- [《动手学 OCR》电子书](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/ppocr/blog/ocr_book.html)

## 🎖 贡献者

<a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/graphs/contributors">
  <img src="https://contrib.rocks/image?repo=PaddlePaddle/PaddleOCR&max=400&columns=20"  width="800"/>
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## ⭐️ Star

[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=PaddlePaddle/PaddleOCR&type=Date)](https://star-history.com/#PaddlePaddle/PaddleOCR&Date)

## 许可证书

本项目的发布受 [Apache License Version 2.0](./LICENSE) 许可认证。