基于paddleocr: 　　PPOCRv4模型转onnx模型推理，精度和性能更高，推理速度比使用paddlepaddle框架快5倍 　　https://github.com/jingsongliujing/OnnxOCR 　　OCR with PaddleOCR and ONNX 　　Paddle2ONNX - PaddleOCR Documentation 　　https://medium.com/adevinta-tech-blog/deep-dive-in-paddleocr-inference-e86f618a0937 　　支持识别语言 - RapidOCR 文档 　　昇腾300i duo推理卡适配 -- PaddleOCR - 飞桨AI Studio星河社区 　　硬件支持及示例-PaddlePaddle深度学习平台 　　https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/main/docs/ppocr/model_list.md 　　https://huggingface.co/SWHL/RapidOCR/tree/main/PP-OCRv4 　　C++版本部署： 　　https://github.com/djdll/cpp_onnx_PaddleOCR 　　https://github.com/felixdittrich92/OnnxTR 　　https://github.com/mindee/doctr 　　光学字符识别无缝，任何人都可以访问，由Onnx提供动力 　　你可以从这个存储库中期待什么：从文档中解析文本信息（本地化和识别每个单词）的有效方法docTR的Onnx管道，docTR库的包装器-不依赖PyTorch或TensorFlow更轻量级的包，更快的推理延迟和更少的资源需求8位量化模型在CPU上更快的推理 　　GitHub - segment-any-text/wtpsplit: Toolkit to segment text into sentences or other semantic units in a robust, efficient and adaptable way. 　　维护同名WtP是为了保持一致性。我们新的后续SaT在85种语言中提供强大，高效和适应性强的句子分词，性能更高，计算成本更低。在我们的文章中，我们用8种不同的语料库和85种语言演示了最先进的结果。 　　GitHub - wikimedia/sentencex: A sentence segmentation library with wide language support optimized for speed and utility. 　　其目的是支持所有有维基百科的语言。对于库中未定义的语言，使用了一个回退链，而不是退回到英语。将使用库中定义的最接近的语言。为约244种语言定义了回调。 　　有几个优秀的开源库可以用于分割多国语言的句子。以下是一些常用的选择： 　　1. spaCy 　　- 支持多种语言 　　- 提供高级的自然语言处理功能 　　- 网址：spaCy · Industrial-strength Natural Language Processing in Python 　　示例代码： 　　```python 　　import spacy 　　nlp = spacy.load("zh_core_web_sm") # 加载中文模型 　　doc = nlp("这是一个句子。这是另一个句子！") 　　sentences = [sent.text for sent in doc.sents] 　　``` 　　2. NLTK (Natural Language Toolkit) 　　- 支持多种语言 　　- 提供广泛的文本处理工具 　　- 网址：Natural Language Toolkit 　　示例代码： 　　```python 　　import nltk 　　nltk.download('punkt') 　　from nltk.tokenize import sent_tokenize 　　text = "这是第一句。这是第二句！这是第三句？" 　　sentences = sent_tokenize(text) 　　``` 　　3. Polyglot 　　- 支持超过100种语言 　　- 专门设计用于多语言处理 　　- 网址：Welcome to polyglot’s documentation! 　　示例代码： 　　```python 　　from polyglot.text import Text 　　text = Text("Dies ist ein Satz. This is another sentence.") 　　sentences = text.sentences 　　``` 　　4. Stanza (Stanford NLP) 　　- 支持多种语言 　　- 提供全面的自然语言处理工具 　　- 网址：Overview 　　示例代码： 　　```python 　　import stanza 　　nlp = stanza.Pipeline(lang='zh') # 初始化中文管道 　　doc = nlp("这是一个句子。这是另一个句子！") 　　sentences = [sent.text for sent in doc.sentences] 　　``` 　　5. Sacremoses 　　- 主要用于欧洲语言 　　- 轻量级且易于使用 　　- 网址：https://github.com/alvations/sacremoses 　　示例代码： 　　```python 　　from sacremoses import MosesSentenceSplitter 　　splitter = MosesSentenceSplitter(lang='en') 　　sentences = splitter.split("This is a sentence. This is another one!") 　　``` 　　6. Jieba (专门用于中文) 　　- 专门设计用于中文分词和句子分割 　　- 网址：https://github.com/fxsjy/jieba 　　示例代码： 　　```python 　　import jieba 　　text = "这是一个中文句子。这是另一个句子！" 　　sentences = list(jieba.cut_sentences(text)) 　　``` 　　7. Pythainlp (专门用于泰语) 　　- 专门设计用于泰语自然语言处理 　　- 网址：https://github.com/PyThaiNLP/pythainlp 　　示例代码： 　　```python 　　from pythainlp.tokenize import sent_tokenize 　　text = "นี่คือประโยคแรก นี่คือประโยคที่สอง" 　　sentences = sent_tokenize(text) 　　``` 　　选择哪个库取决于你需要处理的具体语言、项目的规模和复杂度，以及是否需要其他自然语言处理功能。对于多语言处理，spaCy、NLTK 和 Stanza 是比较全面的选择。如果需要处理特定语言，如中文或泰语，可以考虑使用专门的库如 Jieba 或 Pythainlp。 　　在使用这些库时，请注意： 　　1. 某些库可能需要下载额外的语言模型。 　　2. 性能可能因语言而异，可能需要针对特定语言进行微调。 　　3. 对于非常特殊的语言或领域，可能需要自定义规则或训练模型。 　　建议在你的具体数据集上测试这些库，以找到最适合你需求的解决方案。 表示阿拉伯语（arabic）； 表示中文繁体（chinese_cht）； 表示斯拉夫语（cyrillic）俄语； 表示梵文（devanagari）； 表示日语（japan）； 表示卡纳达文（ka）； 表示韩语（korean）； 表示泰米尔文（ta）； 表示泰卢固文（te）； 表示拉丁语（latin）拉丁文。 　　https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/release/2.6/docs/zh_CN/models/PULC/PULC_language_classification.md 　　快速实现AI想法：通用多语言OCR自动检测识别 　　https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.8/ppocr/utils/dict 　　https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/issues/3338 　　python3 -m pip install paddlepaddle==2.5.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 　　python3 -m pip install paddleclas==2.6.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 　　paddleclas --model_name=language_classification --infer_imgs=pulc_demo_imgs/language_classification/word_35404.png 　　多语种： 　　PaddleOCR 　　https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/ppocr/blog/multi_languages.html#5 　　多语种模型列表： 　　https://github.com/Mushroomcat9998/PaddleOCR/blob/main/doc/doc_ch/multi_languages.md 　　PaddleOCR 　　https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/tree/release/2.6/docs/zh_CN/models/PULC 　　版本选择： 　　PaddleNLP：基于PaddlePaddle的自然语言处理工具库及安装教程-CSDN博客 　　Packages for Linux and Unix 　　https://github.com/tesseract-ocr/tessdoc/blob/main/Installation.md 　　Command Line Usage 　　How to Install Latest Tesseract OCR 5 in Ubuntu 24.04 | 22.04 　　https://maker.pro/raspberry-pi/tutorial/optical-character-recognizer-using-raspberry-pi-with-opencv-and-tesseract 　　https://www.33rdsquare.com/build-your-own-ocr-google-tesseract-opencv/ 　　其它： 　　https://medium.com/@hlealpablo/surya-and-easyocr-vision-models-and-data-extraction-in-financial-documents-fef55b132185 　　https://github.com/ocrmypdf/OCRmyPDF 　　How to Install Latest Tesseract OCR 5 in Ubuntu 24.04 | 22.04 　　是的，Tesseract OCR 确实支持图片的语种识别。这个功能通常被称为 "语言检测" 或 "脚本检测"。以下是关于 Tesseract 语种识别的一些关键信息： 内置功能：Tesseract 包含了一个内置的语言检测功能。 使用方法：可以通过命令行参数 设置为 （Orientation and Script Detection）来启用语言检测。 支持的语言：Tesseract 可以识别多种语言和脚本，包括但不限于拉丁文、中文、日文、韩文、阿拉伯文等。 准确性：语言检测的准确性可能会受到图像质量、文本清晰度等因素的影响。 多语言支持：Tesseract 还可以同时处理包含多种语言的图像。 API 支持：如果你通过编程方式使用 Tesseract，其 API 也提供了语言检测的功能。 版本差异：较新版本的 Tesseract（4.0 及以上）在语言检测方面有所改进。 使用示例（命令行）：tesseract image.png output -l osd 　　tesseract 1.png output -l osd 　　语言数据文件是 Tesseract OCR 用于识别特定语言文字的训练数据。这些文件包含了字符识别所需的模型和信息。以下是关于语言数据文件的详细说明： 　　1. 文件内容： 　　- 包含特定语言的字符形状、词汇和语言规则等信息。 　　- 通常以 .traineddata 结尾。 　　2. 安装方法： 　　a. 官方下载： 　　- 访问 Tesseract GitHub 页面：https://github.com/tesseract-ocr/tessdata 　　- 下载所需语言的 .traineddata 文件。 　　b. 包管理器（以 Ubuntu 为例）： 　　``` 　　sudo apt-get install tesseract-ocr-[lang] 　　``` 　　将 [lang] 替换为语言代码，如 chi-sim（简体中文）、eng（英语）等。 　　c. 手动安装： 　　- 下载 .traineddata 文件。 　　- 将文件放入 Tesseract 的语言数据目录，通常是： 　　- Linux: /usr/share/tesseract-ocr/4.00/tessdata/ 　　- Windows: [Tesseract安装目录]tessdata 　　- macOS: /usr/local/share/tessdata/ 　　3. 验证安装： 　　使用命令 `tesseract --list-langs` 查看已安装的语言。 　　4. 常用语言代码： 　　- eng: 英语 　　- chi_sim: 简体中文 　　- chi_tra: 繁体中文 　　- jpn: 日语 　　- kor: 韩语 　　5. 注意事项： 　　- 确保下载的语言文件版本与你的 Tesseract 版本兼容。 　　- 某些语言可能需要额外的配置或依赖。 　　6. 自定义训练： 　　- 对于特殊需求，可以训练自己的语言数据文件。 　　安装完语言数据文件后，你就可以使用 `-l` 参数指定语言进行 OCR 识别了，例如： 　　``` 　　tesseract image.png output -l chi_sim 　　``` 　　这样可以确保 Tesseract 能够正确识别特定语言的文字。 　　Pytesseract | Orientation and Script Detection (OSD) 　　Actually i have found better from chatgpt, 　　With apt install tesseract-ocr-all this installs all the languages so now i can detect multiple languages withing a single image 　　sudo apt install tesseract-ocr-all 　　最新版本的 Tesseract OCR 模型文件可以从以下几个地方获取： 　　PaddleX模型列表(CPU/GPU) - PaddleX 文档 　　基于paddleocr: 　　OCR推理引擎选择指南 - RapidOCR 文档 　　https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/install_usage/rapidocr_web/ocrweb_multi/ 　　https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/community-maintained/ACL-ExecutionProvider.html 　　推理性能： 　　https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/install_usage/rapidocr_paddle/usage/#_3 　　基于paddleocr: 　　https://github.com/shibing624/imgocr 　　ragflow/deepdoc/README_zh.md at main · infiniflow/ragflow 　　基于paddleocr: 　　MinerU/README_zh-CN.md at master · opendatalab/MinerU · GitHub 　　WeSubtitle: 用 OCR 提取视频硬字幕 　　https://github.com/wenet-e2e/wesubtitle/tree/main/wesubtitle 　　https://github.com/YaoFANGUK/video-subtitle-extractor 　　https://github.com/cpython666/SubExtractor-OCR/blob/main/main.py 　　TableMaster - PaddleOCR Documentation 　　https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/main/ppstructure/table 　　版面恢复 - PaddleOCR 文档 　　https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/discussions/13645 　　面版识别添加onnx支持完善 by heweisheng · Pull Request #12068 · PaddlePaddle/PaddleOCR 　　PaddleOCR_TableRec_ONNX_Inference（已经转过的模型）： 　　https://github.com/llhy60/PaddleOCR_TableRec_ONNX_Inference 　　PaddleOCR_TableRec_ONNX_Inference/models/ch_ppocr_table_rec at main · llhy60/PaddleOCR_TableRec_ONNX_Inference 　　Paddle-ocr pdf-to-word操作指南 　　版面恢复 - PaddleOCR 文档 　　直接使用paddleocr进行word输出： 　　https://github.com/sirsws/pdf-docx-convertor/blob/main/pdf2docx_pro.py 　　版面分析列表： 　　Model - PaddleOCR Documentationpaddleocr --image_dir=ppstructure/docs/table/1.png --type=structure --recovery=true --use_onnx=True --layout_model_dir=inference/picodet_lcnet_x1_0_fgd_layout_infer/best.onnx --rec_model_dir=inference/ch_PP-OCRv4_rec_infer/best.onnx --det_model_dir=inference/ch_PP-OCRv4_det_infer/best.onnx --table_model_dir=inference/ch_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer/best.onnx 　　paddleocr版面分析库:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/main/ppstructure/recoveryhttps://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/main/ppstructure/pdf2wordhttps://github.com/XMuli/PaddleOCR-2.8.1/blob/master/ppstructure/recovery/README_ch.mdPaddleOCR/ppstructure at main · PaddlePaddle/PaddleOCR（关注） 　　利用ocr将pdf转为docx 　　GitHub - jiangnanboy/pdf_to_docx: ocr，pdf转docx，pdf to docx 　　paddleocr官方提供的识别工具： 　　PaddleOCR/ppstructure at main · PaddlePaddle/PaddleOCR 　　1、官方模型转换（使用paddlepaddle自带的转换工具）模型使用环境：paddlepaddle26onnx 1.16.0onnxruntime 1.20.1opt-einsum 3.3.0packaging 24.2paddle2onnx 1.2.3paddleocr-convert 0.0.19paddlepaddle 2.6.0转换命令：OnnxOCR/onnxocr at main · jingsongliujing/OnnxOCR模型列表：板式模型：模型库 - PaddleOCR 文档文字识别模型：模型库 - PaddleOCR 文档 　　字典库：PaddleOCR-main/ppocr/utils/dict 　　pdf2word（用户） / pdf2md(大模型) 　　https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/discussions/14267 　　https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/11639 　　1. af - 南非荷兰语(Afrikaans) 　　2. az - 阿塞拜疆语(Azerbaijani) 　　3. bs - 波斯尼亚语(Bosnian) 　　4. cs - 捷克语(Czech) 　　5. cy - 威尔士语(Welsh) 　　6. da - 丹麦语(Danish) 　　7. de - 德语(German) 　　8. es - 西班牙语(Spanish) 　　9. et - 爱沙尼亚语(Estonian) 　　10. fr - 法语(French) 　　11. ga - 爱尔兰语(Irish) 　　12. hr - 克罗地亚语(Croatian) 　　13. hu - 匈牙利语(Hungarian) 　　14. id - 印度尼西亚语(Indonesian) 　　15. is - 冰岛语(Icelandic) 　　16. it - 意大利语(Italian) 　　17. ku - 库尔德语(Kurdish) 　　18. la - 拉丁语(Latin) 　　19. lt - 立陶宛语(Lithuanian) 　　20. lv - 拉脱维亚语(Latvian) 　　21. mi - 毛利语(Maori) 　　22. ms - 马来语(Malay) 　　23. mt - 马耳他语(Maltese) 　　24. nl - 荷兰语(Dutch) 　　25. no - 挪威语(Norwegian) 　　26. oc - 奥克语(Occitan) 　　27. pi - 巴利语(Pali) 　　28. pl - 波兰语(Polish) 　　29. pt - 葡萄牙语(Portuguese) 　　30. ro - 罗马尼亚语(Romanian) 　　31. rs_latin - 塞尔维亚语(拉丁文)(Serbian Latin) 　　32. sk - 斯洛伐克语(Slovak) 　　33. sl - 斯洛文尼亚语(Slovenian) 　　34. sq - 阿尔巴尼亚语(Albanian) 　　35. sv - 瑞典语(Swedish) 　　36. sw - 斯瓦希里语(Swahili) 　　37. tl - 他加禄语(Tagalog) 　　38. tr - 土耳其语(Turkish) 　　39. uz - 乌兹别克语(Uzbek) 　　40. vi - 越南语(Vietnamese) 　　41. french - 法语(French) 　　42. german - 德语(German) 　　1. ar - 阿拉伯语 (Arabic) 　　2. fa - 波斯语 (Persian/Farsi) 　　3. ug - 维吾尔语 (Uyghur) 　　4. ur - 乌尔都语 (Urdu) 　　1. ru - 俄语 (Russian) 　　2. rs_cyrillic - 塞尔维亚语(西里尔文) (Serbian Cyrillic) 　　3. be - 白俄罗斯语 (Belarusian) 　　4. bg - 保加利亚语 (Bulgarian) 　　5. uk - 乌克兰语 (Ukrainian) 　　6. mn - 蒙古语 (Mongolian) 　　7. abq - 阿巴扎语 (Abaza) 　　8. ady - 阿迪格语 (Adyghe) 　　9. kbd - 卡巴尔达语 (Kabardian) 　　10. ava - 阿瓦尔语 (Avar) 　　11. dar - 达尔金语 (Dargwa) 　　12. inh - 印古什语 (Ingush) 　　13. che - 车臣语 (Chechen) 　　14. lbe - 拉克语 (Lak) 　　15. lez - 列兹金语 (Lezgin) 　　16. tab - 塔巴萨兰语 (Tabasaran) 　　1. hi - 印地语 (Hindi) 　　2. mr - 马拉地语 (Marathi) 　　3. ne - 尼泊尔语 (Nepali) 　　4. bh - 比哈尔语 (Bihari) 　　5. mai - 迈蒂利语 (Maithili) 　　6. ang - 安加语 (Angika) 　　7. bho - 博杰普尔语 (Bhojpuri) 　　8. mah - 马哈语 (Magahi) 　　9. sck - 萨德里语 (Sadri) 　　10. new - 尼瓦尔语 (Newari) 　　11. gom - 贡根语 (Goan Konkani) 　　12. sa - 梵语 (Sanskrit) 　　13. bgc - 哈里亚纳维语 (Haryanvi) 　　GitHub - devmaxxing/videocr-PaddleOCR: Extract hardcoded subtitles from videos using machine learning 　　参考文献： 　　surya模型导出onnx 　　https://gist.github.com/zachmayer/c3964fc107418a4398fc3ec1434b2943 　　https://github.com/huggingface/transformers/issues/31384 　　https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Command-Line-Usage/7fc3dc8c3160f5b79a7ed7378f34ee5786729860 　　官网提供的npu情况下安装流程 　　https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta/docs/tutorials/INSTALL_OTHER_DEVICES.md 　　工程： 　　手把手教你用PaddleOCR与PyQT实现多语言文字识别的程序 　　https://github.com/zhangming8/Dango-ocr 　　手把手教你用PaddleOCR与PyQT实现多语言文字识别的程序-CSDN博客 　　Tesseract的命令参数： 　　All Tesseract OCR options、 　　GitHub - ocrmypdf/OCRmyPDF: OCRmyPDF adds an OCR text layer to scanned PDF files, allowing them to be searched 　　ocr的评测： 　　AI测评 | 十二款开源OCR开箱测评，文字识别哪家强 　　ONNXRuntime arm平台部署：