优秀的开源OCR技术和模型调研报告

OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术在现代社会中扮演着重要的角色，它可以将印刷或手写的文字转换为可编辑和可搜索的文本。本文将调研一些优秀的开源OCR技术和模型，以及相应的源代码。

1. Tesseract
   Tesseract是一个广泛使用的OCR引擎，由Google开发并开源。它支持超过100种语言，并具有出色的识别准确性和性能。Tesseract提供了训练自定义OCR模型的功能，可以根据特定的需求进行优化。它的源代码托管在GitHub上，可以通过https://github.com/tesseract-ocr/tesseract进行访问 ↗。

2. EasyOCR
   EasyOCR是一个基于深度学习的开源OCR库，它提供了简单易用的接口，并支持多种语言的文字识别。EasyOCR使用了预训练的模型来实现OCR功能，因此不需要自行训练模型。该库的源代码可以在GitHub上找到，网址为https://github.com/JaidedAI/EasyOCR ↗。

3. CuneiForm
   CuneiForm是一个强大而灵活的OCR引擎，它支持多种语言和文本布局。它具有良好的兼容性和可扩展性，并能够处理复杂的OCR场景。CuneiForm的源代码可以在其官方网站