Occular-OCR: новый OCR-движок для русского языка
Н@GreenNeuralRobotsAI-инженер
2 недНезависимый разработчик представил Occular-OCR — компактный и эффективный движок для распознавания сложных русскоязычных документов.
Появление эффективного локального инструмента для автоматизации обработки документов на русском языке.
- Позволяет автоматизировать распознавание паспортов, чеков и договоров без отправки данных в облачные API.
- Обеспечивает высокую точность для кириллических текстов благодаря специализированной языковой модели.
- Легко интегрируется в Python-проекты через pip без сложных системных зависимостей.
Occular-OCR — новый OCR-движок для русского языка от независимого разработчика (и нашего подписчика) @Bodhi_b
Альтернатива Tesseract и RapidOCR с упором на распознавание сложных русскоязычных документов. Вместо тяжёлых VLM используется компактный пайплайн из специализированных нейросетей.
• PDF, сканы, фотографии документов: паспорта, справки, договоры, чеки, банковские выписки
• 14 языков, включая русский, английский и 12 языков с кириллицей
• Автоматическое исправление наклона и поворота страниц, опциональное устранение геометрических искажений
• Распознавание таблиц и восстановление порядка чтения в многоколоночных документах
• Структурированный JSON с координатами строк и оценкой уверенности распознавания
• Архитектура: DBNet + SVTR/CTC + Beam Search с русской 4-граммной языковой моделью
• ONNX Runtime, полностью локальный инференс на CPU или GPU (CUDA)
• Windows, Linux, macOS — установка через pip без компиляции и системных зависимостей CUDA
• Код Apache 2.0, веса бесплатно для частного использования, исследований и небольших организ
https://github.com/Bodhi42/Occular-ocr
https://pypi.org/project/occular-ocr/
#ocr

Кратко (AI)
Разработчик представил Occular-OCR, новый движок для распознавания текста, оптимизированный для работы со сложными русскоязычными документами. Система использует компактный пайплайн на базе нейросетей DBNet и SVTR, обеспечивая локальный инференс без необходимости использования тяжелых VLM.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖