以下是一些Python中流行的开源OCR项目：
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PaddleOCR：由百度开发的OCR工具库，支持多种语言的文字识别，包括中英文，同时支持倾斜、竖排等多种方向的文字识别。它提供了超轻量级的PP-OCRv3模型，适合在资源受限的设备上使用。它基于深度学习技术，可以对图像或扫描文件中的文本进行高精度识别，并将其转换为可编辑的文本格式。
- 高精度识别： 采用深度学习技术，通过训练大量的数据，实现了高精度的文本识别。
- 多语言支持： 支持多语言识别，目前已经支持80多种语言，覆盖全球主流语言。
- 丰富的算法模型： 提供了基础的OCR功能以及多种文本检测、文本识别的训练算法 。
- 易用性： 提供了友好的API接口和详细的文档，方便开发者快速上手
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CnOCR：这是一个Python 3下的文字识别工具包，支持简体中文、繁体中文（部分模型）、英文和数字的常见字符识别。它自带了20多个训练好的识别模型，适用于不同应用场景。
- 文档数字化：将纸质文档快速转换为电子文档，便于存储和分享。
- 自动化录入：在表格填写、发票处理等场景中，自动提取文字信息，提高工作效率。
- 内容分析：通过识别图片中的文字，进行内容分析、情感分析等高级应用
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EasyOCR：支持80多种语言的OCR库，可以用于从图像中提取文本。它使用Pytorch进行AI训练，支持多种图像格式和PDF文件，并且可以识别文本位置，提供置信度水平。
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Tesseract OCR：由惠普公司在1980年代中期开发，2006年由谷歌接手维护。这是一个非常流行的开源OCR引擎，支持多种操作系统和语言。它可以通过命令行界面使用，并且有Python接口pytesseract。
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chineseocr：专门用于处理中文自然场景文字检测及识别的项目，支持多种神经网络框架，如Darknet、TensorFlow和Keras。
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GOCR：这是一个开源的OCR程序，可以将扫描图像中的文字转换回文本文件。它支持多种图像格式，并且可以在不同的操作系统上运行。
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docTR：这是一个基于TensorFlow 2 & PyTorch的OCR库，由Mindee公司提供，支持多种语言和格式。
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OCRopus：一个文档分析工具集合，可以作为OCR引擎使用，支持输出hOCR格式的文本。
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pytesseract：Python-tesseract是一个OCR工具，它是Tesseract-OCR引擎的Python封装，可以用来识别图像中的文字。
这些项目各有特点，适用于不同的应用场景和需求。在选择适合的OCR项目时，需要考虑支持的语言、易用性、准确性和性能等因素。
