<p align="center">
<a href="https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR">
<img width="200" height="128" src="https://tupian.li/images/2022/10/27/icon---256.png" alt="Umi-OCR">
</a>
</p>
<h1 align="center">Umi-OCR 文字识别工具</h1>
<p align="center">
<a href="https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/releases/latest">
<img src="https://img.shields.io/github/v/release/hiroi-sora/Umi-OCR?style=flat-square" alt="Umi-OCR">
</a>
<a href="License">
<img src="https://img.shields.io/github/license/hiroi-sora/Umi-OCR?style=flat-square" alt="LICENSE">
</a>
<a href="#下载">
<img src="https://img.shields.io/github/downloads/hiroi-sora/Umi-OCR/total?style=flat-square" alt="forks">
</a>
<a href="https://star-history.com/#hiroi-sora/Umi-OCR">
<img src="https://img.shields.io/github/stars/hiroi-sora/Umi-OCR?style=flat-square" alt="stars">
</a>
<a href="https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/forks">
<img src="https://img.shields.io/github/forks/hiroi-sora/Umi-OCR?style=flat-square" alt="forks">
</a>
</p>
<div align="center">
<strong>免费，开源，可批量的离线OCR软件</strong><br>
<sub>适用于 Windows7 x64 及以上</sub>
</div>
<div align="center">
<h3>
<a href="#说明目录">
使用说明
</a>
<span> • </span>
<a href="#下载">
下载地址
</a>
<span> • </span>
<a href="#更新日志">
更新日志
</a>
<span> • </span>
<a href="https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/issues">
提交Bug
</a>
</h3>
</div>
<br>
- **免费**：本项目所有代码开源，完全免费。
- **方便**：解压即用，离线运行，无需网络。
- **批量**：可批量导入处理图片，结果保存到本地 txt / md / jsonl 多种格式文件。也可以即时截屏识别。
- **高效**：采用 PaddleOCR-json C++ 识别引擎。只要电脑性能足够，通常比在线OCR服务更快。
- **精准**：默认使用PPOCR-v3模型库。除了能准确辨认常规文字，对手写、方向不正、杂乱背景等情景也有不错的识别率。可设置**忽略区域**排除水印、设置**文块后处理**合并排版段落，得到规整的文本。
## 说明目录
- [简单上手](#简单上手) 截图、批量识别~
- [排版优化](#goto-1) 如何合并一个自然段内的文字？
- [忽略区域](#忽略区域功能) 如何排除截图水印处的文字？
- [多国语言](#添加多国语言) 添加更多PP-OCR支持的语言模型库！
- [命令行调用](#命令行调用) 用命令行或第三方工具来调用Umi-OCR！
- [联动翻译软件](#goto-3) 截图OCR后发送指定按键，触发翻译软件进行翻译
- [更多小技巧](#goto-2)
- [问题排除](#问题排除) 无法启动引擎 / 多屏幕截图异常 ？
## 下载
#### v2.0.0
全新重构的v2预览版本已开放测试，[欢迎体验](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR_v2)。
#### v1.3.7
Github下载：[Release v1.3.7](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/releases/tag/v1.3.7)
蓝奏云下载：[https://hiroi-sora.lanzoul.com/s/umi-ocr](https://hiroi-sora.lanzoul.com/s/umi-ocr)
> 配套 **多国语言识别扩展包** 可导入 `繁中,英,日,韩,俄,德,法` 识别库，请按需下载。
#### 使用源代码
<details>
<summary>展开</summary>
- main分支可能含有开发中的新功能。若您想使用稳定版本，建议切换到[最新的Release分支](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/branches)。
- 确保python版本不低于 `3.8` 。建议使用 `3.8.10` ，具有最好的兼容性。
- 安装依赖库：`pip install -r requirements.txt`
- 运行 `main.py` 启动程序。测试无异常后，运行 `to_exe.py` 一键打包。
- 打包后，请将引擎组件 [PaddleOCR-json 整个文件夹](PaddleOCR-json) 放置于exe同目录下！
- 打包后，请将引擎组件 [PaddleOCR-json 整个文件夹](PaddleOCR-json) 放置于exe同目录下！！
- 打包后，请将引擎组件 [PaddleOCR-json 整个文件夹](PaddleOCR-json) 放置于exe同目录下！！！
</details>
## 兼容性（Paddle引擎）
- 支持 Win7 x64 及以上系统。
- CPU必须具有AVX指令集。（凌动、安腾、赛扬和奔腾处理器可能不兼容）
- 若您的CPU不符合以上条件，请使用 [v2](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR_v2) Rapid引擎版本。
## 前言
关于**忽略指定区域**的特殊功能：
> 类似含水印的视频截图、含有UI/按钮的游戏截图等，往往只需要提取字幕区域的文本，而避免提取到水印和UI文本。本软件可设置忽略某些区域内的文字，来实现这一目的。
>
> 当有大量的影视和游戏截图需要整理归档，或者想翻找包含某一段台词/字幕的截图；将这些图片提取出文字、然后Ctrl+F是一个很有效的方法。这是开发本软件的初衷。
关于离线OCR引擎 [PaddleOCR-json](https://github.com/hiroi-sora/PaddleOCR-json) ：
> 对 [PaddleOCR 2.6 cpu_avx_mkl C++](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.6) 的封装。效率高于Python版本PPOCR及部分Python编写的OCR引擎，通常比在线OCR服务更快(省去网络传输的时间)。支持更换Paddle官方模型（兼容v2和v3版本）或自己训练的模型，支持修改PPOCR各项参数。通过添加不同的语言模型，软件可识别多国语言。
## 简单上手
#### 准备
下载压缩包并解压全部文件即可。
#### 截图识别
点击截图按钮或自定义快捷键，唤起截图识别。
可以设置截图后生成一个预览窗口。预览窗口可以被钉在屏幕顶层，或调为半透明，方便对比查看。
#### 粘贴图片到软件
在任何地方（如文件管理器，网页，微信）复制图片，软件上点击粘贴按钮或快捷键，自动识别。
#### 批量识别本地图片文件
将图片或文件夹拖进软件，批量转换文字。也可以点击按钮打开浏览窗口导入。
识别结果将保存到本地。可选生成纯文本txt文件、带链接Markdown文件、原始信息jsonl文件等不同格式。可配置任务完成后执行关机/待机。
<a id="goto-1"></a>
## 文本块后处理（合并段落）
OCR识别出的文本是按“块”划分的，通常一行文字分为一块，有时还会将一行误划分为多块，这给阅读带来了不便。您可以在Umi-OCR设置页的**合并段落**中选择恰当的方案，合并同一行或同一段落内的文字，按正确的顺序排序。
#### 排版方案：
- **单行**：合并同一行的文字，适合绝大部分情景。
- **多行-自然段**：智能识别、合并属于同一段落的文字，适合绝大部分情景。
- **多行-代码段**：尽可能还原原始排版的缩进与空格。适合识别代码片段，或需要保留空格的场景。
- **竖排**：适合竖排排版。需要与同样支持竖排识别的模型库配合使用。
## 忽略区域功能
忽略区域是本软件特色功能，可用于排除图片中水印的干扰，让识别结果只留下所需的文本。
<details>
<summary>展开</summary><BR>
“忽略区域”是指图片上指定位置与大小的矩形区域，完全处于这些区域内的文字块，将被排除。
- 点击 **设置** 选项卡中的 **打开忽略区域编辑器** ，进入编辑器窗口。
- 将任意图片 **拖入** 该窗口，可预览该图片。将新图片拖入窗口可切换预览，但已绘制的忽略区域不会消失；可切换不同图片来仔细调整忽略区域。
- 绘制 **忽略区域** ：拖入图片后，点击选中左起第一按钮 **+忽略区域 A** ，然后在图片上按住左键拖拽，绘制矩形区域。可 **撤销** 步骤。
- 绘制完后，点击 **完成** 返回软件主窗口。若不想应用此次绘制，则右上角X，取消。
简单案例见下。
#### 简单排除视频截图中的水印：
1. 打开忽略区域设置窗口，拖入任一张截图。
稍等约1秒，面板上会显示出图片，识别到的文字区域会被虚线框起来。发现右上角的水印也被识别到了。
2. 点击选择 **+忽略区域 A** 。在画面上按住左键拖拽，绘制方框完全包裹住水印区域，范围可以大一些。可绘制多个方框。
3. 点击 **完成** 。返回主窗口， **开始任务** 。
#### 排除游戏截图中的两种UI：
- 假设有一组游戏截图，主要分为两类图片，这两类图片的文字位置和UI位置不太相同：
- 甲类（上图左）为对话模式，字数少，要保留的台词文本在画面下方，要排除的UI分布于底端。
- 乙类（上图右）为历史文本模式，字数多，从上到下都有要保留的文本（与甲类UI位置有重合），要排除的UI分布在两侧。
1. 拖入一张甲类图片。选择 **+忽略区域 A** ，绘制方框包裹住要排除的 **底端UI** 。可绘制多个方框。
2. 拖入一张乙类图片。选择 **+识别区域** ，绘制方框包裹住 **小部分要保留的文本** 。注意只要该区域内含有任意保留文本即可，不需要画得很大，不需要包裹住所有保留文本；不能与甲类图中 **可能存在的任何文本** 重合。
1. 然后选择 **+忽略区域 B** ，绘制方框包裹住乙类图要排除的 **两侧UI** 。可绘制多个方框。
1. 点击 **完成** 。返回主窗口， **开始任务** 。
#### 忽略区域处理逻辑：
- **忽略区域A** ：正常情况下，处于 **忽略区域A** 内的文字 **不会** 输出。
- **识别区域** ：当识别区域内存在文本时，**忽略区域A失效** ；即处于忽略区域A内的文字也 **会** 被输出。
- **忽略区域B** ：当 **忽略区域A失效** 时，忽略区域B才生效；即处于区域A内的文字 **会** 输出、区域B内的文字 **不会** 输出。
| 识别区域 | 忽略区域A | 忽略区域B |
| ------------ | --------- | --------- |
| × 不存在文字 | √ 生效 | × 失效 |
| √ 存在文字 | × 失效 | √ 生效 |
- “忽略区域配置”只针对一种分辨率生效。假如配置的分辨率是1920x1080，那么批量识别图片时，只有符合1920x1080的图片才会排除干扰文本；1920x1081的图片中的文字会全部输出。
- 拖入预览的图片必须分辨率相同。假如先拖入1920x1080的图片，再拖入其它分辨率的图片；软件会弹窗警告。只有点击 **清空** 删除当前已配置的忽略区域，才能拖入其他分辨率图片，并应用此分辨率。
</details>
## 添加多国语言
<details>
<summary>展开</summary><BR>
##### 方法一：下载 [Umi-OCR 多国语言识别扩展包] ，拷贝到软件目录即可。
[点此跳转下载位置](#下载)
扩展包内置语言：`繁中,英,日,韩,俄,德,法`
##### 方法二：手动下载添加 PP-OCR 模型库
0. 模型分为三种：det检测，cls方向分类，rec识别。其中det和cls是多语言通用的，只需下载新语言的rec识别模型即可。
1. 前往 PP-OCR系列 [V3多语言识别模型列表](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.6/doc/doc_ch/models_list.md#23-%E5%A4%9A%E8%AF%AD%E8%A8%80%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%9B%B4%E5%A4%9A%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%8C%81%E7%BB%AD%E6%9B%B4%E6%96%B0%E4%B8%AD) ，下载一组**rec识别**模型。
- 若V3模型列表里没有找到目标语言，可以去[支持语言列表](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.6/doc/doc_ch/multi_languages.md#5-%E6%94%AF%E6%8C%81%E8%AF%AD%E7%A7%8D%E5%8F%8A%E7%BC%A9%E5%86%99)查看PPOCR有没有提供这种语言。若有，则可能它暂未推出V3模型，可以先使用旧版V2模型。（V3模型网址中的2.x一路换成更小的数字可以查看旧版页面）
2. 前往 PP-OCR系列 [字典列表](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.6/ppocr/utils/dict) ，下载对应语言的字典文件。（但V3英文字典`en_dict.txt`不是本目录下的那个，而是在[上一级目录](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.6/ppocr/utils/en_dict.txt)）
3. 将下载好的文件解压放进软件目录的 `PaddleOCR-json` 文件夹中。
4. 复制一份 `PaddleOCR_json_config_[模板].txt` ，改一下名。（文件名不允许有非英文字符！）
5. 打开复制好的 `PaddleOCR_json_config_XX.txt` ，将 rec路径 `rec_model_dir` 和 字典路径 `rec_char_dict_path` 改成目标语言的文件(夹)的名称。若模型库是v2版本，还必须加上一行 `rec_img_h 32` 。
6. 回到上一层目录 `Umi-OCR` ，打开 `Umi-OCR_config.json` ，在 `"ocrConfig"` 中添加新语言的信息。键为语言名称，值的 `path` 为config txt文件的名称。保持json格式，注意逗号。（修改config.json文件时，请确保未打开软件，否则配置可能被覆盖。）
7. 打开软件，检查设置页的`识别语言`下拉框是否已经能选择该语言。
</details>
<a id="goto-2"></a>
## 进阶操作 & 小技巧
#### 命令行调用
<details>
<summary>展开</summary><BR>
支持通过命令行调用Umi-OCR，执行部分识图任务。
> 若软件未在运行，则命令行会启动软件并执行任务。若软件已在后台运行，则命令行会直接调用后台的软件执行任务。这样多次调用时可以节省初始化的时间。
注意命令行调用入口是程序目录的`extra`中的`umiocr.exe`，而不是软件常规入口（`Umi-OCR 文字识别.exe`）。
⚠︎ **`umiocr.exe`在程序目录的`extra`文件夹中。** ⚠︎
> 命令行语法按照谷歌gflags规则：
> `-命令` 或 `-命令=参数` 或 `-命令 参数`
##### 指令0：启动软件
若软件尚未启动，则任意指令均会启动软件主程序。
##### 指令1：显示窗口
`umiocr.exe`
或
`umiocr.exe -show`
无论主窗口处于什么状态（最小化、收到托盘、被别的窗口覆盖），该指令都会让主窗口弹到最上层。
##### 指令2：隐藏窗口
`umiocr.exe -hide`
将窗口收到托盘区或最小化。
`show`和`hide`这两个指令可以与其它指令混用，如 `umiocr.exe -clipboard -show`
##### 指令3：关闭软件
`umiocr.exe -exit`
##### 指令4：本地图片识别
`umiocr.exe -img=图片.png`
支持图片/文件夹；多个路径以逗号,分隔；含空格的路径加双引号""。如：
`umiocr.exe -img="D:/图库,E:/my img/图片.png"`
若路径含中文，请务必加双引号。
##### 指令5：剪贴板识图
`umiocr.exe -clipboard`
##### 指令6：截屏识图
`umiocr.exe -screenshot`
##### 指令7：切换识别语言
`umiocr.exe -language=序号`
“序号”为软件设置里各个语言的排序，从0开始。从上往下数，比如简中排第一，那么是`-language=0`。繁中排第二，那么是`-language=1`。英文排第四，`-language=3`。以此类推。
</details>
<a id="goto-3"></a>
#### 复制后发送按键 & 联动翻译软件
<details>
<summary>展开</summary><BR>
##### 发送指定按键
`v1.3.5` 起，支持快捷识图完成并将结果写入剪贴板后，发送一组指定按键，触发翻译软件进行翻译。当然也可以用于触发你的AHK脚本等，实现更多奇奇怪怪的功能。
`v1.3.6` 起，截图联动是一个单独的功能，由独立快捷键触发，与常规的截图OCR互不影响。
这是一个隐藏高级功能，请先勾选设置页底部的`高级选项`，重启软件。设置页的`快捷识图`板块会多出两组条目：
- **截图联动 快捷键**：您可设置一组快捷键，来触发该功能。
- **联动发送按键**：触发识图，并将识别结果写入剪贴板后，可以发送一组指定按键。**次**表示重复发送按键的次数。
经过测试，Umi-OCR可以顺利地与 [CopyTranslator](https://github.com/CopyTranslator/CopyTranslator) 及 [沙拉查词](https://github.com/crimx/ext-saladict) 联动触发翻译，以下是配置方法。
##### 联动 CopyTranslator
1. 下载 [CopyTranslator](https://github.com/CopyTranslator/CopyTranslator)。这里示例所用的版本是 `v11` 。
2. 如果不介意CopyTranslator监听剪贴板（每次剪贴板变动都尝试翻译），那么勾选Umi-OCR的`自动复制结果` 和CopyTranslator的`监听剪贴板`即可。
3. 如果不一定始终开启监听剪贴板，又希望Umi-OCR在任何情况下能唤起CopyTranslator，可以这样处理：CopyTranslator在设置里勾选`双Ctrl+C翻译`；Umi-OCR的`联动发送按键`录制为`ctrl+c`，`2`次。
##### 联动 沙拉查词
1. [沙拉查词](https://github.com/crimx/ext-saladict) 是一款浏览器插件，支持Chrome、Edge等浏览器，[这是下载页面](https://saladict.crimx.com/download.html)。下面以Edge浏览器为例讲解配置方法。其他浏览器大同小异。（Firefox支持不完善，不推荐。）
2. 打开沙拉查词的插件设置页面，左边栏选择`基本选项`，右边栏勾选`后台保持运行`。（如果不勾选也能使用，但必须保持浏览器开启。）
3. 左边栏点击`隐私设置`，右边栏点击`设置快捷键`。
4. 在弹出的新页面中，将沙拉查词的`在独立窗口中搜索剪贴板内容`设置任意一组快捷键，然后右边改为`全局`。Umi-OCR的`联动发送按键`录制为相同快捷键，`1`次。
5. 回到沙拉查词的设置页，左边栏点击`权限管理`，勾选`读取剪贴板`。
</details>
#### 自定义计划任务
<details>
<summary>展开</summary><BR>
- 除了默认的自动关机/待机外，您还可创建自己的计划任务，让软件在完成一次批量识别后执行自定义cmd命令。
- 在软件**关闭**的情况下，打开配置文件 `Umi-OCR_config.json` 。也可以先打开软件，点击设置页最底部的 **打开设置文件** ，然后退出软件。
- 在`okMission`中添加一项元素。
- 键为任务名称，值为字典，其中`code`为cmd命令。多条命令可用`&`分隔。例：
```
"我的任务": {"code": "cmd命令1 & 命令2"}
```
</details>
#### 内存清理
<details>
<summary>展开</summary><BR>
本功能默认关闭。
供内存占用十分敏感的用户使用，**会有偶尔阻慢任务速度的副作用。** 一般用户无需开启。
若有需要开启，请在设置页拉到底部，勾选`高级选项`，重启软件，然后：`OCR识别引擎设置` → `自动清理内存` → `将任一参数改成>0的值` 。
原理是满足任一条件（内存占用超限，或者一段时间没有执行任务）则重启引擎组件，释放当前引擎占用的所有内存。
</details>
#### 添加到运行（Win+R快捷键）
<details>
<summary>展开</summary><BR>
1. 在任何地方创建一个文件夹，名字随意，将该文件夹的路径[加入系统环境变量](https://www.bing.com/search?q=win10+%E6%B7%BB%E5%8A%A0%E7%8E%AF%E5%A2%83%E5%8F%98%E9%87%8F)。
2. 软件创建一个快捷方式，改一个简短的名字，如`umi`。
3. 将快捷方式扔进第1步的文件夹中。
4. 任何时候按下`Win+R`，在弹窗中输入`umi`，即可打开软件。
- 提示：请不要起名为`ocr`，因为系统可能存在同名的注册路径，无法用此指令唤起第三方软件。
</details>
## 问题排除
#### 无法启动引擎
<details>
<summary>展开</summary><BR>
> PaddleOCR引擎暂不支持在没有AVX指令集的CPU上运行，遇到该问题可尝试换用RapidOCR引擎。
> 下图指示如何判断该问题是否由缺失AVX引起。
> 常见的家用CPU一般都支持AVX指令集，如下：
| AVX | 支持的产品系列 | 不支持 |
| ----- | -------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------- |
| Intel | 酷睿Core，至强Xeon，11代及以后的赛扬Celeron和奔腾Pentium | 凌动Atom，安腾Itanium，10代及以前的赛扬Celeron和奔腾Pentium |
| AMD | 推土机架构及之后的产品，如锐龙Ryzen、速龙Athlon、FX 等 | K10架构及之前的产品 |
> 可通过 [CPU-Z](https://www.cpuid.com/downloads/cpu-z/cpu-z_2.03-cn.zip) 软件查看自己CPU的指令集信息。
</details>
#### 多屏幕截图不正常
<details>
<summary>展开</summary><BR>
> 由于windows缩放对屏幕坐标系带来的影响，若外接多块屏幕，且缩放比例不一致时，可能导致Umi-OCR内置截图模块异常，如画面不完整、窗口变形、识别不出文字等。
若出现这种情况，以下提供三种可替代的解决方案，您可选择一种使用。
1. 在系统设置里的【更改文本、应用等项目的大小】将所有屏幕调到相同数值。见下图左。
2. 软件附带了第二套截图方案：调用windows内置的“截图和草图”来完成截图并唤起OCR。可在软件设置里切换。（若系统截图后不能唤起OCR，请确保系统能通过 `win+shift+S` 触发截图，且`自动复制到剪贴板` 的开关不能关闭（默认是打开的）。见上图右。）
<BR>
3. 禁用软件的DPI缩放。对`Umi-OCR 文字识别.exe`，右键 → 属性 → 兼容性 → 更改更高DPI设置 → 勾选`替代高DPI缩放行为` 。
</details>
#### 未找到引擎组件
请将引擎组件 `PaddleOCR-json 文件夹` 放置于程序入口（main.py或exe）同目录下。
## 效率测试
<details>
<summary>展开</summary><BR>
测试机器：
| CPU | TDP | RAM | 是否兼容mkldnn |
| -------- | --- | --- | -------------- |
| r5 4600u | 15w | 16g | 无报错 |
测试集：
| 图片张数 | 测试条件 | 分辨率 | 平均字块数量 | 平均字符数量 | 文字语言 |
| -------- | -------------------------- | --------- | ------------ | ------------ | -------- |
| 100 | 环境相同，多次测量取平均值 | 1920x1080 | 15 | 250 | 简体中文 |
测试结果：
| Umi-OCR版本 | 1.2.5 | 1.2.5 | 1.2.6 | 1.2.6 | 1.2.6 | 1.2.6 |
| ------------------ | ----- | ----- | ----- | --------- | ------- | ----- |
| PaddleOCR-json版本 | 1.1.1 | 1.1.1 | 1.2.0 | **1.2.0** | 1.2.0 | 1.2.0 |
| PP-OCR C++版本 | 2.1 | 2.1 | 2.6 | **2.6** | 2.6 | 2.6 |
| 是否开启mkldnn | ✅ | | ✅ | ✅ | ✅ | |
| PP-OCR模型库版本 | v2 | v2 | v2 | **v3** | v3 slim | v3 |
| 总耗时（秒） | 90 | 120 | 65 | **63** | 170 | 400 |
| 平均单张耗时（秒） | 0.9 | 1.2 | 0.65 | **0.63** | 1.7 | 4.0 |
| 内存占用峰值（MB） | 1000 | 350 | 1200 | **1700** | 5800 | 500 |
结论：
- 在启用mkldnn情况下，`v1.2.6` 及之后的版本，比前代的效率具有显著优势。新版调教倾向于榨干硬件的性能，内存占用高于旧版。
- 不启用mkldnn时，新版本效率不如前代。故您的CPU若不支持mkldnn（极早期AMD型号），可尝试使用 `v1.2.5` 的旧版本Umi-OCR。
- 虽然Paddle官方文档中说经过压缩剪枝蒸馏量化的slim版模型的性能指标会超过传统算法，但实测 v3 slim 模型的性能远不如原始版本，还可能伴随着内存泄漏的问题。也许是 PP-OCR C++ 引擎不适配。在该问题解决之前，Umi-OCR发行版提供原始版本模型。
</details>
## 开发说明
<details>
<summary>展开</summary><BR>
开发者滴碎碎念
- 如果想用接口调用OCR，可试试 [PaddleOCR-json 图片转文字程序](https://github.com/hiroi-sora/PaddleOCR-json#paddleocr-json-%E5%9B%BE%E7%89%87%E8%BD%AC%E6%96%87%E5%AD%97%E7%A8%8B%E5%BA%8F) 。
- PPOCR v2.6 (PaddleOCR-json v1.2.0) 版本提高了批量处理的平均速度，但代价是需要花费更长时间进行初始化。提高了启用mkldnn加速时的识别速度，但代价时不开启加速时效率更低。（CPU只要不是特别早期的AMD，一般都能使用mkldnn，但加速幅度可能不如同档次的Intel。）
- 未来将增加 openblas 版识别引擎，进一步优化AMD的效率。（有 生 之 年）
- 使用`pyinstaller`打包。可以运行根目录下的 [to_exe.py](to_exe.py) 一键打包。
- 配置文件`Umi-OCR_config.json`在第一次运行程序时生成。若想自定义引擎组件的路径，可以修改其中的`ocrToolPath`属性。支持绝对/相对路径。可以实现多个前端共用一套引擎组件。
- `v1.3.0` 几乎重写了整个项目框架，将业务逻辑与UI代码解耦，划分出多个子模块。这些子模块我认为是比较方便拓展的：
- 文件输出模块 `ocr/output_*.py`
- 文本块后处理模块 `ocr/tbou/*.py`
- 添加一个新子模块的一般方法是：
- 在 `utils/config.py` 里添加需要的配置项。在 `_ConfigDict` 里编写配置项参数后，可以自动生成tk.var变量，读、写本地配置文件。程序运行过程中，参数发生更改就会自动写入本地。
- 在 `ui/win_main.py` 里添加需要的UI。需要tk.var动态变量时，直接 `Config.getTK()` 拿来绑定。
- 继承模块父类，写业务逻辑。初始化时读入配置，事件方法里写对应的处理。
- 模块尽量不要有过多对外接口，传参越多越容易乱。要什么去 `Config` 里拿就是了，比如要调用主窗口类的方法就用 `Config.main` ，要参数就 `Config.get()`。
- 反正 `Config` 就是中枢，是各个模块之间、模块与配置之间交流的全局接口。尽量不要跨线程同时读写。我是设计在执行任务时能修改到配置项的UI都给锁定，以免影响任务线程读取。
- 个人喜欢小而美，所以尽量不使用体积大的包。一直用tkinter而不用功能强大的QT也是这个原因，PYQT的体积近50m，几乎是整个项目打包后（不含引擎）的两倍大了。
- 注释超级多，不怕看不懂~ 不过有些代码写得比较丑，请见谅。
</details>
## TODO
<details>
<summary>已完成</summary>
- 输出内容可选为markdown风格并嵌入图片路径。
- 设置项能保存。
- 自动打开输出文件or文件夹。
- 识别剪贴板中的图片。
- 任务进行时，禁用部分设置项。
- 计划任务：完成后自动关机/休眠等。
- 递归导入文件夹。
- 优化适配PaddleOCR v3模型。
- 增加OCR引擎进程常驻后台的模式，大幅缩短剪贴板识图等零碎任务动时间。
- 监控OCR引擎进程内存占用，并可随时强制停止该进程。
- 内置截图。
- 可最小化至系统托盘。
- 优化UI：以图标代替文字按钮。设置项悬停有气泡提示框。
- 自动检测Windows语言是否兼容
- 解决引擎Opencv对不同地区语言Windows的兼容性。
- 优化引擎参数设置。
- 排版后处理：匹配/合并同段落文本，支持横/竖排。
- 可设置窗口弹出模式（锁定置顶）。
- 重新快捷键模块，解决失效和录制不正确的Bug。
- 设置开机自启。
- 创建快捷方式到开始菜单、桌面。
- 多开提示。
- 截图时隐藏窗口。
- 结构输出到每个图片同名的单独txt文件
- 创建开机启动项时，可选`不显示主窗口`。
- OCR结果输出到每个图片同名的单独txt文件。
- 增加独立的设置语言窗口，可在多处点开，便于切换语言。
- 合并段落添加`合并自然段-西文模式`，可在英文段落换行时补充空格。
- 快捷识图可选`自动清空面板`，只显示本次识别结果，且隐藏时间信息。
- 通过命令行控制Umi-OCR。
- 弹出悬浮的识别成功与否的提示。
- 定时或超过限度时自动清理引擎内存占用。
</details>
<details>
<summary>画饼（有生之年）</summary>
- 文本纠错。
- 多国语言。
- 高分屏支持。
- PDF文档识别。
- 对图片重命名。
- 提高初始化速度。
- 忽略区域能保存预设。
- 缩减离线OCR模块的体积。
- 自动检测CPU指令集是否兼容。
- 优化界面设计，分离功能模块到不同标签页。
- 离线OCR模块增加 `no_avx` 和 `openblas` 版本。
</details>
## 更新日志
点击版本号链接可前往对应备份分支。
##### v1.3.7 `2023.10.10`
- Paddle引擎兼容Win7 x64 。
##### [v1.3.6](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/tree/release/1.3.6) `2023.9.26`
- 新功能：更强大的段落合并方案-`单行/多行自然段/多行代码段`。支持自动判断中/英文段落，采取对应的合并规则。
- 移除一些过时的段落合并方案。
- 功能调整：`截图联动` 划分为独立的功能，不受常规截图OCR影响。
##### [v1.3.5](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/tree/release/1.3.5) `2023.6.20`
<!-- 6.5k★ 撒花~ -->
- 新功能：复制识别结果后，可发送指定按键，以便联动唤起翻译器等工具。
- 新功能：命令行增加切换识别语言的指令。
- 修Bug：低配置机器上有概率误报`OCR init timeout: 5s` 。[#154](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/issues/154) , [#156](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/issues/156)。
- 调整：默认停止任务30秒后释放一次内存。
##### [v1.3.4](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/tree/release/1.3.4) `2023.4.26`
<!-- 一周年纪念！ -->
- 新功能：截图预览窗口。
- 新功能：可用方向键微调截图框位置。
- 修Bug：拖入图片时有几率卡退主窗口 [issue #126](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/issues/126) 。
- 优化了一些处理流程。
##### [v1.3.3](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/tree/release/1.3.3) `2023.3.19`
<!-- 4.5k★ 撒花~ -->
- 新功能：命令行模式。
- 新功能：识图完成的通知悬浮窗。
- 新功能：自动清理引擎内存。
- 修复了一些BUG，优化了一些UI表现。
##### [v1.3.2](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/tree/release/1.3.2) `2022.12.1`
<!-- 3k★ 撒花~ -->
- 新功能：创建开机启动项时，可选`不显示主窗口`。
- 新功能：OCR结果输出到每个图片同名的单独txt文件。
- 新功能：增加独立的设置语言窗口，可在多处点开，便于切换语言。
- 新功能：合并段落添加`合并自然段-西文模式`，可在英文段落换行时补充空格。
- 新功能：快捷识图可选`自动清空面板`，只显示本次识别结果，且隐藏时间信息。
- 修复了一些BUG。
##### [v1.3.1](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/tree/release/1.3.1) `2022.11.4`
<!-- 2k★ 撒花~ -->
- 修Bug：快捷键模块重写，引入pynput库，舍弃keyboard库，解决几率失效、录制不正确等Bug。
- 新功能：添加开机自启，桌面快捷方式，开始菜单快捷方式。
- 新功能：多开软件时提示。
- 新功能：截图时隐藏窗口。
- 调整UI：使用频率极低的设置项设为隐藏的高级选项。
- 优化：检查引擎组件是否存在。
- 优化：`横排-合并多行-自然段` 优化逻辑，支持0~2全角空格首行缩进。
##### [v1.3.0](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/tree/release/1.3.0) `2022.9.29`
- 新功能：框选截屏。
- 新功能：系统托盘图标。
- 新功能：引擎进程常驻。
- 新功能：文本块后处理模块。
- 新功能：自定义主输出栏字体。
- 新功能：设置窗口弹出模式（保持置顶）。
- 调整UI：自适应Win风格组件。
- 修正了Bug：系统语言兼容性问题 [issue #16](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/issues/16) 。
- 修正了Bug：微信图片粘贴问题 [issue #22](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/issues/22) 。
- 更新PaddleOCR-json模块至`v1.2.1`，提供剪贴板支持。快捷识图通过剪贴板中转，无需再保存临时文件到硬盘。
##### [v1.2.6](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/tree/release/1.2.6) `2022.9.1`
<!-- Takahara Umi酱生日快乐~ -->
- 更新PaddleOCR-json模块至`v1.2.0`，提高识别速度、准确度。
- 调整UI：更方便地用下拉框切换识别语言。
- 调整UI：可以从主窗口任意位置/任意选项卡拖入图片。
- 修正了Bug：提高程序健壮性，增加启动子进程时的更多异常处理情况。
- 修正了Bug：彻底解决了对边缘过窄的图片，识别结果不准确的问题 [issue #7](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/issues/7) 。
- 优化适配PP-OCRv3模型，彻底解决了v3版模型比v2慢、不准的问题 [issue #4](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/issues/4#issuecomment-1141735773) 。
##### v1.2.5 `2022.7.22`
- 新功能：计划任务。识图完成后执行自动关机等任务。
- 新功能：可选拖入文件夹时递归导入子文件夹中所有图片。
- 调整UI：添加一些配置文件的快捷入口。
##### v1.2.4 `2022.6.4`
- 新功能：可选识别剪贴板图片后自动复制识别的文本。
- 补充功能：快捷键调用剪贴板识图时，若程序窗口被最小化，则恢复前台状态并挪到最前位置。
##### v1.2.3 `2022.5.31`
- 新功能：读取剪贴板图片。配置全局快捷键调用该功能。
##### v1.2.2 `2022.4.30`
- 新功能：可选任务完成后自动打开输出文件或目录。
##### v1.2.1 `2022.4.16`
- 更新PaddleOCR-json模块至`v1.1.1`，修正了可能得到错误包围盒的漏洞。
##### v1.2.0 `2022.4.8`
- 可选生成图文链接.md文件，作为索引使用有更佳的观感。
- 修改设置面板的样式，改为滚动面板以容纳更多设置选项。
- 用户修改配置项后可自动保存。
##### v1.1.1 `2022.3.30`
- 修正了Bug：退出忽略区域窗口时，OCR子进程未关闭。
##### v1.1.0 `2022.3.30`
- 新功能：忽略区域窗口以虚线框 展示识别出的文字块。
##### v1.0.0 `2022.3.28`
- “梦开始的地方”
## 感谢
本项目核心引擎组件源自 [PaddlePaddle/PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)：
> Awesome multilingual OCR toolkits based on PaddlePaddle
##### 本项目中所使用的库：
##### [google/python-gflags](https://github.com/google/python-gflags)
> Python implementation of the Google commandline flags module.
##### [moses-palmer/pynput](https://github.com/moses-palmer/pynput)
> This library allows you to control and monitor input devices.
##### [Infinidat/infi.systray](https://github.com/Infinidat/infi.systray)
> A Windows system tray icon with a right-click context menu.
##### [Pwm](https://pmw.sourceforge.net/)
> Pmw is a toolkit for building high-level compound widgets in Python using the Tkinter module.
## Umi-系列图片处理软件
**Umi-OCR 批量图片转文字软件 ◁**
[Umi-CUT 批量图片去黑边/裁剪/压缩软件](https://github.com/hiroi-sora/Umi-CUT)
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href=\"https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/forks\">\r\n <img src=\"https://img.shields.io/github/forks/hiroi-sora/Umi-OCR?style=flat-square\" alt=\"forks\">\r\n </a>\r\n</p>\r\n\r\n<div align=\"center\">\r\n <strong>\u514d\u8d39\uff0c\u5f00\u6e90\uff0c\u53ef\u6279\u91cf\u7684\u79bb\u7ebfOCR\u8f6f\u4ef6</strong><br>\r\n <sub>\u9002\u7528\u4e8e Windows7 x64 \u53ca\u4ee5\u4e0a</sub>\r\n</div>\r\n\r\n<div align=\"center\">\r\n <h3>\r\n <a href=\"#\u8bf4\u660e\u76ee\u5f55\">\r\n \u4f7f\u7528\u8bf4\u660e\r\n </a>\r\n <span> \u2022 </span>\r\n <a href=\"#\u4e0b\u8f7d\">\r\n \u4e0b\u8f7d\u5730\u5740\r\n </a>\r\n <span> \u2022 </span>\r\n <a href=\"#\u66f4\u65b0\u65e5\u5fd7\">\r\n \u66f4\u65b0\u65e5\u5fd7\r\n </a>\r\n <span> \u2022 </span>\r\n <a href=\"https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/issues\">\r\n \u63d0\u4ea4Bug\r\n </a>\r\n </h3>\r\n</div>\r\n<br>\r\n\r\n- **\u514d\u8d39**\uff1a\u672c\u9879\u76ee\u6240\u6709\u4ee3\u7801\u5f00\u6e90\uff0c\u5b8c\u5168\u514d\u8d39\u3002\r\n- **\u65b9\u4fbf**\uff1a\u89e3\u538b\u5373\u7528\uff0c\u79bb\u7ebf\u8fd0\u884c\uff0c\u65e0\u9700\u7f51\u7edc\u3002\r\n- **\u6279\u91cf**\uff1a\u53ef\u6279\u91cf\u5bfc\u5165\u5904\u7406\u56fe\u7247\uff0c\u7ed3\u679c\u4fdd\u5b58\u5230\u672c\u5730 txt / md / jsonl \u591a\u79cd\u683c\u5f0f\u6587\u4ef6\u3002\u4e5f\u53ef\u4ee5\u5373\u65f6\u622a\u5c4f\u8bc6\u522b\u3002\r\n- **\u9ad8\u6548**\uff1a\u91c7\u7528 PaddleOCR-json C++ \u8bc6\u522b\u5f15\u64ce\u3002\u53ea\u8981\u7535\u8111\u6027\u80fd\u8db3\u591f\uff0c\u901a\u5e38\u6bd4\u5728\u7ebfOCR\u670d\u52a1\u66f4\u5feb\u3002\r\n- 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[\u591a\u56fd\u8bed\u8a00](#\u6dfb\u52a0\u591a\u56fd\u8bed\u8a00) \u6dfb\u52a0\u66f4\u591aPP-OCR\u652f\u6301\u7684\u8bed\u8a00\u6a21\u578b\u5e93\uff01\r\n- [\u547d\u4ee4\u884c\u8c03\u7528](#\u547d\u4ee4\u884c\u8c03\u7528) \u7528\u547d\u4ee4\u884c\u6216\u7b2c\u4e09\u65b9\u5de5\u5177\u6765\u8c03\u7528Umi-OCR\uff01\r\n- [\u8054\u52a8\u7ffb\u8bd1\u8f6f\u4ef6](#goto-3) \u622a\u56feOCR\u540e\u53d1\u9001\u6307\u5b9a\u6309\u952e\uff0c\u89e6\u53d1\u7ffb\u8bd1\u8f6f\u4ef6\u8fdb\u884c\u7ffb\u8bd1\r\n- [\u66f4\u591a\u5c0f\u6280\u5de7](#goto-2)\r\n- [\u95ee\u9898\u6392\u9664](#\u95ee\u9898\u6392\u9664) \u65e0\u6cd5\u542f\u52a8\u5f15\u64ce / \u591a\u5c4f\u5e55\u622a\u56fe\u5f02\u5e38 \uff1f\r\n\r\n## \u4e0b\u8f7d\r\n\r\n#### v2.0.0\r\n\r\n\u5168\u65b0\u91cd\u6784\u7684v2\u9884\u89c8\u7248\u672c\u5df2\u5f00\u653e\u6d4b\u8bd5\uff0c[\u6b22\u8fce\u4f53\u9a8c](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR_v2)\u3002\r\n\r\n#### v1.3.7\r\n\r\nGithub\u4e0b\u8f7d\uff1a[Release v1.3.7](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/releases/tag/v1.3.7)\r\n\r\n\u84dd\u594f\u4e91\u4e0b\u8f7d\uff1a[https://hiroi-sora.lanzoul.com/s/umi-ocr](https://hiroi-sora.lanzoul.com/s/umi-ocr)\r\n\r\n> \u914d\u5957 **\u591a\u56fd\u8bed\u8a00\u8bc6\u522b\u6269\u5c55\u5305** \u53ef\u5bfc\u5165 `\u7e41\u4e2d,\u82f1,\u65e5,\u97e9,\u4fc4,\u5fb7,\u6cd5` \u8bc6\u522b\u5e93\uff0c\u8bf7\u6309\u9700\u4e0b\u8f7d\u3002\r\n\r\n#### \u4f7f\u7528\u6e90\u4ee3\u7801\r\n\r\n<details>\r\n<summary>\u5c55\u5f00</summary>\r\n\r\n- main\u5206\u652f\u53ef\u80fd\u542b\u6709\u5f00\u53d1\u4e2d\u7684\u65b0\u529f\u80fd\u3002\u82e5\u60a8\u60f3\u4f7f\u7528\u7a33\u5b9a\u7248\u672c\uff0c\u5efa\u8bae\u5207\u6362\u5230[\u6700\u65b0\u7684Release\u5206\u652f](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/branches)\u3002\r\n- \u786e\u4fddpython\u7248\u672c\u4e0d\u4f4e\u4e8e `3.8` \u3002\u5efa\u8bae\u4f7f\u7528 `3.8.10` \uff0c\u5177\u6709\u6700\u597d\u7684\u517c\u5bb9\u6027\u3002\r\n- \u5b89\u88c5\u4f9d\u8d56\u5e93\uff1a`pip 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\u7b80\u5355\u6392\u9664\u89c6\u9891\u622a\u56fe\u4e2d\u7684\u6c34\u5370\uff1a\r\n\r\n1. \u6253\u5f00\u5ffd\u7565\u533a\u57df\u8bbe\u7f6e\u7a97\u53e3\uff0c\u62d6\u5165\u4efb\u4e00\u5f20\u622a\u56fe\u3002\r\n \u7a0d\u7b49\u7ea61\u79d2\uff0c\u9762\u677f\u4e0a\u4f1a\u663e\u793a\u51fa\u56fe\u7247\uff0c\u8bc6\u522b\u5230\u7684\u6587\u5b57\u533a\u57df\u4f1a\u88ab\u865a\u7ebf\u6846\u8d77\u6765\u3002\u53d1\u73b0\u53f3\u4e0a\u89d2\u7684\u6c34\u5370\u4e5f\u88ab\u8bc6\u522b\u5230\u4e86\u3002\r\n\r\n2. \u70b9\u51fb\u9009\u62e9 **+\u5ffd\u7565\u533a\u57df A** \u3002\u5728\u753b\u9762\u4e0a\u6309\u4f4f\u5de6\u952e\u62d6\u62fd\uff0c\u7ed8\u5236\u65b9\u6846\u5b8c\u5168\u5305\u88f9\u4f4f\u6c34\u5370\u533a\u57df\uff0c\u8303\u56f4\u53ef\u4ee5\u5927\u4e00\u4e9b\u3002\u53ef\u7ed8\u5236\u591a\u4e2a\u65b9\u6846\u3002\r\n\r\n3. \u70b9\u51fb **\u5b8c\u6210** \u3002\u8fd4\u56de\u4e3b\u7a97\u53e3\uff0c **\u5f00\u59cb\u4efb\u52a1** \u3002\r\n\r\n#### \u6392\u9664\u6e38\u620f\u622a\u56fe\u4e2d\u7684\u4e24\u79cdUI\uff1a\r\n\r\n- \u5047\u8bbe\u6709\u4e00\u7ec4\u6e38\u620f\u622a\u56fe\uff0c\u4e3b\u8981\u5206\u4e3a\u4e24\u7c7b\u56fe\u7247\uff0c\u8fd9\u4e24\u7c7b\u56fe\u7247\u7684\u6587\u5b57\u4f4d\u7f6e\u548cUI\u4f4d\u7f6e\u4e0d\u592a\u76f8\u540c\uff1a\r\n\r\n - \u7532\u7c7b\uff08\u4e0a\u56fe\u5de6\uff09\u4e3a\u5bf9\u8bdd\u6a21\u5f0f\uff0c\u5b57\u6570\u5c11\uff0c\u8981\u4fdd\u7559\u7684\u53f0\u8bcd\u6587\u672c\u5728\u753b\u9762\u4e0b\u65b9\uff0c\u8981\u6392\u9664\u7684UI\u5206\u5e03\u4e8e\u5e95\u7aef\u3002\r\n - \u4e59\u7c7b\uff08\u4e0a\u56fe\u53f3\uff09\u4e3a\u5386\u53f2\u6587\u672c\u6a21\u5f0f\uff0c\u5b57\u6570\u591a\uff0c\u4ece\u4e0a\u5230\u4e0b\u90fd\u6709\u8981\u4fdd\u7559\u7684\u6587\u672c\uff08\u4e0e\u7532\u7c7bUI\u4f4d\u7f6e\u6709\u91cd\u5408\uff09\uff0c\u8981\u6392\u9664\u7684UI\u5206\u5e03\u5728\u4e24\u4fa7\u3002\r\n1. \u62d6\u5165\u4e00\u5f20\u7532\u7c7b\u56fe\u7247\u3002\u9009\u62e9 **+\u5ffd\u7565\u533a\u57df A** \uff0c\u7ed8\u5236\u65b9\u6846\u5305\u88f9\u4f4f\u8981\u6392\u9664\u7684 **\u5e95\u7aefUI** \u3002\u53ef\u7ed8\u5236\u591a\u4e2a\u65b9\u6846\u3002\r\n\r\n2. \u62d6\u5165\u4e00\u5f20\u4e59\u7c7b\u56fe\u7247\u3002\u9009\u62e9 **+\u8bc6\u522b\u533a\u57df** \uff0c\u7ed8\u5236\u65b9\u6846\u5305\u88f9\u4f4f **\u5c0f\u90e8\u5206\u8981\u4fdd\u7559\u7684\u6587\u672c** \u3002\u6ce8\u610f\u53ea\u8981\u8be5\u533a\u57df\u5185\u542b\u6709\u4efb\u610f\u4fdd\u7559\u6587\u672c\u5373\u53ef\uff0c\u4e0d\u9700\u8981\u753b\u5f97\u5f88\u5927\uff0c\u4e0d\u9700\u8981\u5305\u88f9\u4f4f\u6240\u6709\u4fdd\u7559\u6587\u672c\uff1b\u4e0d\u80fd\u4e0e\u7532\u7c7b\u56fe\u4e2d **\u53ef\u80fd\u5b58\u5728\u7684\u4efb\u4f55\u6587\u672c** \u91cd\u5408\u3002\r\n\r\n1. \u7136\u540e\u9009\u62e9 **+\u5ffd\u7565\u533a\u57df B** \uff0c\u7ed8\u5236\u65b9\u6846\u5305\u88f9\u4f4f\u4e59\u7c7b\u56fe\u8981\u6392\u9664\u7684 **\u4e24\u4fa7UI** \u3002\u53ef\u7ed8\u5236\u591a\u4e2a\u65b9\u6846\u3002\r\n\r\n1. \u70b9\u51fb **\u5b8c\u6210** \u3002\u8fd4\u56de\u4e3b\u7a97\u53e3\uff0c **\u5f00\u59cb\u4efb\u52a1** \u3002\r\n\r\n#### \u5ffd\u7565\u533a\u57df\u5904\u7406\u903b\u8f91\uff1a\r\n\r\n- **\u5ffd\u7565\u533a\u57dfA** \uff1a\u6b63\u5e38\u60c5\u51b5\u4e0b\uff0c\u5904\u4e8e **\u5ffd\u7565\u533a\u57dfA** \u5185\u7684\u6587\u5b57 **\u4e0d\u4f1a** \u8f93\u51fa\u3002\r\n- **\u8bc6\u522b\u533a\u57df** \uff1a\u5f53\u8bc6\u522b\u533a\u57df\u5185\u5b58\u5728\u6587\u672c\u65f6\uff0c**\u5ffd\u7565\u533a\u57dfA\u5931\u6548** \uff1b\u5373\u5904\u4e8e\u5ffd\u7565\u533a\u57dfA\u5185\u7684\u6587\u5b57\u4e5f **\u4f1a** \u88ab\u8f93\u51fa\u3002\r\n- **\u5ffd\u7565\u533a\u57dfB** \uff1a\u5f53 **\u5ffd\u7565\u533a\u57dfA\u5931\u6548** \u65f6\uff0c\u5ffd\u7565\u533a\u57dfB\u624d\u751f\u6548\uff1b\u5373\u5904\u4e8e\u533a\u57dfA\u5185\u7684\u6587\u5b57 **\u4f1a** \u8f93\u51fa\u3001\u533a\u57dfB\u5185\u7684\u6587\u5b57 **\u4e0d\u4f1a** \u8f93\u51fa\u3002\r\n \r\n | \u8bc6\u522b\u533a\u57df | \u5ffd\u7565\u533a\u57dfA | \u5ffd\u7565\u533a\u57dfB |\r\n | ------------ | --------- | --------- |\r\n | \u00d7 \u4e0d\u5b58\u5728\u6587\u5b57 | \u221a \u751f\u6548 | \u00d7 \u5931\u6548 |\r\n | \u221a \u5b58\u5728\u6587\u5b57 | \u00d7 \u5931\u6548 | \u221a \u751f\u6548 |\r\n- \u201c\u5ffd\u7565\u533a\u57df\u914d\u7f6e\u201d\u53ea\u9488\u5bf9\u4e00\u79cd\u5206\u8fa8\u7387\u751f\u6548\u3002\u5047\u5982\u914d\u7f6e\u7684\u5206\u8fa8\u7387\u662f1920x1080\uff0c\u90a3\u4e48\u6279\u91cf\u8bc6\u522b\u56fe\u7247\u65f6\uff0c\u53ea\u6709\u7b26\u54081920x1080\u7684\u56fe\u7247\u624d\u4f1a\u6392\u9664\u5e72\u6270\u6587\u672c\uff1b1920x1081\u7684\u56fe\u7247\u4e2d\u7684\u6587\u5b57\u4f1a\u5168\u90e8\u8f93\u51fa\u3002\r\n- \u62d6\u5165\u9884\u89c8\u7684\u56fe\u7247\u5fc5\u987b\u5206\u8fa8\u7387\u76f8\u540c\u3002\u5047\u5982\u5148\u62d6\u51651920x1080\u7684\u56fe\u7247\uff0c\u518d\u62d6\u5165\u5176\u5b83\u5206\u8fa8\u7387\u7684\u56fe\u7247\uff1b\u8f6f\u4ef6\u4f1a\u5f39\u7a97\u8b66\u544a\u3002\u53ea\u6709\u70b9\u51fb **\u6e05\u7a7a** \u5220\u9664\u5f53\u524d\u5df2\u914d\u7f6e\u7684\u5ffd\u7565\u533a\u57df\uff0c\u624d\u80fd\u62d6\u5165\u5176\u4ed6\u5206\u8fa8\u7387\u56fe\u7247\uff0c\u5e76\u5e94\u7528\u6b64\u5206\u8fa8\u7387\u3002\r\n\r\n</details>\r\n\r\n\r\n## \u6dfb\u52a0\u591a\u56fd\u8bed\u8a00\r\n\r\n<details>\r\n<summary>\u5c55\u5f00</summary><BR>\r\n\r\n##### \u65b9\u6cd5\u4e00\uff1a\u4e0b\u8f7d [Umi-OCR \u591a\u56fd\u8bed\u8a00\u8bc6\u522b\u6269\u5c55\u5305] \uff0c\u62f7\u8d1d\u5230\u8f6f\u4ef6\u76ee\u5f55\u5373\u53ef\u3002\r\n\r\n[\u70b9\u6b64\u8df3\u8f6c\u4e0b\u8f7d\u4f4d\u7f6e](#\u4e0b\u8f7d)\r\n\r\n\u6269\u5c55\u5305\u5185\u7f6e\u8bed\u8a00\uff1a`\u7e41\u4e2d,\u82f1,\u65e5,\u97e9,\u4fc4,\u5fb7,\u6cd5`\r\n\r\n##### \u65b9\u6cd5\u4e8c\uff1a\u624b\u52a8\u4e0b\u8f7d\u6dfb\u52a0 PP-OCR \u6a21\u578b\u5e93\r\n\r\n0. 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\u82e5V3\u6a21\u578b\u5217\u8868\u91cc\u6ca1\u6709\u627e\u5230\u76ee\u6807\u8bed\u8a00\uff0c\u53ef\u4ee5\u53bb[\u652f\u6301\u8bed\u8a00\u5217\u8868](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.6/doc/doc_ch/multi_languages.md#5-%E6%94%AF%E6%8C%81%E8%AF%AD%E7%A7%8D%E5%8F%8A%E7%BC%A9%E5%86%99)\u67e5\u770bPPOCR\u6709\u6ca1\u6709\u63d0\u4f9b\u8fd9\u79cd\u8bed\u8a00\u3002\u82e5\u6709\uff0c\u5219\u53ef\u80fd\u5b83\u6682\u672a\u63a8\u51faV3\u6a21\u578b\uff0c\u53ef\u4ee5\u5148\u4f7f\u7528\u65e7\u7248V2\u6a21\u578b\u3002\uff08V3\u6a21\u578b\u7f51\u5740\u4e2d\u76842.x\u4e00\u8def\u6362\u6210\u66f4\u5c0f\u7684\u6570\u5b57\u53ef\u4ee5\u67e5\u770b\u65e7\u7248\u9875\u9762\uff09\r\n2. \u524d\u5f80 PP-OCR\u7cfb\u5217 [\u5b57\u5178\u5217\u8868](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.6/ppocr/utils/dict) 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[CPU-Z](https://www.cpuid.com/downloads/cpu-z/cpu-z_2.03-cn.zip) \u8f6f\u4ef6\u67e5\u770b\u81ea\u5df1CPU\u7684\u6307\u4ee4\u96c6\u4fe1\u606f\u3002\r\n\r\n</details>\r\n\r\n#### \u591a\u5c4f\u5e55\u622a\u56fe\u4e0d\u6b63\u5e38\r\n\r\n<details>\r\n<summary>\u5c55\u5f00</summary><BR>\r\n\r\n> \u7531\u4e8ewindows\u7f29\u653e\u5bf9\u5c4f\u5e55\u5750\u6807\u7cfb\u5e26\u6765\u7684\u5f71\u54cd\uff0c\u82e5\u5916\u63a5\u591a\u5757\u5c4f\u5e55\uff0c\u4e14\u7f29\u653e\u6bd4\u4f8b\u4e0d\u4e00\u81f4\u65f6\uff0c\u53ef\u80fd\u5bfc\u81f4Umi-OCR\u5185\u7f6e\u622a\u56fe\u6a21\u5757\u5f02\u5e38\uff0c\u5982\u753b\u9762\u4e0d\u5b8c\u6574\u3001\u7a97\u53e3\u53d8\u5f62\u3001\u8bc6\u522b\u4e0d\u51fa\u6587\u5b57\u7b49\u3002\r\n\r\n\u82e5\u51fa\u73b0\u8fd9\u79cd\u60c5\u51b5\uff0c\u4ee5\u4e0b\u63d0\u4f9b\u4e09\u79cd\u53ef\u66ff\u4ee3\u7684\u89e3\u51b3\u65b9\u6848\uff0c\u60a8\u53ef\u9009\u62e9\u4e00\u79cd\u4f7f\u7528\u3002\r\n\r\n1. 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\u66f4\u65b0\u65e5\u5fd7\r\n\r\n\u70b9\u51fb\u7248\u672c\u53f7\u94fe\u63a5\u53ef\u524d\u5f80\u5bf9\u5e94\u5907\u4efd\u5206\u652f\u3002\r\n\r\n##### v1.3.7 `2023.10.10`\r\n- Paddle\u5f15\u64ce\u517c\u5bb9Win7 x64 \u3002\r\n\r\n##### [v1.3.6](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/tree/release/1.3.6) `2023.9.26`\r\n- \u65b0\u529f\u80fd\uff1a\u66f4\u5f3a\u5927\u7684\u6bb5\u843d\u5408\u5e76\u65b9\u6848-`\u5355\u884c/\u591a\u884c\u81ea\u7136\u6bb5/\u591a\u884c\u4ee3\u7801\u6bb5`\u3002\u652f\u6301\u81ea\u52a8\u5224\u65ad\u4e2d/\u82f1\u6587\u6bb5\u843d\uff0c\u91c7\u53d6\u5bf9\u5e94\u7684\u5408\u5e76\u89c4\u5219\u3002\r\n- \u79fb\u9664\u4e00\u4e9b\u8fc7\u65f6\u7684\u6bb5\u843d\u5408\u5e76\u65b9\u6848\u3002\r\n- \u529f\u80fd\u8c03\u6574\uff1a`\u622a\u56fe\u8054\u52a8` \u5212\u5206\u4e3a\u72ec\u7acb\u7684\u529f\u80fd\uff0c\u4e0d\u53d7\u5e38\u89c4\u622a\u56feOCR\u5f71\u54cd\u3002\r\n\r\n##### [v1.3.5](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/tree/release/1.3.5) `2023.6.20`\r\n<!-- 6.5k\u2605 \u6492\u82b1~ -->\r\n- \u65b0\u529f\u80fd\uff1a\u590d\u5236\u8bc6\u522b\u7ed3\u679c\u540e\uff0c\u53ef\u53d1\u9001\u6307\u5b9a\u6309\u952e\uff0c\u4ee5\u4fbf\u8054\u52a8\u5524\u8d77\u7ffb\u8bd1\u5668\u7b49\u5de5\u5177\u3002\r\n- \u65b0\u529f\u80fd\uff1a\u547d\u4ee4\u884c\u589e\u52a0\u5207\u6362\u8bc6\u522b\u8bed\u8a00\u7684\u6307\u4ee4\u3002\r\n- \u4feeBug\uff1a\u4f4e\u914d\u7f6e\u673a\u5668\u4e0a\u6709\u6982\u7387\u8bef\u62a5`OCR init timeout: 5s` \u3002[#154](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/issues/154) , [#156](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/issues/156)\u3002\r\n- \u8c03\u6574\uff1a\u9ed8\u8ba4\u505c\u6b62\u4efb\u52a130\u79d2\u540e\u91ca\u653e\u4e00\u6b21\u5185\u5b58\u3002\r\n\r\n##### [v1.3.4](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/tree/release/1.3.4) `2023.4.26`\r\n<!-- \u4e00\u5468\u5e74\u7eaa\u5ff5\uff01 -->\r\n- \u65b0\u529f\u80fd\uff1a\u622a\u56fe\u9884\u89c8\u7a97\u53e3\u3002\r\n- \u65b0\u529f\u80fd\uff1a\u53ef\u7528\u65b9\u5411\u952e\u5fae\u8c03\u622a\u56fe\u6846\u4f4d\u7f6e\u3002\r\n- \u4feeBug\uff1a\u62d6\u5165\u56fe\u7247\u65f6\u6709\u51e0\u7387\u5361\u9000\u4e3b\u7a97\u53e3 [issue #126](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/issues/126) \u3002\r\n- \u4f18\u5316\u4e86\u4e00\u4e9b\u5904\u7406\u6d41\u7a0b\u3002\r\n\r\n##### [v1.3.3](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/tree/release/1.3.3) `2023.3.19`\r\n<!-- 4.5k\u2605 \u6492\u82b1~ -->\r\n- \u65b0\u529f\u80fd\uff1a\u547d\u4ee4\u884c\u6a21\u5f0f\u3002\r\n- \u65b0\u529f\u80fd\uff1a\u8bc6\u56fe\u5b8c\u6210\u7684\u901a\u77e5\u60ac\u6d6e\u7a97\u3002\r\n- \u65b0\u529f\u80fd\uff1a\u81ea\u52a8\u6e05\u7406\u5f15\u64ce\u5185\u5b58\u3002\r\n- \u4fee\u590d\u4e86\u4e00\u4e9bBUG\uff0c\u4f18\u5316\u4e86\u4e00\u4e9bUI\u8868\u73b0\u3002\r\n\r\n##### [v1.3.2](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/tree/release/1.3.2) `2022.12.1`\r\n<!-- 3k\u2605 \u6492\u82b1~ -->\r\n- \u65b0\u529f\u80fd\uff1a\u521b\u5efa\u5f00\u673a\u542f\u52a8\u9879\u65f6\uff0c\u53ef\u9009`\u4e0d\u663e\u793a\u4e3b\u7a97\u53e3`\u3002\r\n- \u65b0\u529f\u80fd\uff1aOCR\u7ed3\u679c\u8f93\u51fa\u5230\u6bcf\u4e2a\u56fe\u7247\u540c\u540d\u7684\u5355\u72ectxt\u6587\u4ef6\u3002\r\n- \u65b0\u529f\u80fd\uff1a\u589e\u52a0\u72ec\u7acb\u7684\u8bbe\u7f6e\u8bed\u8a00\u7a97\u53e3\uff0c\u53ef\u5728\u591a\u5904\u70b9\u5f00\uff0c\u4fbf\u4e8e\u5207\u6362\u8bed\u8a00\u3002\r\n- \u65b0\u529f\u80fd\uff1a\u5408\u5e76\u6bb5\u843d\u6dfb\u52a0`\u5408\u5e76\u81ea\u7136\u6bb5-\u897f\u6587\u6a21\u5f0f`\uff0c\u53ef\u5728\u82f1\u6587\u6bb5\u843d\u6362\u884c\u65f6\u8865\u5145\u7a7a\u683c\u3002\r\n- \u65b0\u529f\u80fd\uff1a\u5feb\u6377\u8bc6\u56fe\u53ef\u9009`\u81ea\u52a8\u6e05\u7a7a\u9762\u677f`\uff0c\u53ea\u663e\u793a\u672c\u6b21\u8bc6\u522b\u7ed3\u679c\uff0c\u4e14\u9690\u85cf\u65f6\u95f4\u4fe1\u606f\u3002\r\n- \u4fee\u590d\u4e86\u4e00\u4e9bBUG\u3002\r\n\r\n##### [v1.3.1](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/tree/release/1.3.1) `2022.11.4`\r\n<!-- 2k\u2605 \u6492\u82b1~ -->\r\n- \u4feeBug\uff1a\u5feb\u6377\u952e\u6a21\u5757\u91cd\u5199\uff0c\u5f15\u5165pynput\u5e93\uff0c\u820d\u5f03keyboard\u5e93\uff0c\u89e3\u51b3\u51e0\u7387\u5931\u6548\u3001\u5f55\u5236\u4e0d\u6b63\u786e\u7b49Bug\u3002\r\n- \u65b0\u529f\u80fd\uff1a\u6dfb\u52a0\u5f00\u673a\u81ea\u542f\uff0c\u684c\u9762\u5feb\u6377\u65b9\u5f0f\uff0c\u5f00\u59cb\u83dc\u5355\u5feb\u6377\u65b9\u5f0f\u3002\r\n- \u65b0\u529f\u80fd\uff1a\u591a\u5f00\u8f6f\u4ef6\u65f6\u63d0\u793a\u3002\r\n- \u65b0\u529f\u80fd\uff1a\u622a\u56fe\u65f6\u9690\u85cf\u7a97\u53e3\u3002\r\n- \u8c03\u6574UI\uff1a\u4f7f\u7528\u9891\u7387\u6781\u4f4e\u7684\u8bbe\u7f6e\u9879\u8bbe\u4e3a\u9690\u85cf\u7684\u9ad8\u7ea7\u9009\u9879\u3002\r\n- \u4f18\u5316\uff1a\u68c0\u67e5\u5f15\u64ce\u7ec4\u4ef6\u662f\u5426\u5b58\u5728\u3002\r\n- \u4f18\u5316\uff1a`\u6a2a\u6392-\u5408\u5e76\u591a\u884c-\u81ea\u7136\u6bb5` \u4f18\u5316\u903b\u8f91\uff0c\u652f\u63010~2\u5168\u89d2\u7a7a\u683c\u9996\u884c\u7f29\u8fdb\u3002\r\n\r\n##### [v1.3.0](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/tree/release/1.3.0) `2022.9.29`\r\n- \u65b0\u529f\u80fd\uff1a\u6846\u9009\u622a\u5c4f\u3002\r\n- \u65b0\u529f\u80fd\uff1a\u7cfb\u7edf\u6258\u76d8\u56fe\u6807\u3002\r\n- \u65b0\u529f\u80fd\uff1a\u5f15\u64ce\u8fdb\u7a0b\u5e38\u9a7b\u3002\r\n- \u65b0\u529f\u80fd\uff1a\u6587\u672c\u5757\u540e\u5904\u7406\u6a21\u5757\u3002\r\n- \u65b0\u529f\u80fd\uff1a\u81ea\u5b9a\u4e49\u4e3b\u8f93\u51fa\u680f\u5b57\u4f53\u3002\r\n- \u65b0\u529f\u80fd\uff1a\u8bbe\u7f6e\u7a97\u53e3\u5f39\u51fa\u6a21\u5f0f\uff08\u4fdd\u6301\u7f6e\u9876\uff09\u3002\r\n- \u8c03\u6574UI\uff1a\u81ea\u9002\u5e94Win\u98ce\u683c\u7ec4\u4ef6\u3002\r\n- \u4fee\u6b63\u4e86Bug\uff1a\u7cfb\u7edf\u8bed\u8a00\u517c\u5bb9\u6027\u95ee\u9898 [issue #16](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/issues/16) \u3002\r\n- \u4fee\u6b63\u4e86Bug\uff1a\u5fae\u4fe1\u56fe\u7247\u7c98\u8d34\u95ee\u9898 [issue #22](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/issues/22) \u3002\r\n- \u66f4\u65b0PaddleOCR-json\u6a21\u5757\u81f3`v1.2.1`\uff0c\u63d0\u4f9b\u526a\u8d34\u677f\u652f\u6301\u3002\u5feb\u6377\u8bc6\u56fe\u901a\u8fc7\u526a\u8d34\u677f\u4e2d\u8f6c\uff0c\u65e0\u9700\u518d\u4fdd\u5b58\u4e34\u65f6\u6587\u4ef6\u5230\u786c\u76d8\u3002\r\n\r\n##### [v1.2.6](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/tree/release/1.2.6) `2022.9.1`\r\n<!-- Takahara Umi\u9171\u751f\u65e5\u5feb\u4e50~ -->\r\n- \u66f4\u65b0PaddleOCR-json\u6a21\u5757\u81f3`v1.2.0`\uff0c\u63d0\u9ad8\u8bc6\u522b\u901f\u5ea6\u3001\u51c6\u786e\u5ea6\u3002\r\n- \u8c03\u6574UI\uff1a\u66f4\u65b9\u4fbf\u5730\u7528\u4e0b\u62c9\u6846\u5207\u6362\u8bc6\u522b\u8bed\u8a00\u3002\r\n- \u8c03\u6574UI\uff1a\u53ef\u4ee5\u4ece\u4e3b\u7a97\u53e3\u4efb\u610f\u4f4d\u7f6e/\u4efb\u610f\u9009\u9879\u5361\u62d6\u5165\u56fe\u7247\u3002\r\n- \u4fee\u6b63\u4e86Bug\uff1a\u63d0\u9ad8\u7a0b\u5e8f\u5065\u58ee\u6027\uff0c\u589e\u52a0\u542f\u52a8\u5b50\u8fdb\u7a0b\u65f6\u7684\u66f4\u591a\u5f02\u5e38\u5904\u7406\u60c5\u51b5\u3002\r\n- \u4fee\u6b63\u4e86Bug\uff1a\u5f7b\u5e95\u89e3\u51b3\u4e86\u5bf9\u8fb9\u7f18\u8fc7\u7a84\u7684\u56fe\u7247\uff0c\u8bc6\u522b\u7ed3\u679c\u4e0d\u51c6\u786e\u7684\u95ee\u9898 [issue #7](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/issues/7) \u3002\r\n- \u4f18\u5316\u9002\u914dPP-OCRv3\u6a21\u578b\uff0c\u5f7b\u5e95\u89e3\u51b3\u4e86v3\u7248\u6a21\u578b\u6bd4v2\u6162\u3001\u4e0d\u51c6\u7684\u95ee\u9898 [issue #4](https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR/issues/4#issuecomment-1141735773) \u3002\r\n\r\n##### v1.2.5 `2022.7.22`\r\n- \u65b0\u529f\u80fd\uff1a\u8ba1\u5212\u4efb\u52a1\u3002\u8bc6\u56fe\u5b8c\u6210\u540e\u6267\u884c\u81ea\u52a8\u5173\u673a\u7b49\u4efb\u52a1\u3002\r\n- \u65b0\u529f\u80fd\uff1a\u53ef\u9009\u62d6\u5165\u6587\u4ef6\u5939\u65f6\u9012\u5f52\u5bfc\u5165\u5b50\u6587\u4ef6\u5939\u4e2d\u6240\u6709\u56fe\u7247\u3002\r\n- \u8c03\u6574UI\uff1a\u6dfb\u52a0\u4e00\u4e9b\u914d\u7f6e\u6587\u4ef6\u7684\u5feb\u6377\u5165\u53e3\u3002\r\n\r\n##### v1.2.4 `2022.6.4`\r\n- \u65b0\u529f\u80fd\uff1a\u53ef\u9009\u8bc6\u522b\u526a\u8d34\u677f\u56fe\u7247\u540e\u81ea\u52a8\u590d\u5236\u8bc6\u522b\u7684\u6587\u672c\u3002\r\n- \u8865\u5145\u529f\u80fd\uff1a\u5feb\u6377\u952e\u8c03\u7528\u526a\u8d34\u677f\u8bc6\u56fe\u65f6\uff0c\u82e5\u7a0b\u5e8f\u7a97\u53e3\u88ab\u6700\u5c0f\u5316\uff0c\u5219\u6062\u590d\u524d\u53f0\u72b6\u6001\u5e76\u632a\u5230\u6700\u524d\u4f4d\u7f6e\u3002\r\n \r\n##### v1.2.3 `2022.5.31`\r\n- \u65b0\u529f\u80fd\uff1a\u8bfb\u53d6\u526a\u8d34\u677f\u56fe\u7247\u3002\u914d\u7f6e\u5168\u5c40\u5feb\u6377\u952e\u8c03\u7528\u8be5\u529f\u80fd\u3002\r\n\r\n##### v1.2.2 `2022.4.30`\r\n- \u65b0\u529f\u80fd\uff1a\u53ef\u9009\u4efb\u52a1\u5b8c\u6210\u540e\u81ea\u52a8\u6253\u5f00\u8f93\u51fa\u6587\u4ef6\u6216\u76ee\u5f55\u3002\r\n\r\n##### v1.2.1 `2022.4.16`\r\n- \u66f4\u65b0PaddleOCR-json\u6a21\u5757\u81f3`v1.1.1`\uff0c\u4fee\u6b63\u4e86\u53ef\u80fd\u5f97\u5230\u9519\u8bef\u5305\u56f4\u76d2\u7684\u6f0f\u6d1e\u3002\r\n\r\n##### v1.2.0 `2022.4.8`\r\n- \u53ef\u9009\u751f\u6210\u56fe\u6587\u94fe\u63a5.md\u6587\u4ef6\uff0c\u4f5c\u4e3a\u7d22\u5f15\u4f7f\u7528\u6709\u66f4\u4f73\u7684\u89c2\u611f\u3002\r\n- \u4fee\u6539\u8bbe\u7f6e\u9762\u677f\u7684\u6837\u5f0f\uff0c\u6539\u4e3a\u6eda\u52a8\u9762\u677f\u4ee5\u5bb9\u7eb3\u66f4\u591a\u8bbe\u7f6e\u9009\u9879\u3002\r\n- \u7528\u6237\u4fee\u6539\u914d\u7f6e\u9879\u540e\u53ef\u81ea\u52a8\u4fdd\u5b58\u3002\r\n\r\n##### v1.1.1 `2022.3.30`\r\n- \u4fee\u6b63\u4e86Bug\uff1a\u9000\u51fa\u5ffd\u7565\u533a\u57df\u7a97\u53e3\u65f6\uff0cOCR\u5b50\u8fdb\u7a0b\u672a\u5173\u95ed\u3002\r\n\r\n##### v1.1.0 `2022.3.30`\r\n- 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[Pwm](https://pmw.sourceforge.net/)\r\n> Pmw is a toolkit for building high-level compound widgets in Python using the Tkinter module.\r\n\r\n## Umi-\u7cfb\u5217\u56fe\u7247\u5904\u7406\u8f6f\u4ef6\r\n\r\n**Umi-OCR \u6279\u91cf\u56fe\u7247\u8f6c\u6587\u5b57\u8f6f\u4ef6 \u25c1**\r\n\r\n[Umi-CUT \u6279\u91cf\u56fe\u7247\u53bb\u9ed1\u8fb9/\u88c1\u526a/\u538b\u7f29\u8f6f\u4ef6](https://github.com/hiroi-sora/Umi-CUT)\r\n",
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