PaddleOCR自发布以来凭借学术前沿算法和产业落地实践，受到了产学研各方的喜爱，并被广泛应用于众多知名开源项目，例如：Umi-OCR、OmniParser、MinerU、RAGFlow等，已成为广大开发者心中的开源OCR领域的首选工具。2025年5月20日，飞桨团队发布PaddleOCR 3.0，全面适配飞桨框架3.0正式版，进一步提升文字识别精度，支持多文字类型识别和手写体识别，满足大模型应用对复杂文档高精度解析的旺盛需求，结合文心大模型4.5 Turbo显著提升关键信息抽取精度，并新增对昆仑芯、昇腾等国产硬件的支持。完整使用文档请参考 PaddleOCR 3.0 文档。
PaddleOCR 3.0新增三大特色能力：
- 全场景文字识别模型PP-OCRv5：单模型支持五种文字类型和复杂手写体识别；整体识别精度相比上一代提升13个百分点。在线体验
- 通用文档解析方案PP-StructureV3：支持多场景、多版式 PDF 高精度解析，在公开评测集中领先众多开源和闭源方案。在线体验
- 智能文档理解方案PP-ChatOCRv4：原生支持文心大模型4.5 Turbo，精度相比上一代提升15个百分点。在线体验
PaddleOCR 3.0除了提供优秀的模型库外，还提供好学易用的工具，覆盖模型训练、推理和服务化部署，方便开发者快速落地AI应用。
🔥🔥2025.06.19: PaddleOCR 3.0.2 发布，包含：
-
功能新增：
- 模型默认下载源从
BOS改为HuggingFace，同时也支持用户通过更改环境变量PADDLE_PDX_MODEL_SOURCE为BOS，将模型下载源设置为百度云对象存储BOS。 - PP-OCRv5、PP-StructureV3、PP-ChatOCRv4等pipeline新增C++、Java、Go、C#、Node.js、PHP 6种语言的服务调用示例。
- 优化PP-StructureV3产线中版面分区排序算法，对复杂竖版版面排序逻辑进行完善，进一步提升了复杂版面排序效果。
- 优化模型选择逻辑，当指定语言、未指定模型版本时，自动选择支持该语言的最新版本的模型。
- 为MKL-DNN缓存大小设置默认上界，防止缓存无限增长。同时，支持用户配置缓存容量。
- 更新高性能推理默认配置，支持Paddle MKL-DNN加速。优化高性能推理自动配置逻辑，支持更智能的配置选择。
- 调整默认设备获取逻辑，考虑环境中安装的Paddle框架对计算设备的实际支持情况，使程序行为更符合直觉。
- 新增PP-OCRv5的Android端示例，详情。
- 模型默认下载源从
-
Bug修复：
- 修复PP-StructureV3部分CLI参数不生效的问题。
- 修复部分情况下
export_paddlex_config_to_yaml无法正常工作的问题。 - 修复save_path实际行为与文档描述不符的问题。
- 修复基础服务化部署在使用MKL-DNN时可能出现的多线程错误。
- 修复Latex-OCR模型的图像预处理的通道顺序错误。
- 修复文本识别模块保存可视化图像的通道顺序错误。
- 修复PP-StructureV3中表格可视化结果通道顺序错误。
- 修复PP-StructureV3产线中极特殊的情况下，计算overlap_ratio时，变量溢出问题。
-
文档优化：
- 更新文档中对
enable_mkldnn参数的说明，使其更准确地描述程序的实际行为。 - 修复文档中对
lang和ocr_version参数描述的错误。 - 补充通过CLI导出产线配置文件的说明。
- 修复PP-OCRv5性能数据表格中的列缺失问题。
- 润色PP-StructureV3在不同配置下的benchmark指标。
- 更新文档中对
-
其他：
- 放松numpy、pandas等依赖的版本限制，恢复对Python 3.12的支持。
历史日志
🔥🔥2025.06.05: PaddleOCR 3.0.1 发布，包含：
- 优化部分模型和模型配置：
- 更新 PP-OCRv5默认模型配置，检测和识别均由mobile改为server模型。为了改善大多数的场景默认效果，配置中的参数
limit_side_len由736改为64 - 新增文本行方向分类
PP-LCNet_x1_0_textline_ori模型，精度99.42%，OCR、PP-StructureV3、PP-ChatOCRv4产线的默认文本行方向分类器改为该模型 - 优化文本行方向分类
PP-LCNet_x0_25_textline_ori模型，精度提升3.3个百分点，当前精度98.85%
- 更新 PP-OCRv5默认模型配置，检测和识别均由mobile改为server模型。为了改善大多数的场景默认效果，配置中的参数
- 优化和修复3.0.0版本部分存在的问题，详情
🔥🔥2025.05.20: PaddleOCR 3.0 正式发布，包含：
-
PP-OCRv5: 全场景高精度文字识别
- 🌐 单模型支持五种文字类型(简体中文、繁体中文、中文拼音、英文和日文)。
- ✍️ 支持复杂手写体识别：复杂连笔、非规范字迹识别性能显著提升。
- 🎯 整体识别精度提升 - 多种应用场景达到 SOTA 精度, 相比上一版本PP-OCRv4，识别精度提升13个百分点！
-
PP-StructureV3: 通用文档解析方案
- 🧮 支持多场景 PDF 高精度解析，在 OmniDocBench 基准测试中领先众多开源和闭源方案。
- 🧠 多项专精能力: 印章识别、图表转表格、嵌套公式/图片的表格识别、竖排文本解析及复杂表格结构分析等。
-
PP-ChatOCRv4: 智能文档理解方案
- 🔥 文档图像（PDF/PNG/JPG）关键信息提取精度相比上一代提升15个百分点！
- 💻 原生支持文心大模型4.5 Turbo，还兼容 PaddleNLP、Ollama、vLLM 等工具部署的大模型。
- 🤝 集成 PP-DocBee2，支持印刷文字、手写体文字、印章信息、表格、图表等常见的复杂文档信息抽取和理解的能力。
请参考安装指南完成PaddlePaddle 3.0的安装，然后安装paddleocr。
# 安装 paddleocr
pip install paddleocr# 运行 PP-OCRv5 推理
paddleocr ocr -i https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_ocr_002.png --use_doc_orientation_classify False --use_doc_unwarping False --use_textline_orientation False
# 运行 PP-StructureV3 推理
paddleocr pp_structurev3 -i https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/pp_structure_v3_demo.png --use_doc_orientation_classify False --use_doc_unwarping False
# 运行 PP-ChatOCRv4 推理前，需要先获得千帆API Key
paddleocr pp_chatocrv4_doc -i https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/vehicle_certificate-1.png -k 驾驶室准乘人数 --qianfan_api_key your_api_key --use_doc_orientation_classify False --use_doc_unwarping False
# 查看 "paddleocr ocr" 详细参数
paddleocr ocr --help4.1 PP-OCRv5 示例
from paddleocr import PaddleOCR
# 初始化 PaddleOCR 实例
ocr = PaddleOCR(
use_doc_orientation_classify=False,
use_doc_unwarping=False,
use_textline_orientation=False)
# 对示例图像执行 OCR 推理
result = ocr.predict(
input="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_ocr_002.png")
# 可视化结果并保存 json 结果
for res in result:
res.print()
res.save_to_img("output")
res.save_to_json("output")4.2 PP-StructureV3 示例
from pathlib import Path
from paddleocr import PPStructureV3
pipeline = PPStructureV3(
use_doc_orientation_classify=False,
use_doc_unwarping=False
)
# For Image
output = pipeline.predict(
input="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/pp_structure_v3_demo.png",
)
# 可视化结果并保存 json 结果
for res in output:
res.print()
res.save_to_json(save_path="output")
res.save_to_markdown(save_path="output") 4.3 PP-ChatOCRv4 示例
from paddleocr import PPChatOCRv4Doc
chat_bot_config = {
"module_name": "chat_bot",
"model_name": "ernie-3.5-8k",
"base_url": "https://qianfan.baidubce.com/v2",
"api_type": "openai",
"api_key": "api_key", # your api_key
}
retriever_config = {
"module_name": "retriever",
"model_name": "embedding-v1",
"base_url": "https://qianfan.baidubce.com/v2",
"api_type": "qianfan",
"api_key": "api_key", # your api_key
}
pipeline = PPChatOCRv4Doc(
use_doc_orientation_classify=False,
use_doc_unwarping=False
)
visual_predict_res = pipeline.visual_predict(
input="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/vehicle_certificate-1.png",
use_common_ocr=True,
use_seal_recognition=True,
use_table_recognition=True,
)
mllm_predict_info = None
use_mllm = False
# 如果使用多模态大模型，需要启动本地 mllm 服务，可以参考文档：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0/docs/pipeline_usage/tutorials/vlm_pipelines/doc_understanding.md 进行部署，并更新 mllm_chat_bot_config 配置。
if use_mllm:
mllm_chat_bot_config = {
"module_name": "chat_bot",
"model_name": "PP-DocBee",
"base_url": "http://127.0.0.1:8080/", # your local mllm service url
"api_type": "openai",
"api_key": "api_key", # your api_key
}
mllm_predict_res = pipeline.mllm_pred(
input="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/vehicle_certificate-1.png",
key_list=["驾驶室准乘人数"],
mllm_chat_bot_config=mllm_chat_bot_config,
)
mllm_predict_info = mllm_predict_res["mllm_res"]
visual_info_list = []
for res in visual_predict_res:
visual_info_list.append(res["visual_info"])
layout_parsing_result = res["layout_parsing_result"]
vector_info = pipeline.build_vector(
visual_info_list, flag_save_bytes_vector=True, retriever_config=retriever_config
)
chat_result = pipeline.chat(
key_list=["驾驶室准乘人数"],
visual_info=visual_info_list,
vector_info=vector_info,
mllm_predict_info=mllm_predict_info,
chat_bot_config=chat_bot_config,
retriever_config=retriever_config,
)
print(chat_result)
| 扫码关注飞桨公众号 | 扫码加入技术交流群 |
|---|---|
 |
 |
PaddleOCR 的发展离不开社区贡献！💗衷心感谢所有开发者、合作伙伴与贡献者！
| 项目名称 | 简介 |
|---|---|
RAGFlow  |
基于RAG的AI工作流引擎 |
MinerU  |
多类型文档转换Markdown工具 |
Umi-OCR  |
开源批量离线OCR软件 |
OmniParser |
基于纯视觉的GUI智能体屏幕解析工具 |
QAnything |
基于任意内容的问答系统 |
PDF-Extract-Kit  |
高效复杂PDF文档提取工具包 |
Dango-Translator |
屏幕实时翻译工具 |
| 更多项目 |
本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。
@misc{paddleocr2020,
title={PaddleOCR, Awesome multilingual OCR toolkits based on PaddlePaddle.},
author={PaddlePaddle Authors},
howpublished = {\url{https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR}},
year={2020}
}
![@github-actions[bot]](https://avatars.githubusercontent.com/in/15368?s=64&v=4){kind=small}
