🚀 智能OCR识别工具

一个功能强大的在线图片文字、表格、手写识别工具，支持多种OCR引擎和导出格式。

✨ 主要功能

🖼️ 图片识别

• 支持JPG、PNG、BMP格式图片
• 拖拽上传和点击选择
• 实时图片预览

🔤 多语言识别

• 简体中文、繁体中文
• 英语、日语、韩语
• 俄语、法语、德语、西班牙语

🎯 识别模式

• 文字识别：普通印刷文字
• 表格识别：提取表格数据
• 手写识别：AI增强手写文字识别

⚙️ 多种OCR引擎

1. 本地引擎 (Tesseract.js) - 浏览器端，完全免费
2. Python后端 - 免费开源库（EasyOCR、PaddleOCR）
3. 百度OCR API - 商业级识别精度
4. 其他云端AI - 自定义API端点

💾 导出和保存

• 多种格式：TXT、DOCX、PDF、JSON、HTML、Markdown
• 表格导出：CSV、Excel、JSON、HTML、SQL
• 历史记录：自动保存识别记录
• 本地存储：设置和记录保存在浏览器

🔗 智能提取

• 自动提取网址和API端点
• 网址分类和快速操作
• API端点测试功能

📦 GitHub部署

从GitHub获取项目

# 克隆项目
git clone https://github.com/bullshitAI52/ocr-tool.git
cd ocr-tool

# 或者直接下载ZIP
# 访问 https://github.com/bullshitAI52/ocr-tool 点击 "Code" -> "Download ZIP"

自动安装脚本（Linux/macOS）

# 给安装脚本执行权限
chmod +x install.sh

# 运行安装脚本
./install.sh

一键部署到Vercel/Netlify

GitHub Pages部署（纯前端）

1. Fork本仓库到你的GitHub账户
2. 进入仓库设置 -> Pages
3. 选择部署源为 main 分支，根目录 /
4. 点击保存，等待部署完成
5. 访问 https://你的用户名.github.io/ocr-tool

Docker部署

# 构建Docker镜像
docker build -t ocr-tool .

# 运行容器
docker run -p 5000:5000 ocr-tool

# 或者使用docker-compose
docker-compose up

🚀 快速开始

1. 纯前端使用（最简单）

直接双击打开 index.html 即可使用本地Tesseract引擎。

2. 使用Python后端（推荐）

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动服务器
python server.py

# 访问工具
打开浏览器访问 http://localhost:5000

3. 配置百度OCR（可选）

1. 访问百度AI开放平台注册账号
2. 创建OCR应用获取API Key和Secret Key
3. 在工具设置中配置

📁 项目结构

ocr-tool/
├── index.html          # 主界面
├── style.css           # 样式表
├── script.js           # 前端逻辑
├── server.py           # Python后端服务器
├── requirements.txt    # Python依赖
├── README.md           # 说明文档
└── ocr_history/        # 历史记录目录（自动创建）

🔧 Python后端功能

支持的OCR库

• EasyOCR：支持80+种语言，安装简单
• PaddleOCR：百度开源，中文识别优秀
• OCR.space：免费API，每月500次调用

服务器API

• POST /ocr - 执行OCR识别
• GET /history - 获取历史记录
• POST /export - 导出结果
• GET /health - 健康检查
• GET /config - 配置管理

💡 使用技巧

费用节省策略

1. 优先使用本地引擎：完全免费，保护隐私
2. Python后端备用：免费开源库，识别效果好
3. 百度OCR专业场景：需要高精度时使用
4. 其他AI最后选择：复杂场景或需要特定功能

最佳实践

1. 印刷文字：使用本地引擎或Python后端
2. 手写文字：使用Python后端（EasyOCR）或百度OCR
3. 复杂表格：使用表格识别模式
4. 批量处理：保存历史记录，批量导出

🌐 部署选项

本地部署

# 克隆项目
git clone <repository-url>
cd ocr-tool

# 安装Python依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动服务器
python server.py

Docker部署

# 构建镜像
docker build -t ocr-tool .

# 运行容器
docker run -p 5000:5000 ocr-tool

云服务器部署

1. 将项目上传到服务器
2. 安装Python和依赖
3. 使用systemd或supervisor管理进程
4. 配置Nginx反向代理

🔒 隐私和安全

数据保护

• 本地处理：图片在浏览器中处理，不上传
• Python后端：图片仅发送到本地服务器
• 云端API：需要用户明确配置和同意

设置保存

• 所有设置保存在浏览器本地存储
• 可随时清除或重置
• 不收集用户数据

🛠️ 开发指南

添加新OCR引擎

1. 在 server.py 中添加新的识别函数
2. 更新前端引擎选择界面
3. 添加对应的配置选项

添加新导出格式

1. 在 server.py 的 export 函数中添加格式处理
2. 更新前端导出下拉菜单
3. 添加对应的MIME类型处理

自定义样式

• 修改 style.css 文件
• 所有组件都有明确的CSS类名
• 支持响应式设计

📄 许可证

本项目基于MIT许可证开源，可自由使用和修改。

🤝 贡献

欢迎提交Issue和Pull Request！

📞 支持

如有问题或建议，请：

1. 查看本README文档
2. 检查浏览器控制台错误
3. 提交GitHub Issue

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提示：首次使用Python后端时，OCR库可能需要下载模型文件，请确保网络连接正常。