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PaddleOCR 完全教程：如何把图片和 PDF 变成大模型能用的结构化数据

【免费下载链接】PaddleOCRTurn any PDF or image document into structured data for your AI. A powerful, lightweight OCR toolkit that bridges the gap between images/PDFs and LLMs. Supports 100+ languages.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pa/PaddleOCR

如果你正在搭 RAG 检索或文档问答系统，第一个绕不开的问题往往是：成堆的扫描版 PDF 和照片，怎么变成干净、结构化的数据喂给模型？手动复制粘贴慢且易错，商业 OCR 接口又贵还有数据合规顾虑。PaddleOCR 是一个开源 OCR 工具包，一条命令就能把图像和文档转成 Markdown、JSON 这类结构化数据，支持 100 多种语言，装在自己的机器或服务器上就能跑。

项目速览 🚀

PaddleOCR 是产业级 OCR 工具包，定位是图像/PDF 与大模型之间的"数据转换层"。核心由三套系统组成：PP-OCR（通用文字识别）、PP-Structure（文档分析）、PP-ChatOCR（基于 LLM 的信息抽取）。常用的能力有：

• 通用文字识别：一条命令输出图片里的文字和位置框；最新 PP-OCRv6 用单一模型覆盖中、英、日等 50 种语言
• 文档解析：把复杂 PDF、图片直接转成 Markdown/JSON，保留原有版式，输出可直接喂给大模型
• 表格识别：识别文档中的表格，支持导出 Excel
• 关键信息抽取：从发票、证件类文档里抽出姓名、日期、金额等结构化字段
• 轻量部署：最小模型仅几 MB，CPU、移动端都能跑

最快上手路径 ⚡

1. 安装两个依赖

前置条件：Python 3.9 以上。先装 PaddlePaddle 推理引擎（下面给的是 CPU 版，GPU 按你的 CUDA 版本选对应包），再装 PaddleOCR 本体：

python -m pip install paddlepaddle==3.2.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/ python -m pip install "paddleocr[all]"

如果只要基础文字检测和识别，装paddleocr不带[all]也可以；[all]会带上文档解析、信息抽取等可选能力。其他平台和 CUDA 版本的选择，见官方安装文档。

2. 命令行首次运行

把待识别图片放到当前目录，执行：

paddleocr ocr -i ./general_ocr_002.png \ --use_doc_orientation_classify False \ --use_doc_unwarping False \ --use_textline_orientation False

首次运行会自动下载预训练模型，稍等片刻。上面三个参数关闭了文档方向分类、矫正和行方向分类——对正常横放的文档，关掉它们能省不少时间。跑完后，终端会打印识别结果，输出目录里还有带标注框的图。

3. 用脚本查看识别结果

要把结果用到程序里，比如批量转完写进向量库，脚本更短：

from paddleocr import PaddleOCR ocr = PaddleOCR(use_doc_orientation_classify=False, use_doc_unwarping=False, use_textline_orientation=False) for res in ocr.predict("./general_ocr_002.png"): res.print() # 打印文字与置信度 res.save_to_img("output") # 保存标注框结果图 res.save_to_json("output") # 保存结构化 JSON

JSON 里包含每个文本块的文字、置信度和坐标位置，这就是"给大模型用的结构化数据"的具体形态。

实际效果 📷

这是一个数字仪表盘的识别示例，左为原图，右为识别结果。仪表读数、车牌这类"场景文字"是它传统强项——你可以拿它给电力、设备监控系统做自动抄表，把巡检从人工读数变成数据入库。

这份长英文文档识别后，不仅文字与原稿一致，段落、列表、标题结构也基本保留。这正是 RAG 场景最需要的：把一整批文档转完，大模型回答时能引用原文，而不是丢失结构的纯文本。

适合谁

• 搭 RAG / 文档问答：把 PDF 和扫描件批量转成 Markdown，再进向量库
• 多语言文档处理：中、英、日等语种的公文、报表直接混着识别，不用切模型
• 工业、财务自动化：仪表、票据、单据里的关键字段抽出来，直接落进结构化字段
• 边界说明：很特殊的字体、潦草手写的少量文字，开箱模型不一定够用，需要用自有数据训练，训练入口在仓库 tools 目录的 train.py

继续探索 🧭

• 官方安装文档：全部依赖组、GPU 环境与推理引擎的选择
• 快速开始：检测、识别、文档解析各模块的命令示例
• 示例测试图片：第一次试跑可以直接从这里拿图

环境装好后，找一份你业务里的真实文档跑一遍，单张的输出质量基本就是批量处理的底线。

【免费下载链接】PaddleOCRTurn any PDF or image document into structured data for your AI. A powerful, lightweight OCR toolkit that bridges the gap between images/PDFs and LLMs. Supports 100+ languages.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pa/PaddleOCR