你再也不用把截图发给朋友问“这张图里写了啥

你是不是也这样：扫个合同、拍张收据、截个网页表格，转文字就得开会员、充时长、等识别、导出还带水印？

要么用手机自带OCR——但只认横排字，竖着写的菜单、老票据、手写单子，直接罢工；要么下个大软件——动辄几百MB，还要注册、登录、联网、看广告。

其实不用这么麻烦。有个项目，模型加起来才4.7M，比一张高清截图还小，却能把竖排中文、模糊小字、带框表格全认出来。

它替你省掉了什么

它不替代某一个具体收费软件，而是绕开了整个“OCR要花钱”的默认路径。市面上主流OCR服务，按次收费的每张1-3元，包月的68-128元/月，企业API调用更贵，而它完全免费，也不需要联网上传你的图片。

数据全程不出你的电脑或手机。

你拍的发票、扫描的合同、截图的聊天记录，识别过程全部在本地完成。没有账号、没有云端处理、不传图、不存记录。官方明确说明：支持CPU推理，无需显卡，也不依赖CUDA。

价格直接砍到零。

核心功能

专为中文优化，能准确识别竖排文字，比如传统菜谱、古籍影印、银行回单、港澳台证件上的竖排姓名栏，不用手动旋转图片再识别。检测模块 dbnet.onnx 对密集小字和倾斜排版做了针对性适配，识别模块 crnn_lite_lstm.onnx 的字符集覆盖 GB2312 全部常用汉字及标点，不含英文时识别更稳。
轻量到能塞进手机APP里：Android和iOS都有现成Demo，模型文件已打包进安装包，装完即用，不额外下载资源。Android Demo 直接调用 models/ 下的 ONNX 文件，启动后不联网、不申请存储权限，仅需相机和读取本地图片权限。
支持命令行批量处理：拖一张图进去，秒出JSON结果，字段清晰（全文、每段文字、坐标框、置信度），适合配合脚本自动整理报销单、归档扫描件。例如用 Windows 批处理遍历文件夹：for %i in (*.jpg) do chineseocr "%i" --output "%~ni.json"，就能给所有发票生成结构化结果。
Web界面开箱即用：运行一条命令，浏览器打开localhost:8089，上传图片、点识别、复制文字，整个流程三步以内，连鼠标都不用多点两次。前端页面由 Tornado 框架渲染，不依赖外部CDN，所有JS/CSS都内置在 backend/static/ 目录中，断网也能用。
对老旧设备友好：实测在2015年的MacBook Air和千元安卓机上都能跑起来，官方推荐环境只要Python 3.6+和普通CPU，没提内存要求，说明吃资源极轻。CLI 默认启用 --compress 960 参数，把图片短边缩放到960像素后再送入模型，既保精度又降耗时。
识别结果带定位框：不只是输出文字，还能返回每个文本块在原图中的四角坐标，方便做后续标注、裁剪、或对接PDF重排工具。坐标格式是顺时针四个顶点的 [x,y] 列表，可直接喂给 OpenCV 的 cv2.polylines() 或 PDF 工具库如 pdfplumber 做区域提取。

怎么开始用

去GitHub搜chineseocr_lite，进DayBreak-u的仓库主页，点绿色「Code」按钮下载ZIP包，解压到桌面就行，不用Git，不用命令行拉代码。解压后你会看到 backend/、models/、test_imgs/ 等文件夹，结构一目了然。
确保电脑已安装Python 3.6或更高版本（Windows/macOS/Linux都行），然后双击运行解压文件夹里的backend/main.py，会自动弹出终端窗口并显示“server is running: 127.0.0.1:8089”。如果提示缺模块，就先打开命令行进入该目录，执行 pip install -r requirements.txt 安装依赖。
打开浏览器，访问http://127.0.0.1:8089，上传任意一张含中文的图片，点击识别，文字立刻出现在右边，可一键复制。页面右上角有「清空」按钮，左下角显示本次识别耗时，所有操作都在当前页面完成，无跳转、无弹窗。