每月为截图转文字多付 30 块，其实你电脑早就能干这事

它能把手机拍的发票、PDF 里的表格、网页截图里的小字，一秒变成可复制粘贴的文本——而且不用联网，不传云端，不订会员。

你可能正用某款 OCR App 每月付 30 块，或者靠微信“提取文字”功能凑合；但其实这些事，一台普通笔记本就能本地完成，连网都不用连。

不是所有 OCR 都要交钱。RapidOCR 是个开源工具，官方文档明确说支持中文和英文识别，模型已打包好，装完就能用。

它替你省掉了什么

它替代的是那些「按月订阅」或「买断制」的 OCR 工具：比如 Adobe Acrobat 的文字识别功能、天若 OCR 的高级版、甚至某些手机自带的付费文字提取服务。

数据全程不出你的电脑。

这类服务单月收费普遍在 25–45 元之间，年付常打七折，但依然要持续付费。而 RapidOCR 不收一分钱，也不卖任何会员。

价格直接砍到零。

主要能干这几件事

把手机拍的模糊发票照片，自动框出金额、日期、公司名，转成整齐文本——哪怕有阴影或反光，也能认出来。它会先做倾斜校正，再逐行检测文字区域，最后用轻量级识别模型输出结果，连手写体数字都保留原样格式。
打开 PDF 文件时发现文字是图片格式，没法复制？拖进去，三秒出结果，保留原文段落结构，不用手动调顺序。你可以用 Python 脚本批量读取 PDF 每一页的图像，逐页调用 RapidOCR，再把每页结果按顺序拼成一个 Markdown 或 TXT 文件。
网页上看到一段重要说明，但禁止右键复制？截个图，扔进 RapidOCR，立刻生成可编辑文字，连标点都对得上。它对中英文混排、带括号编号的条款类文本特别稳定，比如合同里“第3.2条（a）款”的结构不会错乱。
批量处理几十张扫描件，不用一张张点开再导出。它支持命令行调用，写一行脚本就能全搞定。例如用 for f in *.png; do rapidocr --img $f --out ${f%.png}.txt; done，就能把当前文件夹所有 PNG 图片转成同名 TXT。
你用 Python 写自动化流程？pip install rapidocr 就能直接 import 使用，不用改代码逻辑，也不用配环境变量。它的 API 设计和 OpenCV 风格一致，engine(img_path) 返回的是标准 Python 列表，每项含坐标、文本、置信度三个字段，后续清洗或入库都很顺手。
想在内网环境里部署一个文字识别接口？它提供 Docker 镜像，ONNX Runtime 版本连 GPU 都不需要，老服务器也能跑起来。镜像内置了 HTTP 服务模块，启动后访问 http://localhost:8080/ocr，POST 一张 base64 编码的图片，就能收到 JSON 格式的结果。

怎么开始用

每月为截图转文字多付 30 块，其实你电脑早就能干这事

打开电脑终端（Mac/Linux 用 Terminal，Windows 用 PowerShell 或 CMD），输入 pip install rapidocr onnxruntime，回车执行。onnxruntime 是核心推理引擎，必须同时安装，否则运行时报错“no runtime found”。
等安装完成，复制粘贴官网给的三行示例代码，把图片路径换成你本地的一张截图，运行后就能看到识别结果了。注意：如果图片是中文路径，建议先复制到桌面再运行，避免 Windows 下编码报错。
如果提示缺依赖或报错，别硬扛，项目提供了现成的 Docker 镜像，去 GitHub 的 docker/ 目录下照着 README 运行两行 make 命令就行，比手动配置还快。比如 make build-onnxruntime-cpu 构建镜像，make shell-onnxruntime-cpu 进入交互环境，里面所有依赖都已预装好。