对于做爬虫、数据处理、或自动化的小伙伴，应该经常会遇到一个场景：网页中的图形验证码没法直接获取，简单的方式就是利用 OCR，而 OCR 识别准确率、部署是否方便，直接影响开发体验。

今天我就带你聊聊 Python 里常见的几个OCR 框架，即：pytesseract、cnocr、paddleOCR

介绍

1、pytesseract

Google 的 Tesseract OCR 的 Python 封装，历史悠久，全球用户最多，安装起来相对简单。

优点是 “通用性强”，缺点就是对于中文识别准确率确实一般，需要我们额外去训练字库（稍微麻烦）

2、cnocr

出自国内开源作者，针对中文做了优化，支持简体和繁体，能直接上手跑中文识别，不用自己折腾语言包。安装也比较轻量。

3、paddleOCR

百度出品的 OCR 框架，基于飞桨深度学习框架。模型丰富，识别准确率高，支持多语言，还能做版面分析、表格识别等进阶玩法。

但相对来说，安装依赖多一些，对新手不算特别友好。

对比

下面对三种 OCR 常用功能写了一个对比表格，大家可以参考下

使用方式

1 - pytesseract

import pytesseract
from PIL import Image

img = Image.open("test_cn.png")
text = pytesseract.image_to_string(img, lang="chi_sim")
print(text)

需要注意的是，lang="chi_sim" 表示简体中文，我们安装 pytesseract 时需要提前下载中文语言包（或者使用其他人训练好的语言包进行本地文件替换）

项目地址：

https://github.com/tesseract-ocr/tesseract

2 - cnocr

from cnocr import CnOcr

ocr = CnOcr()
out = ocr.ocr("test_cn.png")
print("".join([x['text'] for x in out]))

不得不说，cnocr 开箱即用，不用额外配置，识别中文很省心。

项目地址：

https://cnocr.readthedocs.io/zh-cn/stable/

3 - paddleOCR

from paddleocr import PaddleOCR

ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")
result = ocr.ocr("test_cn.png", cls=True)
for line in result[0]:
    print(line[1][0])

除了文字识别，paddleOCR 还能返回坐标、角度，更适合做排版分析

项目地址：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

总结

三款市面常用的 OCR，就准确率来说：paddleOCR 最强，尤其是遇到弯曲文字、复杂背景的时候、cnocr 在常规场景也完全够用、pytesseract 经常掉链子。

在社区和生态方面，pytesseract 全球用户最多，遇到问题搜索基本都有答案；paddleOCR 背靠百度，文档详细；cnocr 相对小众，但中文识别体验好。

如果你只是偶尔处理中文OCR任务，更推荐大家使用 cnocr，因为它最省心；如果你需要工业级别的识别精度，比如发票、文档扫描，paddleOCR 才是硬核选择；而 pytesseract 更像是 “工具箱里的瑞士军刀”，通用但不专精，适合快速实验和多语言需求。

一句话：轻量用 cnocr，高精度推荐 paddleOCR，追求兼容性选择 pytesseract！