Распознаёт текст на фото, сканах и даже кривых телефонных снимках с точностью, что ставит Google Vision в неловкое положение.
Что умеет:
📸 Считывает текст на любых изображениях — документы, фото, меню, вывески, рукописные заметки.
🧠 Мощная модель от Tencent — понимает структуру, расположение блоков, выделяет зоны текста.
🌚 Работает даже на плохих фото — шум, тени, наклон, бликующий экран — распознаёт всё.
😰 Есть Python-интерфейс — можно встроить в бота, сервис или свою автоматизацию.
🗂 Разбирает сложные макеты — таблицы, колонки, многостраничные файлы.
🆓 Полностью бесплатно и open-source.
▶️ Пример использования:
from vllm import LLM, SamplingParams
from PIL import Image
from transformers import AutoProcessor
def clean_repeated_substrings(text):
"""Clean repeated substrings in text"""
n = len(text)
if n<8000:
return text
for length in range(2, n // 10 + 1):
candidate = text[-length:]
count = 0
i = n - length
while i >= 0 and text[i:i + length] == candidate:
count += 1
i -= length
if count >= 10:
return text[:n - length * (count - 1)]
return text
model_path = "tencent/HunyuanOCR"
llm = LLM(model=model_path, trust_remote_code=True)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path)
sampling_params = SamplingParams(temperature=0, max_tokens=16384)
img_path = "/path/to/image.jpg"
img = Image.open(img_path)
messages = [
{"role": "system", "content": ""},
{"role": "user", "content": [
{"type": "image", "image": img_path},
{"type": "text", "text": "检测并识别图片中的文字,将文本坐标格式化输出。"}
]}
]
prompt = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = {"prompt": prompt, "multi_modal_data": {"image": [img]}}
output = llm.generate([inputs], sampling_params)[0]
print(clean_repeated_substrings(output.outputs[0].text))
♎️ GitHub/Инструкция
Где будет полезно:
🟢делай сервис распознавания чеков и документов;
🟢автоматизируй ввод данных для бизнеса;
🟢продавай обработку сканов на фрилансе;
🟢собирай «умного» Telegram-бота для OCR;
🟢создавай SaaS под маркетплейсы и бухгалтерию.
😳 Лайф | 📲 Зеркало Max
#python #soft #github
