离线OCR软件Umi-OCR：从截图到批量PDF的完整操作手册
【免费下载链接】Umi-OCROCR software, free and offline. 开源、免费的离线OCR软件。支持截屏/批量导入图片，PDF文档识别，排除水印/页眉页脚，扫描/生成二维码。内置多国语言库。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/um/Umi-OCR
周五下班前，你把一张满是手写标注的截图丢进识别框，一秒钟后右侧就出现了干净的文字。这是离线OCR软件Umi-OCR的日常。它开源免费，所有识别都在本地完成，不需要联网，你扫的文件也不会离开自己的电脑。
为什么选离线识别而不是在线服务
| 对比维度 | 在线OCR服务 | Umi-OCR |
|---|---|---|
| 隐私 | 图片上传到云端服务器 | 本地处理，离线也能用 |
| 部署成本 | 注册账号、消耗配额 | 解压即用，零成本 |
| 语言覆盖 | 看服务商 | 内置多国语言识别库 |
如果你扫的是内部文档或合同扫描件，上传云端这一条基本可以先排除。Umi-OCR自带RapidOCR识别引擎，电脑性能够的话速度不成问题，不注册、不限量。它同时支持Windows 7 x64和Linux x64，老机器也能跑。
五分钟内跑起来
- 下载发行版7z压缩包，解压到任意目录。你会看到
Umi-OCR.exe主程序和UmiOCR-data数据目录。 - 双击主程序，主窗口直接打开，顶部是截图OCR、批量OCR、全局设置三个标签页。
- 点击“截图OCR”标签页，左侧会出现截屏和粘贴剪贴板图片两个入口图标。
- 点击截屏，在屏幕上按住鼠标框选目标区域。松开后，图片显示在左侧框内，识别结果同时出现在右侧“记录”面板。
- 右键结果选“复制”。到这里，你已经完成第一次免费离线识别。
代码截图与其离线OCR识别结果。
功能切片：按需取用
截图识别：排版解析决定输出顺序
适用场景是从单张图片提取文字。关键不在识别本身，而在顶部工具栏的“排版解析”切换：多栏文档选“多栏-按自然段换行”，代码截图选“单栏-保留缩进”，表格数据选“无换行”。输出顺序由它说了算。
右键结果可复制或全选。
批量图片OCR：多图怎么加、看什么
适用场景是一次性处理几十张扫描件。在“批量OCR”页左侧添加图片或整个文件夹，顶部进度条实时显示百分比和预计耗时。列表里每行有“状态”列，显示单图置信度，0.9以下的可以优先复查。
列表含进度、单图耗时与置信度。
PDF扫描件转文字与二维码工具
PDF扫描件可以提取可选中复制的文字，也可以转成“双层PDF”：版式不变，文字可搜索。二维码方面，主界面支持识别图中二维码，也能把一段文本生成二维码图片，和文字识别并行使用。
命令行与HTTP接口
想从脚本或自己的程序里调用识别，主程序保持运行后，终端里发指令即可，也可以直接向HTTP接口发请求，本地默认端口1224。--help能看到全部参数说明。
# 命令行：批量识别一个文件夹 umi-ocr --path "D:/imgs" # HTTP：查询OCR可选参数 curl http://127.0.0.1:1224/api/ocr/get_options踩坑与调优
识别顺序乱码 → 先换排版解析模式。多栏文本按单栏识别会打乱字序，代码按正文识别会丢缩进，这两种情况都出在这一个开关上。
图片带水印或页眉页脚 → 在批量OCR页框一个“忽略区域”，区域内的内容不会进入结果，正文准确率会明显上来。
识别速度慢 → 主程序是单线程按顺序处理，进度条没走完别急着发下一条命令；也可以在全局设置里切换识别引擎，发行版默认内置Rapid-OCR引擎，兼容性更稳。
命令行报连接错误 → 去全局设置的“服务”区域，确认HTTP服务已允许、主机选“仅本地”，默认是开启的，改过设置的人要回来看一眼。
设置页含语言、界面与服务选项。
收束与索引
如果你日常以截图识别为主、偶尔批量处理图片，或文档涉密不能上云，解压后的Umi-OCR可以直接用；开发者则可以用命令行或HTTP接口把它嵌进自己的工具链。
- 克隆仓库：
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/um/Umi-OCR - 发行版：项目根目录的 Umi-OCR_Rapid_v2.1.5.7z
- 命令行手册：docs/README_CLI.md
- HTTP接口手册：docs/http/README.md
- 更新日志：CHANGE_LOG.md
【免费下载链接】Umi-OCROCR software, free and offline. 开源、免费的离线OCR软件。支持截屏/批量导入图片，PDF文档识别，排除水印/页眉页脚，扫描/生成二维码。内置多国语言库。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/um/Umi-OCR
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
