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最近，百度飞桨平台发布了全新的PP-OCRv6识别模型。它在保持极致轻量的同时，实现了精度与速度的跨越式提升。xiaoz亲测部署后，发现识别效果确实不错，于是将其封装成了一套在线HTTP API调用方案，现正式开源分享给大家。

Zocr开源地址：https://github.com/helloxz/zocr

Zocr特点

我将这套整合方案命名为Zocr，具有以下特点：

• 基于百度飞桨PP-OCRv6识别模型，提供两档可选：tiny / small
• 支持Bearer Token认证
• 支持Docker容器化部署
• 纯CPU推理，不依赖GPU
• 支持常见图片格式：jpg/jpeg/png/bmp/webp
• 支持HTTP调用
• 轻量级占用

Docker Compose部署

创建compose.yaml文件：

services:
  zocr:
    image: helloz/zocr
    container_name: zocr
    ports:
      - "5080:5080"
    environment:
      - ZOCR_TOKEN=your_token_here
    restart: always

注意：请将your_token_here设置为您自己的密钥，支持字母或数字。

可选环境变量：

• ZOCR_WORKERS: uvicorn工作进程数，默认1
• ZOCR_MODEL_VERSION: OCR模型版本（tiny/small），默认small
• ZOCR_MAX_FILE_SIZE: 最大文件大小(bytes)，默认10485760

启动服务：

# 启动服务
docker compose up -d

使用

测试

部署完毕后访问：http://IP:5080打开WEBUI，然后填写您刚刚设置的ZOCR_TOKEN，然后上传图片即可自动识别和提取图片中的文字信息。

HTTP API调用

HTTP API支持2种接口，一种是上传文件识别，一种是通过传递图片URL进行识别，调用方法如下：

# 使用curl调用（上传文件）
curl -X POST http://localhost:5080/api/ocr/upload \
  -H "Authorization: Bearer your_token" \
  -F "file=@test.jpg"

# 使用curl调用（通过URL）
curl "http://localhost:5080/api/ocr/fetch?url=https://example.com/image.jpg" \
  -H "Authorization: Bearer your_token"

接口响应格式为：

{
    "code": 200,
    "msg": "success",
    "data": {
        "texts": ["识别文本1", "识别文本2"],
        "scores": [0.99, 0.95],
        "boxes": [[[0,0], [100,0], [100,30], [0,30]], ...],
        "full_text": "识别文本1\n识别文本2"
    }
}

结语

Zocr 是xiaoz基于 PP-OCRv6 封装的轻量级 OCR API，支持 Docker 一键部署，CPU 即可高效运行。现已开源，欢迎体验、提 Issue 或贡献代码。如果对您有帮助，不妨给个 Star 支持一下！

Zocr开源地址：https://github.com/helloxz/zocr