CHINESE-OCR 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
End-to-end Chinese scene-text detection and recognition with CTPN, CRNN, and CTC (legacy project).
microsoft
Windows 效率工具集,提供窗口管理、批量重命名、取色器等系统增强功能。目前累计 14 万 star、8.7k fork,在本地项目库中星标排名约第 76 / 65722,主要语言为 C,项目始于 2019 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给需要桌面端软件的团队:涉及 advanced-paste、color-picker、command-palette、desktop 方向。
按累计星标排序,库内共 65,724 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,033 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
CHINESE-OCR 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
End-to-end Chinese scene-text detection and recognition with CTPN, CRNN, and CTC (legacy project).
openrecall 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打开源免费。
OpenRecall is a fully open-source, privacy-first alternative to proprietary solutions like Microsoft's Windows Recall. With OpenRecall, you can easi…
papermerge 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途,主打开源免费。
Open Source Document Management System for Digital Archives (Scanned Documents)
开源易用的中文离线OCR,识别率媲美大厂,并且提供了易用的web页面及web的接口,方便人类日常工作使用或者其他程序来调用~
开源易用的中文离线OCR,识别率媲美大厂,并且提供了易用的web页面及web的接口,方便人类日常工作使用或者其他程序来调用~
manga-ocr 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Optical character recognition for Japanese text, with the main focus being Japanese manga
paperless-gpt 是用 Go 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Use LLMs and LLM Vision (OCR) to handle paperless-ngx - Document Digitalization powered by AI
normcap 是用 Python 编写的实用工具,用于解决具体场景问题。
OCR powered screen-capture tool to capture information instead of images
OXR 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打开源免费。
An open-source document parsing model with SOTA accuracy and speed, using an RSI loop during post-training.
在保留版面、公式与结构的前提下进行 PDF 翻译,适用于科研与技术文档
在保留版面、公式与结构的前提下进行 PDF 翻译,适用于科研与技术文档
docs 是用 JavaScript 编写的运维工具,用于部署、编排与监控,主打轻量。
Lightweight document management system packed with all the features you can expect from big expensive solutions
open-paperless 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Scan, index, and archive all of your paper documents (acquired by Mayan EDMS)
awesome-deep-text-detection-recognition 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A curated list of resources for text detection/recognition (optical character recognition ) with deep learning methods.
paperwork 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Personal document manager (Linux/Windows) -- Moved to Gnome's Gitlab
ade-cli 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
The official CLI for Agentic Document Extraction (ADE) by LandingAI — parse documents and extract schema-shaped data from your terminal
better-shot 是用 Swift 编写的测试工具,用于自动化测试与验证,主打可扩展、支持自托管、开源免费。
Screenshot, screen recording, and video editor for macOS. Native SwiftUI app with capture deck, 75+ customizable shortcuts, URL scheme automation, a…
docspell 是用 Elm 编写的知识管理工具,用于笔记与知识库整理。
Assist in organizing your piles of documents, resulting from scanners, e-mails and other sources with miminal effort.
gowall 是用 Go 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
A tool to convert a Wallpaper's color scheme / palette, OCR with VLM's Traditional & Hybrid, Image Compression ,color palette extraction, image ups…
pdftabextract 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
A set of tools for extracting tables from PDF files helping to do data mining on (OCR-processed) scanned documents.
android-ocr 是用 Java 编写的移动端方案,用于移动应用开发。
Experimental optical character recognition app
claude-real-video 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Let Claude (or any LLM) actually watch a video — scene-aware, deduplicated frames + transcript, from a URL or local file. Runs locally, MIT.
SimpleHTR 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Handwritten Text Recognition (HTR) system implemented with TensorFlow.
deepseek-ocr.rs 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Rust multi‑backend OCR/VLM engine (DeepSeek‑OCR-1/2, PaddleOCR‑VL, DotsOCR) with DSQ quantization and an OpenAI‑compatible server & CLI – run locall…
tesserocr 是用 Python 编写的代码库,提供可直接复用的能力。
A Python wrapper for the tesseract-ocr API
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 66,033 个,本站已收录 65,724 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。