百度发布的轻量级文字识别模型PP-OCRv5，在海外账号引起关注。文章回顾了作者早期从事车牌识别工作的经历，对比了主流训练模型和OpenCV的方案，强调了传统OCR流程的繁琐与低效。作者认为，虽然多模态大模型在文本识别领域有潜力，但对于专业OCR任务，PP-OCRv5等轻量级模型更具优势。PP-OCRv5参数量仅为0.07B，却能达到媲美700亿参数大模型的OCR精度，体积仅70MB，远低于大型多模态模型，部署成本低。文章通过小学生手写体、英文手写体和车牌识别的实际测试，证明了PP-OCRv5的强大识别能力，并指出其调用简单，易于集成到产品中。最终总结，PP-OCRv5以其极致轻量、高精度、易用性以及对国产芯片的支持，成为文字识别领域的优选解决方案。

🌟 **PP-OCRv5的极致轻量与高精度并存**：PP-OCRv5模型参数量仅为0.07B，体积约为70MB，远小于动辄几十上百GB的大模型。尽管体积小巧，其OCR识别精度却能媲美拥有700亿参数的大模型，实现了在计算开销和部署成本上的显著优势，使其在各种客户端设备上都能流畅运行。

🚀 **专业OCR模型在特定场景下的优越性**：文章通过对比分析，指出在车牌识别等专业文字识别任务中，使用专门训练的OCR模型（如PP-OCRv5）比通用多模态大模型更为高效和精准。大模型“大炮打蚊子”的用法不仅成本高昂，也可能牺牲部分专业场景下的识别精度和效率。

💡 **易用性与广泛应用前景**：PP-OCRv5不仅在技术性能上表现出色，其调用和集成也非常简便。文章详细介绍了环境搭建和Python代码示例，展示了开发者可以轻松将其集成到实际产品中。PP-OCRv5的准确性和轻量化特性，使其能够胜任批改作业、校验合同等多种应用场景，尤其是在对设备性能和成本敏感的政企项目，以及支持国产芯片的优势，使其成为极具吸引力的选择。

🚗 **多场景下的精准识别能力验证**：通过对小学生手写体、英文手写体以及模拟低位桩角度的车牌识别进行实测，PP-OCRv5均展现出全对或极高精度的识别能力。即使在图像不完整或角度刁钻的情况下，也能准确识别出所需文字，证明了其强大的鲁棒性和泛化能力。

前两天百度在海外账号介绍了轻量级文字识别模型 PP-OCRv5。看到“OCR”让我想起打工时的经历。

公司的主产品需要车牌识别，本该有技术储备，但早期为了快，功能是外购的，后来才有人手研发。

当时有两种方案：

主流做法：训练车牌识别模型。另类做法：用 OpenCV 计算出车牌的位置，再识别里面的文字，但效果一般。

生产环境自然走主流路线：拍照收集数据 → 请人标记车牌 → 训练模型。

为了减轻标注工作量，我们还用 OpenCV 先自动框选车牌，再人工微调。但整个流程既繁琐又低效。识别率不高，就得不断换图、改算法、重新标记、重新训练。对中小公司来说，既耗力又不讨好。真佩服当时的手段和力气。

这两年多模态大模型很火，领导说以后直接用大模型就能搞定车牌识别。我微微一笑“领导英明”。

其实，用多模态大模型识别车牌未免有点“大炮打蚊子”，而且不够精准、低效、成本高。

专业的事交给专业的模型。文字识别该用 OCR，而不是多模态大模型。

🔍 PP-OCRv5是什么东东？

不查不知道，一查吓一跳。PP-OCRv5 是最新训练出来的OCR模型，而在背后调用这个模型的工具叫 PaddleOCR。PaddleOCR 在 GitHub 上的 Star 已经达到 55K，从2020年开源至今，下载量超过900万次。在OCR圈名副其实的国产第一！

新鲜出炉的 PP-OCRv5 是 PP-OCR 的第5个版本，仅有 0.07B 参数，做到了媲美 700 亿参数 大模型 的 OCR 精度。 极致轻量，使计算开销和部署成本远低于大型多模态模型。

PP-OCRv5 极致轻量到底有多轻？

安卓摄影旗舰机拍一张照片2-5MB，半画幅微单一张照片20-30MB，高端点的全画幅接近100MB，最近新出的哈苏X2D II一张照片超200MB。

PP-OCR v5 只有70M，分分钟照片还比它还要大。今天想买个70MB这么小的U盘都买不到了。

🧐 是驴子还是千里马，试试就知道

用0.07B的参数训练出来的 PP-OCRv5 在 OCR 方面真的能和700亿参数的大模型分庭抗礼吗？试试就知道了。

这是 PP-OCRv5 的体验地址👉 aistudio.baidu.com/community/a…

小学生手写体

我用一张图小学生手写体的图片测试。

先看看 PP-OCRv5 的识别效果，全对！

再看看千问的识别效果。

英文手写体

识别英文手写体对于 PP-OCRv5 来说也是洒洒水的事。

接着是千问的识别效果。

车牌识别

我找了一张模拟接近低位桩角度的车辆照片，车牌不是正对着摄像头，PP-OCRv5 识别起来毫不费劲。左上角的招牌并不完整，PP-OCRv5 也能推理出相关的文字出来。

千问在这次测试中也没跟 PP-OCRv5 拉开多大差距。唯一的一点差距就是车牌的那一点。

总体来说，PP-OCRv5 一点都不输给AI大模型，而且 PP-OCRv5 仅有70MB。这么发展下去，说不定以后 PP-OCR 连唇语都读得懂了🤔

🧑💻 调用起来也超简单～

对于产品来说，PP-OCRv5 完全达到投入生产环境的标准。

对于程序员来说，开发起来也要顺手才行。这点可以大大的放心，飞桨的文档写得极其详细，PaddleOCR 上手也极其简单，跟着官方示例走完全跑得通。

环境搭建

1、首先需要在你的环境中安装好 Python。

2、安装 PaddlePaddle。

根据你的硬件和系统环境选择对应的安装方法👉 www.paddlepaddle.org.cn/install/qui…

我用自己的电脑演示，在Mac中使用以下命令可以安装PaddlePaddle

python -m pip install paddlepaddle==3.2.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/

3、安装 paddleocr

paddleocr 的详细文档可以参考这里👉 www.paddleocr.ai/latest/vers…

为了方便，我用下面这条命令安装完整版的 PaddleOCR。

python -m pip install "paddleocr[all]"

安装成功后可以用这条命令查看版本号

paddleocr -v

小试牛刀

我准备了下图，用来测试。

把图片保存到指定的目录里，我这张图片名叫“p1.png”。然后在当前目录在打开终端，输入以下指令就开始运行程序了。

paddleocr ocr -i ./p1.png

第一次使用需要下载相关的库，之后就不会再重新下载了。

可以看到上图倒数第二行最右侧，已经识别到测试图中“雷猴世界”这几个字了。

用 Python 开发

在终端测试没问题，投入生产环境还是把相关功能写进项目里稳妥一点。

这次我准备了一张复杂点的图，有2行文字，并且用了2种字体。

代码如下。

from paddleocr import PaddleOCRocr = PaddleOCR(    use_doc_orientation_classify=False,     use_doc_unwarping=False,     use_textline_orientation=False) # 文本检测+文本识别result = ocr.predict("./p1.png")for res in result:    res.print()    res.save_to_img("output")    res.save_to_json("output")

首先从 paddleocr 包里导入 PaddleOCR 类，这是一个更高层的 OCR 接口，相比 TextRecognition，它同时包含 文本检测 + 文本识别。接着初始化 OCR 模型实例

通过 ocr.predict("./p1.png") 导入图片。

最后用 save_to_img("output") 和 save_to_json("output") 把识别后的图片以及JSON版本的结果保存在 /output 目录里。

运行代码后会得到2张图，和1份JSON文件。

p1_ocr_res_img.png 是识别结果的展示图。

p1_res.json 是识别结果的JSON版。在项目中我们通常就是拿着这份JSON结果返回给客户端使用。

📚 总结

还是那句，专业的事交给专业的模型，大炮打蚊子实在没必要。

模型继续往大的卷真的没必要，像 PP-OCRv5 这个“小身板”其实更容易落地，能适应更多的应用场景。在文字识别领域能把模型体积做得这么小，还能保持这么高的精确度，不仅在高端设备里能用，在稍微低配点的客户端都能流程运行。

更更更重要的是，飞桨还支持国产芯片。这对于做政企项目的公司来说简直是福音了。

在前面的测试中也看到，从车牌这种标准的字体到小学生灵魂书法家，再到艺术性接近医生风格的英文字母 PP-OCRv5 都能精准识别出来。面对批改作业、校验合同这类产品需求 PP-OCRv5 完全能扛得住。

要同时满足以上条件（支持国芯、精准识别、体积够小、速度够快）的 OCR 工具，除了 PP-OCR 应该没其他选项了。

最后再贴一次体验地址⬇️

文字识别PP-OCRv5：大模型社区-飞桨星河AI Studio大模型社区文档解析PP-StructureV3：大模型社区-飞桨星河AI Studio大模型社区