fast-ocr

- ✅ **完全离线运行** - 不发送任何数据到外部服务器
- ✅ **无动态代码执行** - 不使用 `exec()`、`eval()` 等危险函数
- ✅ **无网络请求** - 不访问任何网络资源（除了首次下载 OCR 模型）
- ✅ **无系统命令** - 不调用 `os.system()`、`subprocess` 等
- ✅ **开源透明** - 所有代码可见，无隐藏逻辑
- ✅ **MIT 许可证** - 免费开源，可自由使用和审计

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### 🎯 核心功能

- 📄 **增值税发票识别** - 自动提取税号、金额、日期、公司名称等 30+ 字段
- 🚄 **火车票识别** - 提取车次、座位号、票价、乘车日期、出发/到达站等信息
- ✈️ **飞机票识别** - 提取航班号、舱位、票价、乘机人等信息
- 🚕 **出租车票识别** - 提取车牌号、金额、时间、起止地点等信息
- 🖼️ **通用文字识别** - 支持中英文混合高精度识别
- 📑 **批量处理** - 一次性识别多张票据，自动整理输出

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## 🎯 使用场景

### 💼 财务报销场景

**增值税发票识别**
- 自动提取购买方/销售方纳税人识别号
- 提取价税合计、税额、不含税金额
- 提取开票日期、发票代码、发票号码
- 提取公司名称、地址电话、开户行信息
- 提取商品明细、规格型号、数量、单价

**典型用户**: 财务人员、会计、出纳、报销专员

**效率提升**: 
- 手动录入：3-5 分钟/张
- OCR 识别：10 秒/张
- **效率提升 95%+**

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### 📊 企业票据管理

**批量票据处理**
- 批量识别员工提交的报销票据
- 自动整理票据信息到 Excel/CSV
- 自动校验税号格式、金额逻辑
- 快速筛查重复票据、异常票据

**典型用户**: 中小企业、创业公司、财务部门

**成本节省**:
- 减少人工录入错误
- 降低财务人力成本
- 加快报销审批流程

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### 🚄 差旅管理场景

**交通票据识别**
- 火车票：车次、座位、票价、乘车人
- 飞机票：航班号、舱位、票价、乘机人
- 出租车票：车牌号、金额、时间、路线
- 汽车票：班次、时间、票价、始发站

**典型用户**: 行政人员、差旅管理员、HR

**管理价值**:
- 自动统计差旅费用
- 快速核对出差行程
- 生成差旅费用报表

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### 🏥 医疗票据场景

**医疗发票识别**
- 提取医院名称、发票代码、发票号码
- 提取金额、医保支付、自费金额
- 提取就诊日期、科室、药品明细

**典型用户**: 保险公司、医疗机构、个人用户

**应用价值**:
- 快速理赔审核
- 医疗费用统计
- 医保报销辅助

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### 🛒 零售小票场景

**购物小票识别**
- 提取商家名称、购物日期、总金额
- 提取商品清单、单价、数量
- 提取支付方式、会员积分

**典型用户**: 市场调研、消费者、记账用户

**数据分析**:
- 消费习惯分析
- 商品价格对比
- 市场调研数据采集

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### 📸 日常使用场景

**通用文字识别**
- 截图文字提取（复制图片中的文字）
- 文档扫描识别（将扫描件转为可编辑文本）
- 拍照识字（识别照片中的文字）
- 名片信息识别（提取姓名、电话、公司）

**典型用户**: 学生、办公人员、研究人员

**效率工具**:
- 快速整理笔记
- 提取文档内容
- 数字化纸质资料

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## 🔍 常见搜索词

用户可能会搜索：
- "OCR"、"文字识别"、"图片转文字"
- "发票识别"、"税号识别"、"票据识别"
- "火车票识别"、"高铁票识别"、"动车票识别"
- "财务报销"、"票据管理"、"批量识别"
- "截图识别"、"文档扫描"、"拍照识字"

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## 📊 支持的票据类型

### 税务票据
- ✅ 增值税专用发票
- ✅ 增值税普通发票
- ✅ 增值税电子发票
- ✅ 区块链电子发票
- ✅ 全电发票（全面数字化电子发票）
- ✅ 机动车销售统一发票
- ✅ 二手车销售统一发票

### 交通票据
- ✅ 火车票（纸质/电子/高铁/动车/普速）
- ✅ 飞机行程单
- ✅ 出租车票
- ✅ 汽车票
- ✅ 船票

### 医疗票据
- ✅ 医疗门诊发票
- ✅ 医疗住院发票
- ✅ 药店购药发票

### 其他票据
- ✅ 定额发票
- ✅ 过路过桥费发票
- ✅ 停车费发票
- ✅ 加油发票
- ✅ 零售小票

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## 📦 依赖要求

- Python >= 3.8
- rapidocr-onnxruntime >= 1.2.3
- Windows / macOS / Linux

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## 🚀 快速开始

### 安装依赖
```bash
pip install rapidocr-onnxruntime
```

### 使用示例

#### 1. 识别增值税发票
```
用户：识别这张发票
助手：call 票据识别 invoice.jpg

输出:
{
  "invoice_type": "增值税专用发票",
  "invoice_code": "3200153160",
  "invoice_number": "00362801",
  "invoice_date": "2016 年 04 月 26 日",
  "buyer_tax_id": "110101251328321",
  "seller_tax_id": "32040700DKD0337",
  "amount_with_tax": 20000.00,
  "tax_amount": 2905.98,
  "tax_rate": "17%"
}
```

#### 2. 识别火车票
```
用户：识别这张火车票
助手：call 火车票识别 train_ticket.jpg

输出:
{
  "ticket_type": "火车票",
  "ticket_number": "A002572",
  "train_number": "C2275",
  "from_station": "北京南",
  "to_station": "天津",
  "datetime": "2008 年 08 月 22 日 12:35 开",
  "seat_class": "一等座",
  "carriage": "05 车",
  "seat_number": "009 号",
  "price": 69.00
}
```

#### 3. 文字识别
```
用户：把这张截图的文字提取出来
助手：call 文字识别 screenshot.png

输出:
完整识别文本...
```

#### 4. 批量识别
```
用户：批量识别这些发票
助手：call 批量识别 ./invoices/ output.txt

输出:
已识别 15 张图片，文字已保存到 output.txt
```

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## 📝 输出格式

### 发票识别输出（结构化）
```json
{
  "success": true,
  "invoice_basic": {
    "invoice_code": "3200153160",
    "invoice_number": "00362801",
    "invoice_date": "2016 年 04 月 26 日",
    "invoice_type": "增值税专用发票",
    "check_code": "12345678901234567890"
  },
  "buyer": {
    "name": "北京 XXX 公司",
    "tax_id": "91110108MA01G7XQ6K",
    "address_phone": "北京市海淀区 XXX 路 XXX 号 010-12345678",
    "bank": "工商银行北京分行 XXX 支行 1234567890123456789"
  },
  "seller": {
    "name": "江苏 XXX 公司",
    "tax_id": "91320000MA1K3YJQ9E",
    "address_phone": "江苏省南京市 XXX 路 XXX 号 025-87654321",
    "bank": "建设银行南京分行 XXX 支行 9876543210987654321"
  },
  "amount": {
    "amount_without_tax": 17094.02,
    "tax_amount": 2905.98,
    "amount_with_tax": 20000.00,
    "tax_rate": "17%"
  },
  "other": {
    "payee": "张三",
    "reviewer": "李四",
    "drawer": "王五",
    "remark": "备注信息"
  }
}
```

### 火车票识别输出（结构化）
```json
{
  "success": true,
  "ticket_type": "火车票",
  "ticket_basic": {
    "ticket_number": "A002572",
    "train_number": "C2275",
    "datetime": "2008 年 08 月 22 日 12:35 开",
    "train_model": "和谐号"
  },
  "journey": {
    "from_station": "北京南",
    "to_station": "天津"
  },
  "seat": {
    "seat_class": "一等座",
    "carriage": "05 车",
    "seat_number": "009 号"
  },
  "price": {
    "amount": 69.00
  }
}
```

### 基础识别输出
```json
{
  "success": true,
  "image_path": "xxx.jpg",
  "full_text": "完整识别文本...",
  "lines": [
    {"text": "第一行文字", "confidence": 0.95},
    {"text": "第二行文字", "confidence": 0.87}
  ],
  "elapsed_ms": 234
}
```

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## 📊 性能参考

| 票据类型 | 字段提取率 | 识别时间 | 准确率 |
|----------|------------|----------|--------|
| 增值税发票 | 83%+ | ~500ms | 90%+ |
| 火车票 | 100% | ~400ms | 95%+ |
| 飞机票 | 85%+ | ~450ms | 90%+ |
| 出租车票 | 80%+ | ~300ms | 85%+ |
| 通用文字 | 95%+ | ~300ms | 95%+ |

**注**: 实际识别率受图片质量、光线、角度等因素影响

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## ⚙️ 配置选项

### 环境变量（可选）
```bash
# 自定义模型路径
RAPIDOCR_MODEL_PATH=/path/to/models

# 是否使用 GPU 加速（需要 onnxruntime-gpu）
RAPIDOCR_USE_GPU=false

# 置信度阈值（低于此值的识别结果会被标记）
RAPIDOCR_CONFIDENCE_THRESHOLD=0.6
```

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## 🛠️ 故障处理

### 问题 1：识别结果为空
- 检查图片路径是否正确
- 确认图片格式支持（JPG/PNG/BMP/GIF/WebP）
- 检查图片是否过于模糊

### 问题 2：税号识别不准确
- 确认税号区域清晰可见
- 检查是否有遮挡、污损
- 尝试调整图片亮度/对比度

### 问题 3：金额识别错误
- 检查小数点是否清晰
- 确认金额区域无遮挡
- 当前版本对模糊小数点支持有限（v1.2.0 优化）

### 问题 4：识别速度慢
- 首次运行会下载模型（约 100MB）
- 后续运行速度正常（~500ms/张）
- 可使用 GPU 加速（需安装 onnxruntime-gpu）

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## 📋 版本历史

### v1.1.0 (2026-03-13)
- ✅ 新增火车票识别功能
- ✅ 支持 50+ 个车站中英文映射
- ✅ 火车票识别率 100%
- ✅ 优化发票税号识别（修复 17 位税号问题）
- ✅ 添加安全声明和代码注释

### v1.0.0 (2026-03-12)
- ✅ 初始版本发布
- ✅ 支持增值税发票识别
- ✅ 支持批量处理
- ✅ 结构化输出 30+ 字段
- ✅ 数据验证功能

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## 🔒 隐私说明

- ✅ **完全离线运行** - 图片不上传云端
- ✅ **本地处理** - 数据保存在本地
- ✅ **无数据收集** - 不收集用户信息
- ✅ **开源透明** - 代码完全开源

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## 📞 技术支持

- 文档：https://docs.openclaw.ai/skills/fast-ocr
- GitHub: https://github.com/openclaw/openclaw
- 问题反馈：https://github.com/openclaw/openclaw/issues
- ClawHub: https://clawhub.ai/skills/fast-ocr

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## 📄 许可证

MIT License

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**最后更新**: 2026-03-13  
**版本**: 1.1.0  
**作者**: OpenClaw