waqf-ocr-hand-written-v1

waqf-ocr-hand-written-v1

读取图片中的阿拉伯语手写文字并以文本形式返回。这是微调过的 PaddleOCR-VL 模型，适合要把阿拉伯语手写内容数字化的人。

由 Waqf-AI 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：这是一个识别阿拉伯语手写内容的光学字符识别模型。它从 PaddleOCR-VL-1.6 微调而来，训练用的是一组经过增强的阿拉伯语手写图片。你给它一张手写文字行的图片，它返回对应的文本。

适合谁：它适合需要把阿拉伯语手写内容转成可编辑文字的人，也适合研究阿拉伯语手写识别的研究人员。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
档案馆和图书馆 | 数字化团队 | 把手写的阿拉伯语页面转成可搜索的文本 | 把一本手写笔记本扫描成文字
教育 | 老师和学生 | 转写手写的阿拉伯语笔记或练习 | 把一份手写课文变成文本文件
研究 | 文档分析研究人员 | 把这个模型当作手写识别的基线 | 在手写文字行上和另一个视觉模型对比
出版 | 编辑 | 从手写手稿得到文字初稿 | 为一页手稿准备校对

如果你的文字是印刷体，或者不是阿拉伯语，可以跳过它。

用在哪里：

• 使用 transformers 库和 PIL 处理图片的 Python 代码
• Windows、macOS 或 Linux，下载需要 Python
• 对扫描的手写文字行做批处理

用途 | 适合谁 | 得到什么
转写一行手写文字 | 有扫描件的人 | 图片中的阿拉伯语文本
数字化手写文档 | 档案馆 | 可搜索或可校对的文本
给 OCR 模型做基准测试 | 研究人员 | 用来和其他模型对比的错误率

如何设置：

• 你电脑上的 Python
• transformers 库、PyTorch 和 PIL 图像包
• 磁盘空间，半精度权重约 1.9 GB

1. 用 pip 安装 Hugging Face hub 软件包。
2. 把模型文件下载到你的电脑。
3. 在 Python 里加载处理器和模型，并打开 trust_remote_code。

pip install -U huggingface_hub
hf download Waqf-AI/waqf-ocr-hand-written-v1

如何使用：你打开一张手写图片，通过 transformers 加载处理器和模型，再让模型读取这张图片。这里看到的那部分模型卡，用法代码是这样开头的。

from PIL import Image
import torch
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText

processor = AutoProcessor.from_pretrained("Waqf-AI/written_ocr_paddle1.6", trust_remote_code=True)

示例：有人有一张扫描的阿拉伯语手写文字行图片，用 PIL 打开它。然后把它交给模型。返回的是这一行的阿拉伯语文本。模型卡展示了一些样例行，输出和参考文本完全一致。

新手与专家：如果你是新手，先用一张清晰的单行手写图片，因为模型是在文字行上测试的。自己把输出和图片对照一下。

如果你熟悉这个领域：模型卡在来自同一增强数据集的 200 张保留的手写行图片上做测试。它报告词错误率为 0.0077，字符错误率为 0.0056，而基础的 PaddleOCR-VL-1.6 分别为 0.8057 和 0.3690，它试过的 Qwen 视觉模型错误率则更高。

扫描或拍下一行手写文字
用 PIL 加载图片
加载处理器和模型
模型读取图片
读取它返回的阿拉伯语文本

注意事项：

模型 | 词错误率 | 字符错误率
PaddleOCR-VL-1.6 基础版 | 0.8057 | 0.3690
Qwen2.5-VL-7B-Instruct | 0.6322 | 0.3292
这个微调模型 | 0.0077 | 0.0056

• Limits: 这些分数来自与训练数据同类的 200 张行图片，所以其他手写内容的效果可能更差。
• Trust: 用法代码打开了 trust_remote_code，它会运行模型仓库里的代码。
• Language: 记录里只列了阿拉伯语。
• License: Apache 2.0。
• Cost to run: 未提及。
• Data it reaches: 它把模型文件复制到你的电脑，并读取你给它的图片。

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：image text to text
• 参数量：959M
• Weights: about 1.9 GB in F16; about 479 MB at 4-bit (estimate)
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：266
• 点赞：7
• 许可证：apache-2.0
• 语言：ar
• 标签：safetensors, paddleocr_vl, paddleocr, arabic, handwritten, image-text-to-text, conversational

链接

• 模型：https://huggingface.co/Waqf-AI/waqf-ocr-hand-written-v1
• 文件：https://huggingface.co/Waqf-AI/waqf-ocr-hand-written-v1/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download Waqf-AI/waqf-ocr-hand-written-v1

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。