Unlimited OCR

Unlimited OCR

用百度的 Unlimited-OCR 模型从图片和文档里读出文字，是一个 Gradio 页面，运行在 Hugging Face 的 ZeroGPU 硬件上。适合需要从图片中取出文字的人。

由 baidu 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的，应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：Unlimited OCR 是百度为 Unlimited-OCR 模型做的 Gradio 演示，这个模型能从图片里读出文字。它运行在 ZeroGPU 硬件上，所以你可以在浏览器里试用，不需要安装任何东西。仓库很小，只有 app.py、一个 index.html 文件和 requirements.txt。

适合谁：它适合需要从照片、扫描件或截图里取出文字的人，也适合想先试用百度 OCR 模型再决定是否使用的开发者。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
办公 | 行政人员 | 从扫描页里取出文字 | 上传一张扫描页并复制文字
软件 | 开发者 | 在自己的样本上测试 OCR 模型 | 试一张带小字的截图
研究 | 研究者 | 检查模型如何处理不同的文档 | 比较几张图片的结果

如果你的文档已经是文本文件，可以跳过它。

用在哪里：

• 网页浏览器，打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面
• 文件的本地副本，在 Windows、macOS 或 Linux 上用 Python 3.10 运行

用途 | 适合谁 | 能得到什么
提取文字 | 任何人 | 在图片里找到的文字
测试模型 | 开发者 | 在自己的样本上初步了解 OCR 质量
研究代码 | 开发者 | 一个调用模型的简短 app.py

如何设置：

• 一个网页浏览器，在线页面只需要它
• Python 3.10 和 requirements.txt 里的包，本地副本才需要

1. 在 Hugging Face 上打开这个 Space 的页面，就能在线使用，不需要安装任何东西。
2. 想要本地副本，先安装 Hugging Face hub 包，再下载 Space 的文件。
3. 进入下载好的文件夹。
4. 安装 Gradio 6.19.0，再安装 requirements.txt 里的包。
5. 用 python app.py 启动应用。

pip install -U huggingface_hub
hf download baidu/Unlimited-OCR --repo-type space --local-dir Unlimited-OCR
cd Unlimited-OCR
pip install gradio==6.19.0
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用：打开页面，或者打开你本地副本启动的页面，给它一张要读取的图片。README 没有列出控件，所以请按页面显示的操作。

示例：上传一张印刷页面的照片。页面运行 OCR 模型，返回它在图片里找到的文字。

新手与专家：先打开 Space 页面，试一张清晰的印刷页面照片。清晰、光线好的图片是最容易的情况，它能让你在尝试更难的图片之前先看到模型的表现。

这个 Space 列出一个模型，baidu/Unlimited-OCR，运行在 ZeroGPU 硬件上，用 Python 3.10 和 Gradio 6.19.0。README 只是一段配置头，所以限制、支持的语言和文件类型都没有文档说明，想了解就读 app.py。

你给页面一张图片
app.py 把它交给 OCR 模型
模型读出文字
页面显示找到的文字

注意事项：README 没有给出限制或设置，所以这些细节没有文档说明。

• License: MIT
• Cost to run: 未提及，在线版本运行在 ZeroGPU 硬件上
• Data it reaches: 你给它的图片和 baidu/Unlimited-OCR 模型

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 点赞：510
• 构建方式：gradio
• 许可证：mit

链接

• Space：https://huggingface.co/spaces/baidu/Unlimited-OCR
• 文件：https://huggingface.co/spaces/baidu/Unlimited-OCR/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space，或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。