最近,百度飞桨平台发布了全新的PP-OCRv6识别模型。它在保持极致轻量的同时,实现了精度与速度的跨越式提升。xiaoz亲测部署后,发现识别效果确实不错,于是将其封装成了一套在线HTTP API调用方案,现正式开源分享给大家。

CleanShot 2026-06-18 at 08.36.40@2x.png

> Zocr开源地址:https://github.com/helloxz/zocr

Zocr特点


我将这套整合方案命名为Zocr,具有以下特点:

* 基于百度飞桨PP-OCRv6识别模型,提供两档可选:tiny / small
* 支持Bearer Token认证
* 支持Docker容器化部署
* 纯CPU推理,不依赖GPU
* 支持常见图片格式:jpg/jpeg/png/bmp/webp
* 支持HTTP调用
* 轻量级占用

Docker Compose部署


创建compose.yaml文件:

services:
  zocr:
    image: helloz/zocr
    container_name: zocr
    ports:
      - "5080:5080"
    environment:
      - ZOCR_TOKEN=your_token_here
    restart: always


> 注意:请将your_token_here设置为您自己的密钥,支持字母或数字。

可选环境变量:

- ZOCR_WORKERS: uvicorn工作进程数,默认1
- ZOCR_MODEL_VERSION: OCR模型版本(tiny/small),默认small
- ZOCR_MAX_FILE_SIZE: 最大文件大小(bytes),默认10485760

启动服务:

# 启动服务
docker compose up -d


使用


**测试**

部署完毕后访问:http://IP:5080打开WEBUI,然后填写您刚刚设置的ZOCR_TOKEN,然后上传图片即可自动识别和提取图片中的文字信息。

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**HTTP API调用**

HTTP API支持2种接口,一种是上传文件识别,一种是通过传递图片URL进行识别,调用方法如下:

# 使用curl调用(上传文件)
curl -X POST http://localhost:5080/api/ocr/upload \
  -H "Authorization: Bearer your_token" \
  -F "file=@test.jpg"

# 使用curl调用(通过URL)
curl "http://localhost:5080/api/ocr/fetch?url=https://example.com/image.jpg" \
  -H "Authorization: Bearer your_token"


接口响应格式为:

{
    "code": 200,
    "msg": "success",
    "data": {
        "texts": ["识别文本1", "识别文本2"],
        "scores": [0.99, 0.95],
        "boxes": [[[0,0], [100,0], [100,30], [0,30]], ...],
        "full_text": "识别文本1\n识别文本2"
    }
}


结语


Zocr 是xiaoz基于 PP-OCRv6 封装的轻量级 OCR API,支持 Docker 一键部署,CPU 即可高效运行。现已开源,欢迎体验、提 Issue 或贡献代码。如果对您有帮助,不妨给个 Star 支持一下!

> Zocr开源地址:https://github.com/helloxz/zocr