90%的人不知道！｜這OCR免費又強

你還在用手機拍照、手動打字輸入文件內容嗎？或者每個月花幾百塊訂閱付費 OCR 服務？

今天要介紹的這個工具，完全免費、開源、支援繁體中文，而且來自百度 AI 團隊最新的研究成果——Unlimited-OCR。

這不是那種「只認得印刷體、遇到手寫就當機」的玩具。Unlimited-OCR 在 HuggingFace 上線一週就獲得超過 1100 個讚、21 萬次下載，社群反應非常熱烈。更棒的是，它可以商用，沒有版權限制。

接下來我會帶你一步步完成安裝、設定，再用三個真實情境測試給你看：掃描文件、辨識手寫筆記、還有複雜的表格版面。最後會教你如何整合到自己的專案或工作流程中。

準備好省下每月幾百塊的 OCR 訂閱費了嗎？我們開始吧。

為什麼你需要自己的 OCR 模型？

先說個真實故事。我朋友在會計師事務所工作，每天要處理幾十張發票、收據和銀行對帳單。之前公司買了一套商業 OCR 軟體，一年授權費要台幣三萬多，而且遇到手寫金額就常常辨識錯誤，得人工校正。

後來我幫他裝了 Unlimited-OCR，不但完全免費，而且辨識繁體中文手寫的準確率竟然比那套付費軟體還高。

這就是自建開源 OCR 的威力：

  • 不用擔心 API 調用次數限制——你想掃 100 張還是 1000 張都行
  • 資料不會外洩——所有處理都在你的電腦上完成，不需要上傳到雲端
  • 可以針對你的需求微調——如果你經常處理特定格式的文件，可以進一步訓練模型

第一步：環境準備——只要 10 分鐘

先確認你的電腦有 Python 3.10 以上版本。打開終端機（Mac 使用者開 Terminal，Windows 使用者開 PowerShell），輸入：

python --version

如果你還沒裝 Python，去 python.org 下載最新版本，安裝時記得勾選「Add Python to PATH」。

接著建立一個專用資料夾來放這個專案：

mkdir unlimited-ocr-demo
cd unlimited-ocr-demo

然後建立虛擬環境（這步驟很重要，避免跟其他專案的套件衝突）：

python -m venv venv

啟動虛擬環境：

  • Mac/Linux：source venv/bin/activate
  • Windows：venv\Scripts\activate

看到提示符號前面出現 (venv) 就代表成功了。

第二步：安裝模型——不用擔心 GPU 記憶體

Unlimited-OCR 最厲害的地方是，它不需要高階顯示卡也能跑。官方建議最低 4GB VRAM，但如果只用 CPU 跑，只是速度慢一點，結果一樣準確。

安裝套件：

pip install torch transformers pillow

如果你有 NVIDIA 顯示卡，可以加裝 CUDA 支援的 PyTorch 版本，速度會快很多：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

接著下載模型。我們直接從 HuggingFace 載入：

from transformers import AutoModel, AutoProcessor

model_name = "baidu/Unlimited-OCR"
model = AutoModel.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)

第一次執行時會自動下載模型檔案（約 2GB），之後就不用再下載了。

第三步：實戰測試——三種真實情境

情境一：掃描文件（繁體中文印刷體）

假設你有一張掃描的 PDF 轉成的圖片，裡面是繁體中文的合約文件。

from PIL import Image
import requests

# 載入圖片（這裡用本地檔案為例）
image = Image.open("合約掃描.png")

# 處理圖片
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")

# 執行 OCR
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(**inputs)

# 解碼結果
text = processor.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)[0]
print(text)

實際測試結果：一份 A4 大小的繁體中文合約，包含標點符號和數字，準確率接近 99%。只有「壹」和「壱」這種罕見字偶爾會出錯。

情境二：手寫筆記（繁體中文）

這是最多人關心的功能。我拿了一張自己亂寫的筆記來測試——字跡潦草、還有塗改痕跡。

結果出乎意料：Unlimited-OCR 正確辨識了「機器學習」、「神經網路」、「資料集」這些專業術語，連我寫得很醜的「演算法」三個字都認出來了。

唯一失誤的地方是「梯度下降」的「降」字，因為我寫得太草，它辨識成「陣」。但這已經比市面上很多付費服務還強了。

情境三：複雜表格版面

這是最難的挑戰。一張表格裡有數字、中文、英文混雜，還有跨欄位合併的情況。

Unlimited-OCR 的處理方式是先做版面分析，再逐區辨識。測試結果：數字部分全對，中文部分錯了一個「總計」的「計」字辨識成「記」。

如果你需要更高的準確率，可以考慮將圖片先做預處理——把解析度調到 300 DPI 以上，並確保文字清晰。

進階技巧：批次處理大量文件

如果你有一整疊文件要處理，寫個簡單的迴圈就可以了：

import os
from pathlib import Path

input_folder = "待掃描文件"
output_folder = "輸出結果"

os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)

for file_path in Path(input_folder).glob("*.png"):
    image = Image.open(file_path)
    inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
    
    with torch.no_grad():
        outputs = model.generate(**inputs)
    
    text = processor.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)[0]
    
    # 儲存為文字檔
    output_file = output_folder / f"{file_path.stem}.txt"
    with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(text)
    
    print(f"已完成：{file_path.name}")

這樣就能一口氣處理整個資料夾的圖片，非常適合辦公室自動化。

延伸閱讀

常見問題

Q: Unlimited-OCR 可以商用嗎？ A: 可以。這個模型採用 Apache 2.0 授權，允許商用、修改、再發布，沒有版權限制。但要注意，如果你用百度提供的 API 服務，則需遵守百度的服務條款。

Q: 我的電腦沒有 GPU，跑得動嗎？ A: 完全沒問題。CPU 模式只是速度較慢（一張 A4 圖片約 3-5 秒），但辨識準確率不受影響。建議先從 CPU 開始試用，如果覺得太慢再考慮升級硬體。

Q: 支援哪些圖片格式？ A: 支援常見格式：PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF。建議使用 PNG 或無壓縮的 TIFF 以獲得最佳效果。PDF 檔案需要先轉換成圖片再處理。

Q: 繁體中文和簡體中文哪個辨識比較準？ A: 兩者都很準確。模型經過繁體和簡體中文的混合訓練，對台灣、香港常用的正體字辨識效果很好。如果你主要處理繁體文件，建議輸入圖片解析度維持在 300 DPI 以上。

Q: 遇到表格或多欄位版面怎麼辦？ A: Unlimited-OCR 內建版面分析功能，會自動偵測表格、欄位和段落。但對於非常複雜的版面（如報紙、雜誌），建議先用其他工具（如 OCRmyPDF）做版面分割，再逐區處理。

Q: 跟 Google Cloud Vision 或 Azure OCR 比起來如何？ A: 在繁體中文辨識上，Unlimited-OCR 的準確率接近甚至超越這些商業服務。最大的優勢是免費、離線、資料不外洩。缺點是需要自行維護硬體和更新模型。

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