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使用 RapidOCR / PaddleOCR ONNX 离线模型结合 PyInstaller 打包 Windows 独立 OCR 应用的完整流程如下（适用于离线 OCR、不联网识别图片文字、涉密环境 OCR、将 PaddleOCR 打包成 exe 等场景）： 1. 环境准备 - 安装 Python（建议 3.8-3.10 版本） - 创建虚拟环境（可选但推荐）： ```bash python -m venv ocr_env ocr_env\Scripts\activate ``` 2. 安装依赖库 ```bash pip install rapidocr_onnxruntime pyinstaller ``` 说明：rapidocr_onnxruntime 是基于 PaddleOCR 的轻量级 ONNX 运行时版本，支持完全离线运行，无需联网、无需 API Key，且模型已内置。 3. 编写 OCR 主程序（如 main.py） ```python import sys from rapidocr_onnxruntime import RapidOCR def ocr_image(image_path): # 初始化 OCR 引擎（自动加载内置 ONNX 模型） ocr = RapidOCR() result, _ = ocr(image_path) if result: text = "\n".join([line[1] for line in result]) return text else: return "未识别到文字" if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) != 2: print("用法: ocr_app.exe <图片路径>") sys.exit(1) image_path = sys.argv[1] print(ocr_image(image_path)) ``` 4. 使用 PyInstaller 打包为独立 exe 在命令行中执行： ```bash pyinstaller --onefile --windowed --add-data "models;models" main.py ``` 说明： - `--onefile`：打包为单个 exe 文件 - `--windowed`：避免弹出命令行窗口（适用于 GUI 或无界面场景，若需显示输出可去掉） - `--add-data "models;models"`：确保 ONNX 模型文件被正确打包（rapidocr_onnxruntime 会自动处理，通常无需手动添加，但可加以防万一） 注意：rapidocr_onnxruntime 默认会自动下载模型到用户目录（首次运行时），但在离线环境中需提前下载模型并嵌入。 解决方案： - 在有网络的机器上运行一次程序，让模型下载到 `~/.RapidOCR/onnx/` 目录 - 将下载好的模型文件（如 `ch_PP-OCRv4_det_infer.onnx`、`ch_PP-OCRv4_rec_infer.onnx` 等）复制到项目目录下的 `models/` 文件夹 - 修改代码指定模型路径： ```python ocr = RapidOCR(det_model_path='models/ch_PP-OCRv4_det_infer.onnx', rec_model_path='models/ch_PP-OCRv4_rec_infer.onnx') ``` - 打包时确保模型文件被包含： ```bash pyinstaller --onefile --add-data "models/*.onnx;models" main.py ``` 5. 获取打包结果 打包完成后，在 `dist/` 目录下生成 `main.exe`（或自定义名称），该文件可在任意 Windows 机器上运行，无需安装 Python、无需联网、无需 API Key。 6. 使用方式 ...

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