muggle_ocr 是一个轻量级、无需训练、支持中英文识别的离线 OCR 库，适用于验证码和简单文本提取。
Python 的 muggle_ocr 是一个轻量级、易于使用的 OCR（光学字符识别）库，主要用于从图片中识别文字内容。它不需要依赖复杂的深度学习框架或大型模型，适合在本地快速部署和使用，尤其适用于验证码识别、简单文本提取等场景。
核心特点
• 无需训练：开箱即用，内置预训练模型，支持中文、英文及数字识别。
• 离线运行：所有识别过程在本地完成，不依赖网络请求，保护数据隐私。
• 支持多种图像类型：可处理常见格式如 PNG、JPG、BMP 等，对灰度图和二值图也有良好支持。
• 轻量高效：相比 Tesseract 或 PaddleOCR，muggle_ocr 启动快、资源占用低，适合小型项目或边缘设备。
安装方法
通过 pip 安装非常简单：
pip install muggle-ocr
注意：包名为 muggle-ocr（带连字符），导入时使用 muggle_ocr（下划线）。
基本使用示例
以下是识别本地图片中文字的典型代码：
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import muggle_ocr
from PIL import Image
# 初始化模型
sdk = muggle_ocr.SDK(model_type=muggle_ocr.ModelType.Captcha)
# 读取图片文件
with open(“captcha.png”, “rb”) as f:
img_bytes = f.read()
# 执行识别
text = sdk.predict(image_bytes=img_bytes)
print(text)
其中 ModelType.Captcha 用于识别验证码类图像，若需识别通用文字，可使用 ModelType.OCR。
适用场景与限制
• 适合：简单清晰的文字图像、固定字体的验证码、低噪声环境下的文本提取。
• 不适合：复杂排版、手写体、模糊或倾斜严重的图像，以及多语言混合文本。
对于高精度或复杂场景需求，建议结合其他专业 OCR 工具。但如果你需要一个快速集成、不联网、轻量化的解决方案，muggle_ocr 是个不错的选择。
基本上就这些，上手容易，适合小项目快速验证想法。
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