本项目是社区插件合集，基于 Umi-OCR 的插件接口开发，与 Umi-OCR 官方项目独立维护。模型和识别算法来自相应上游项目，本项目主要提供插件适配、配置、部署和进程隔离。
当前版本：1.1.0，正式版。最低目标系统为 Windows 10 x64。
当前版本：v1.1.0
| 插件 | 用途 | 下载 |
|---|---|---|
| PP-OCRv6 | 文档、截图、通用文字识别 | 下载 PP-OCRv6 |
| HyperLPR3 | 中国车牌识别 | 下载 HyperLPR3 |
| ddddocr | 字母数字验证码识别 | 下载 ddddocr |
第一次安装需要联网下载依赖和模型；安装完成后可以断网识别。
前置条件： 先从 Umi-OCR 官方仓库 下载并确认 Umi-OCR 可以正常运行。
-
从本项目的 Releases 下载以下三个插件压缩包：
PPOCRv6_ONNX_CPUHyperLPR3_Plate_CPUDDDDOCR_Captcha_Umi
-
解压后得到三个同名文件夹，将它们复制到：
.\Umi-OCR_Paddle_v2.1.5\UmiOCR-data\plugins\ -
完全退出 Umi-OCR，依次进入三个插件的
tools文件夹，双击：01_setup_online.bat -
脚本会联网下载并安装所需依赖和模型。网络正常时，每个插件通常需要几十秒；看到
Files installed表示安装完成。 -
双击启动：
.\Umi-OCR_Paddle_v2.1.5\Umi-OCR.exe -
进入 Umi-OCR 的“全局设置”，即可选择并使用新安装的 OCR 插件。
在 Umi-OCR 全局设置中切换 PP-OCRv6、HyperLPR3 和 ddddocr 插件。
| 插件目录名 | 用途 | 默认安装内容 | 起始设置 |
|---|---|---|---|
PPOCRv6_ONNX_CPU |
文档、截图等通用文字 | small 检测与识别模型、对应配置 | small；关闭可选方向分类 |
HyperLPR3_Plate_CPU |
中国车牌 | 320/640 检测、识别、车牌分类，共 4 个模型 | low；保持其余默认值 |
DDDDOCR_Captcha_Umi |
单行字母数字验证码 | ddddocr 1.5.6 及经典/Beta 模型 | Beta；按图片调整字符范围与长度 |
准备一个能正常运行的 Windows x64 版 Umi-OCR。本安装方案针对 Umi-OCR 2.1.5 自带的 CPython 3.8 x64。先双击 Umi-OCR，确认原有功能可以运行，再从托盘菜单彻底退出。
- 在本仓库右侧 Releases 中打开对应版本，下载所需插件的 ZIP。文件名带
PPOCRv6_ONNX_CPU、HyperLPR3_Plate_CPU或DDDDOCR_Captcha_Umi的是单个插件包。 - 也可以点击绿色 Code → Download ZIP 下载整个源码仓库，解压后打开其中的
plugins文件夹。这条路径同样包含完整安装脚本，能够部署插件。 - 把所需的插件文件夹本身复制到
UmiOCR-data\plugins\。 - 核对下表的三个文件。您的 Umi-OCR 可以放在任何有写入权限的盘符和目录，不要求特定盘符或目录。
- 保持联网，进入该插件的
tools文件夹，双击01_setup_online.bat。安装过程中请不要启动 Umi-OCR，也不要同时运行同一插件的另一个安装窗口。无需管理员权限。 - 等待出现
Files installed。若出现[FAIL]，先按 故障处理 解决，若跳过报错尝试使用，插件功能将不能正常运行。 - （可选，测试可用）双击
02_self_check.bat，把一张适合该插件的图片拖进黑色窗口，按 Enter。路径也可以复制粘贴。查看输出文字是否正确。 - 启动 Umi-OCR，在“全局设置”的 OCR 引擎/接口选择项中选择新插件，再在截图或批量 OCR 页调整该插件的局部设置。
截至本插件发布时间，Umi-OCR官方发布版本为V2.1.5，此版本下插件目录结构如下：
| 文件 | 正确位置（相对 Umi-OCR 软件根目录） |
|---|---|
| Python 解释器 | UmiOCR-data\runtime\python.exe |
| 插件入口，例如 PP-OCRv6 | UmiOCR-data\plugins\PPOCRv6_ONNX_CPU\__init__.py |
| 安装脚本，例如 PP-OCRv6 | UmiOCR-data\plugins\PPOCRv6_ONNX_CPU\tools\01_setup_online.bat |
脚本定位解释器使用自身目录逐级回到 UmiOCR-data，不会调用系统 Python，也不会把 Umi-OCR.exe 当作 Python。双击 BAT 出现黑色窗口是正常现象，窗口会保留错误信息。
| 内容 | 相对相应插件根目录的位置 |
|---|---|
| Python 运行依赖 | site-packages\ |
| PP-OCRv6 small 检测模型 | models\PP-OCRv6_small_det\inference.onnx |
| PP-OCRv6 small 识别模型 | models\PP-OCRv6_small_rec\inference.onnx |
| PP-OCRv6 配置/字典 | 各模型文件夹内的 inference.yml，不能漏掉 |
| HyperLPR3 检测模型 | models\y5fu_320x_sim.onnx、models\y5fu_640x_sim.onnx |
| HyperLPR3 识别/分类模型 | models\rpv3_mdict_160_r3.onnx、models\litemodel_cls_96x_r1.onnx |
| ddddocr Beta 模型 | site-packages\ddddocr\common.onnx |
| ddddocr 经典模型 | site-packages\ddddocr\common_old.onnx |
| 离线重装缓存 | _downloads\，文件名是 SHA-256，不要自行改名 |
ddddocr 两个模型随其官方 wheel 一起下载，并非安装遗漏。本候选版保留官方包原样数据，包内额外的检测权重不用于上述验证码识别模式。
PP-OCRv6 想用 tiny：双击 tools\download_tiny_models.bat，成功后在 Umi 里选择 tiny。想安装 tiny/small/medium 全部档位：双击 tools\download_all_models.bat。不要在未下载 medium 时直接切换到 medium。可选方向分类模型不在本次自动下载清单内，保持该选项关闭即可使用标准检测与识别流程。
ddddocr 的“四位、小写加数字”仅适用于对应样本。如果识别普通演示图片为空，先关闭严格长度校验，再选择合适字符范围；得分不是经过校准的真实正确率。比赛模式需要更多次推理，是否更准确应以自己的标注样本评测。
完成安装和一次成功识别后，关闭 Umi-OCR，断开网络，再重新启动并识别本地图片。识别阶段不会调用安装器，也不会自动下载缺失模型。
换电脑时，关闭程序后复制整个 Umi-OCR 文件夹，或把已经安装完成的插件文件夹复制到另一份同架构 Umi-OCR 的 UmiOCR-data\plugins\。保留 site-packages 和模型；需要离线重装时也保留 _downloads。默认模型目录留空，让插件自动找到自身 models。如果曾手工填写旧电脑的绝对路径，请清空或改成新路径。
03_setup_offline.bat 仅使用已校验的 _downloads 缓存重装，缺少文件会报错，不会偷偷联网。已经正常运行的离线电脑无需重新安装。
- 安装时：只有你主动运行安装脚本才下载依赖/模型，访问 PyPI 文件服务器、Hugging Face 及其下载 CDN、GitHub 原始文件服务器。服务器会像普通下载一样看到访问 IP 和文件请求；安装器不读取或上传你的待识别图片。
- 识别时：图片由 Umi-OCR 通过本机管道交给子进程，结果通过同一管道返回；本插件不需要开放 TCP 端口、远程账号或 API Key。三个插件互相隔离依赖。
- 运行时代码显式调用
onnxruntime.disable_telemetry_events()，并阻止子进程中 Python 层的网络连接。这是防护措施，不是操作系统级的原生 DLL 联网证明。 - “断网仍可识别”证明功能不依赖网络；“代码公开、固定来源和哈希、检查代码、限制出站连接”共同帮助用户判断可信度。不能仅凭开源或一次扫描就保证任何版本绝无恶意代码。
完整测试步骤见 离线与隐私验证，下载来源和散列见 依赖说明、模型来源 及每个插件的 tools/assets.lock.json。
| 现象 | 处理方式 |
|---|---|
| 找不到 Python | 检查上述目录层级；不能隔着多一层解压目录；先安装/解压完整 Umi-OCR |
| Win7 下载依赖被拒绝 | 已知官方 ORT DLL 不兼容，不是被杀毒软件误拦；维护者沿用现有包实测，普通用户等待 Win7 发行包 |
| 下载失败、超时 | 网络未能访问清单内的源；可在能访问这些源的电脑准备完整插件后复制过来；不要关闭 HTTPS 证书校验 |
| SHA-256 不一致 | 停止使用该文件；重试下载，仍失败则报告具体文件名；不要删除校验代码 |
site-packages.previous already exists |
先退出 Umi；将该备份文件夹剪切到另外的备份位置，再重试；不要混用两套包 |
| DLL load failed / 缺少系统入口点 | 核对 x64、Python 3.8、系统和所用 DLL 版本；提供环境报告，不要从不明 DLL 网站补文件 |
| Unsupported model IR version | 依赖和模型不匹配；按当前插件的完整包恢复。清空 sys.modules 不能可靠卸载原生 DLL |
| Umi 中没有新插件 | 核对插件根目录存在 __init__.py，确认复制了正确目录，彻底退出托盘后重启 |
[INCOMPLETE] / 没有文字 |
无图片或图片不适合该模型，尚未完成验收；车牌插件应使用有清晰车牌的图片 |
| 切换后异常 | 先彻底关闭并重启 Umi；不要在 Umi 正运行时覆盖文件；报告切换顺序与版本 |
| Worker exceeded 120 seconds | 图片/模型可能过大或进程卡住；先用小图或 tiny/low/Beta 模式复试 |
报告问题时，在仓库 Issues → New issue 填写系统、Umi 版本、插件版本、步骤和完整报错。tools\04_export_environment.bat 可生成本地依赖/模型哈希报告；查看内容后自行决定是否附上。不要上传个人证件、真实业务验证码或隐私图片。
本项目新增集成代码采用 Apache-2.0；第三方代码、模型和依赖各自遵循其原有许可。详见 LICENSE、NOTICE.md 和 第三方声明。本项目不把上游模型宣称为自研，也不代表上游提供维护承诺。
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