从图片到结构化文本，Chandra开源OCR工具让文档处理效率翻倍

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Chandra开源OCR工具让文档处理效率翻倍，精准转换图片和PDF为结构化文本，保留完整排版布局。

核心内容：
1. Chandra的核心优势：布局感知型OCR，支持40+语言和复杂文档结构
2. 三大应用场景：学术研究、办公文档处理、手写体识别
3. 性能表现：在权威测试中超越主流模型，提供两种高效部署方案

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

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在数字化时代，我们每天都要面对大量纸质文档、扫描件和PDF文件。无论是需要提取表格数据的财务报表，还是包含复杂公式的学术论文，将这些非结构化内容转化为可编辑的文本始终是个难题。传统OCR工具要么丢失排版信息，要么对复杂布局束手无策——直到Chandra的出现。

什么是Chandra？

Chandra是一款基于深度学习的开源OCR模型，能将图片和PDF精准转换为Markdown、HTML或JSON格式，同时完整保留原始文档的排版结构。无论是手写体、表格、数学公式还是多语言混合文本，它都能轻松应对。

作为一款「布局感知型」OCR工具，Chandra解决了传统工具的核心痛点：

• 不仅识别文字，更理解文本在页面中的空间关系
• 支持40+语言，从中文手写体到复杂数学符号都能精准解析
• 两种部署模式：本地HuggingFace推理或远程vLLM服务器，兼顾灵活性与效率

这些场景，Chandra能帮你大忙

1. 学术研究：公式与图表一键提取

面对满是公式的论文页面，Chandra能自动识别并生成LaTeX格式的数学表达式，同时提取图表及对应的标题文字。生成的Markdown文档可直接导入Typora等工具继续编辑，省去手动录入公式的麻烦。

2. 办公场景：表格与表单结构化处理

财务报表、合同条款中的表格是最令人头疼的内容。Chandra不仅能识别表格边框和文字，还能保留单元格合并、嵌套等复杂结构，转换后的HTML表格可直接用于Excel导入或网页展示。

3. 手写文档：潦草字迹也能精准识别

医生处方、手写笔记等非印刷体内容，传统OCR常常识别错误。Chandra针对手写体进行了专项优化，即使是连笔书写的文字也能保持高识别率。

性能有多强？看这份benchmark就知道

在权威的olmocr基准测试中，Chandra以83.1分的综合成绩超越了Gemini Flash 2、GPT-4o等主流模型，尤其在表格识别（88.0分）、长文本识别（92.3分）和老旧扫描件处理（50.4分）等场景中表现突出。

3 分钟快速上手

1. 安装工具

通过pip一键安装：

pip install chandra-ocr

2. 基础使用

处理单文件或整个文件夹：

# 用 vLLM 模式转换 PDF 到指定目录
chandra input.pdf ./output --method vllm

# 用本地模型处理文件夹
chandra ./documents ./output --method hf

3. 交互式体验

启动可视化界面，直观查看转换效果：

# 启动 Streamlit 交互应用
chandra_app

# 启动布局可视化工具
chandra_screenshot

技术架构与开源许可

Chandra基于HuggingFace Transformers和vLLM构建，核心模型采用改进的Qwen 3 VL架构。项目代码遵循Apache 2.0许可，个人与非商业用途可免费使用；企业用户可参考官方商业授权方案。

项目地址：https://github.com/datalab-to/chandra

从扫描件到可编辑文本，从复杂表格到数学公式，Chandra正在重新定义OCR工具的能力边界。无论是研究者、办公族还是开发者，这款开源工具都能帮你从繁琐的文档处理中解放出来——现在就试试，让AI为你的工作效率加速。

我是东哥，大模型算法工程师，职场努力搬砖，业余时间寻找第二曲线、探索更多人生可能，聚焦AI编程、AI智能体、大模型私有化方向。

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