几款 PDF 虚拟打印机的对比表格：

功能/特性

Microsoft Print To PDF

Foxit Reader PDF Printer

Adobe PDF

clawPDF

安装方式

Windows 自带；运行输入 optionalfeatures 打开可选功能，勾上 [Microsoft Print To PDF]

安装 Foxit Reader 时自动安装

安装 Adobe Acrobat 时自动安装

手动下载并安装（开源）https://github.com/clawsoftware/clawPDF

支持格式

PDF

PDF

PDF

PDF, PDF/A-1b, PDF/A-2b, PDF/A-3b, PDF/X, PDF/Image, OCR, SVG, PNG, JPEG, TIF, TXT

OCR 功能

否

否

否

是 (支持 OCR)

支持 PDF/A

否

否

否

是 (支持 PDF/A-1b, PDF/A-2b, PDF/A-3b)

文件输出选项

PDF

PDF

PDF

支持多种格式，如 PDF, Image, SVG, PNG 等

用户界面

简单易用

简洁，集成在 Foxit Reader 中

丰富且集成于 Adobe Acrobat 中

简单但功能强大，命令行支持

开发者支持

无

有，但仅限于 Foxit 产品内

有，但仅限于 Adobe 产品内

开源，支持开发者自定义，GitHub 项目

平台支持

Windows 10 及以上

Windows 7 及以上

Windows 7 及以上

Windows (开源，支持其他平台移植)

特殊功能

集成到 Windows 操作系统内

提供一些 Foxit 特有的功能

强大的编辑和注释功能

高度可定制，支持多种打印选项，适合开发者

价格

免费

免费

需要付费

免费（开源）

说明：

Microsoft Print To PDF：是 Windows 系统自带的虚拟打印机，简洁易用，但功能较为基础。

Foxit Reader PDF Printer：与 Foxit Reader 集成，免费，适合基本的 PDF 打印需求，操作界面简洁。

Adobe PDF：提供丰富的 PDF 编辑和管理功能，适合需要更多高级功能的用户，但需要购买 Adobe Acrobat。

clawPDF：一款功能强大的开源 PDF 虚拟打印机，支持多种格式输出，适合开发者，支持 OCR 和 PDF/A 等格式，功能非常丰富。

如果你需要一个轻便的解决方案，Microsoft Print To PDF 已足够满足大部分日常需求。如果需要更多格式支持、OCR 或自定义选项，clawPDF 是一个不错的开源选择。

这是一个开源的虚拟（网络）打印机，适用于 Windows 系统，允许您创建 PDF、进行 OCR 文本识别并打印图像，具有通常仅在企业解决方案中可用的高级功能。

clawPDF 是一款功能丰富的虚拟 PDF/OCR/图像打印机，虽然它看起来像是另一个普通的虚拟 PDF 打印机，但实际上它具备了许多通常只出现在企业解决方案中的功能。通过 clawPDF，用户可以创建多种格式的文档，包括 PDF/A-1b、PDF/A-2b、PDF/A-3b、PDF/X、PDF/Image、OCR、SVG、PNG、JPEG、TIF 和 TXT。此外，用户还可以轻松访问文档的元数据，并在共享前删除它。

它还具有密码保护文档和加密文件的功能，支持最多256位的 AES 加密。clawPDF 提供了一个脚本接口，可以通过 Python、PowerShell、VBScript 等自动化处理流程，并支持在打印服务器上安装，允许通过网络打印文档。

该工具是开源的，兼容所有主要的 Windows 客户端和服务器操作系统（x86/x64/ARM64），还支持多用户环境。

主要功能：

支持多种格式的打印：PDF、PDF/A、OCR、SVG、PNG、JPEG 等

支持 PDF/A 认证

光学字符识别 (OCR)

脚本接口（Python、PowerShell、VBScript 等）

支持共享网络打印

支持 SVG 导出

命令行支持

256 位 AES 加密

主题切换（浅色/深色）

支持 ARM64 平台

完整的 Unicode 支持

支持创建多个打印配置文件

无广告、间谍软件和烦扰程序

下载链接：

clawPDF 版本 0.9.3

适用环境：

Windows Server 2022、2019、2016

Windows 11 x64/ARM64、Windows 10 x86/x64/ARM64

Windows 8 和 7

它是免费的，并且支持在企业环境中快速部署，适合需要多格式输出、OCR 或自定义打印选项的用户。

开源OCR（光学字符识别）项目，以及它们的下载地址和相关信息。这些项目提供了文本识别功能，适用于不同的应用场景，且可以自由下载和使用。

1. Tesseract OCR

简介：由Google支持的开源OCR引擎，支持多种语言和字符集，广泛用于文本识别。

下载地址：Tesseract GitHub

2. OCR.space

简介：免费的在线OCR工具，提供API接口，便于开发者使用。

下载地址：OCR.space

3. EasyOCR

简介：基于深度学习的开源OCR库，支持80多种语言的文本识别。

下载地址：EasyOCR GitHub

4. PaddleOCR

简介：由百度开源的OCR项目，支持80多种语言，提供高精度的文本识别。

下载地址：PaddleOCR GitHub

5. CuneiForm

简介：一个开源OCR工具，特别适用于古文献和字符的识别。

下载地址：CuneiForm GitHub

6. Kraken OCR

简介：一个开源OCR工具，擅长识别古籍文献和手写文本。

下载地址：Kraken GitHub

7. OCRopus

简介：由Google开发的OCR系统，采用机器学习技术，适用于文档分析和布局识别。

下载地址：OCRopus GitHub

8. Calamari OCR

简介：基于深度学习的OCR引擎，支持多种语言，特别适用于手写文本的识别。

下载地址：Calamari GitHub

9. Textract

简介：用于从PDF中提取文本，并进行OCR转换，适用于自动化文档处理。

下载地址：Textract GitHub

10. PyTesseract

简介：Tesseract的Python绑定库，便于在Python中调用Tesseract进行OCR识别。

下载地址：PyTesseract GitHub

11. DeepOCR

简介：一个基于深度学习的OCR框架，支持表格和复杂文档的OCR识别。

下载地址：DeepOCR GitHub

12. VietOCR

简介：专门针对越南语和其他亚洲语言的OCR工具，支持手写和印刷文本的识别。

下载地址：VietOCR GitHub

13. Leptonica

简介：图像处理库，作为Tesseract的底层库之一，广泛应用于OCR和图像处理。

下载地址：Leptonica GitHub

14. OpenOCR

简介：基于Tesseract的OCR工具，旨在为开发者提供一个简单的OCR解决方案。

下载地址：OpenOCR GitHub

15. TextRecognitionDataGenerator

简介：用于生成合成数据来训练OCR模型，适合开发和测试OCR系统。

下载地址：TextRecognitionDataGenerator GitHub

16. Tesseract.js

简介：Tesseract的JavaScript版本，允许在浏览器中直接进行OCR识别。

下载地址：Tesseract.js GitHub

17. TextRazor

简介：文本解析库，支持从图像中提取文本，并进行语义分析。

下载地址：TextRazor GitHub

18. RoboOCR

简介：开源OCR工具，适用于批量处理和自动化文档提取。

下载地址：RoboOCR GitHub

19. Handwritten Text Recognition

简介：专注于手写文本识别的开源项目，基于深度学习技术。

下载地址：Handwritten Text Recognition GitHub

20. OpenCV OCR

简介：结合OpenCV和OCR的工具，广泛应用于图像处理和对象检测。

下载地址：OpenCV GitHub

21. PyOCR

简介：为Python开发者提供的OCR框架，支持与Tesseract和其他OCR引擎兼容。

下载地址：PyOCR GitHub

22. LSTMs OCR

简介：基于LSTM的OCR工具，适用于手写文本和复杂布局的识别。

下载地址：LSTMs OCR GitHub

23. Read PDF

简介：一个基于Python的开源工具，用于从PDF文件中提取文字，并实现OCR转换。

下载地址：Read PDF GitHub

24. TrOCR

简介：基于Transformer的OCR工具，专注于文本识别，适用于低质量或噪声图像。

下载地址：TrOCR GitHub

25. Scanbot OCR SDK (Open Source Version)

简介：Scanbot的开源OCR SDK，支持图像和文档的OCR识别。

下载地址：Scanbot OCR SDK GitHub

26. DocTR

简介：Document Text Recognition，基于深度学习的OCR库，支持多种文档格式和语言。

下载地址：DocTR GitHub

27. NeuroOCR

简介：基于深度神经网络的OCR系统，支持更精确的字符识别。

下载地址：NeuroOCR GitHub

28. Scanbot

简介：适用于文档扫描和OCR识别的SDK，开源版本提供了API接口。

下载地址：Scanbot GitHub

29. Cloud OCR SDK

简介：提供云端OCR识别服务的SDK，支持各种文档格式。

下载地址：Cloud OCR SDK GitHub

30. Tesseract-OCR.NET

简介：Tesseract的.NET封装，使得开发者能够在.NET应用程序中实现OCR识别。

下载地址：Tesseract-OCR.NET GitHub

这些开源OCR项目能够覆盖广泛的OCR需求，包括简单的文本识别、手写文本识别、以及对多种语言的支持。你可以根据需求选择合适的OCR库或框架，并根据项目的文档进行安装和配置。

使用时间线模型分析 OCR（光学字符识别，Optical Character Recognition） 技术的发展，能帮助我们了解它的历史演变、技术进步和应用趋势。以下是根据OCR的发展历程，按照时间线模型的分析：

1. 初期探索与理论构建（1920s - 1950s）

1920s-1930s：

早期概念：光学字符识别的概念最早可以追溯到1920年代。虽然当时没有现代的计算机技术，但一些理论已开始构思如何通过机器识别文本。

最早的尝试：1929年，美国的 Edward I. S. 提出了文字识别的早期想法，尽管技术并不成熟。

1940s-1950s：

计算机科学的奠基：第二次世界大战后，计算机科学蓬勃发展，为OCR的研究奠定了基础。

实验性机器识别：OCR的实际研究开始出现，虽然计算机硬件非常基础，但学者们开始尝试将文字识别算法与机械设备结合。

2. OCR的初步应用与技术突破（1960s - 1970s）

1960s：

第一个OCR机器的诞生：1960年代，Ray Kurzweil 和其团队开发了第一个OCR设备，能够识别手写或打印的数字字符。

限制性应用：最早的OCR机器只能处理单一的字体，且识别准确度较低。主要应用于邮政、银行等领域，处理邮政信件和票据。

1970s：

多种字体识别：OCR技术的精度和速度逐步提高，开始能够识别不同类型的打印字体，逐渐走向商用。

商业化应用的起步：一些企业如 Kurzweil Computer Products 和 IBM 等开始商业化OCR技术，推出适用于扫描和识别打印文本的设备。

3. OCR技术成熟与商业化（1980s - 1990s）

1980s：

计算机硬件的进步：随着计算机处理能力的提升，OCR的识别精度和速度显著提升。

字形识别与算法发展：OCR开始使用模板匹配和模式识别算法，这使得系统能够识别更多复杂的字体。

广泛应用：OCR技术逐步进入办公自动化领域，用于档案数字化、图书馆管理、文档存档等应用。

1990s：

开放源代码软件的出现：OCR软件开始开源，出现了一些商业软件如 OmniPage 和 Readiris，这些软件让普通用户也能轻松利用OCR技术将纸质文件转换为数字文档。

多语种识别：技术逐步支持多种语言字符识别，扩大了OCR的应用范围。

4. 智能OCR与深度学习的结合（2000s - 2010s）

2000s：

OCR与AI结合：随着计算机视觉和人工智能的快速发展，OCR技术逐步开始结合 机器学习 和 图像处理 技术，提高了复杂文档的识别能力。深度学习特别是卷积神经网络（CNN）开始应用于OCR中，使得系统在更复杂的环境下也能保持较高的识别准确率。

基于云的OCR服务：云计算的发展使得OCR逐步服务化，用户可以通过互联网访问OCR服务，不需要依赖本地硬件和软件。

2010s：

深度学习的广泛应用：深度学习和神经网络技术的飞速发展推动了OCR技术的进一步成熟，特别是在 Google Vision API 和 Tesseract OCR 等工具中应用了深度神经网络。

处理复杂文档的能力提升：现代OCR技术开始支持手写文字、复杂布局文档（如表格、图像中的文字）以及扫描文本中的字符识别。

集成与自动化：OCR被集成到更多的自动化办公和工作流系统中，如自动文件归档、文档管理系统等。

5. OCR的智能化与应用拓展（2020s及未来）

2020s：

实时OCR：OCR技术不仅仅局限于批量处理静态图像，现在已经能够实现实时识别，如实时翻译、自动字幕生成等应用。

自然语言处理结合：OCR技术与自然语言处理（NLP）结合，能更加智能地理解文本上下文，提取信息，进行更复杂的文本分析。

多模态数据融合：OCR不再单独处理文本，结合图像识别、语音识别等技术，实现多模态的智能识别。例如，通过图像理解文档中的文字和图像结构，再结合语音识别进行内容解析。

边缘计算与移动应用：随着移动设备计算能力的提升和5G的普及，OCR技术开始广泛应用于智能手机、智能硬件（如AR眼镜）等设备，实现更多场景下的实时文字识别。

未来：

跨语言、多文化适配：OCR将在全球范围内适配更多语言、方言和书写系统。未来的OCR系统将更加注重不同文化、书写风格的适应能力。

自适应和进化系统：通过持续学习和深度学习，OCR技术可能变得更加智能化，能够自动识别不同环境中的字体、书写风格和手写文字，并不断自我优化。

隐私和数据保护：随着对数据隐私和安全的日益关注，OCR技术将朝着更安全的方向发展，特别是在金融、医疗等行业的应用中。

通过时间线模型分析，OCR从最初的基础理论探索，到初步商业化应用，再到现代智能化发展，经历了长时间的技术积累和创新。每个阶段都受到硬件技术、算法进步以及计算机科学的推动，OCR不断从单纯的文本识别走向智能化、多模态的综合信息处理技术。随着深度学习、云计算和边缘计算的兴起，OCR的应用范围和能力已经超越了最初的设想，未来还将在更多场景中发挥重要作用。

OCR（光学字符识别，Optical Character Recognition） 技术广泛应用于多个行业和场景，帮助实现从图像或扫描文档中提取文字的自动化处理。以下是一些主要的应用场景：

1. 文档数字化与管理

档案管理：将纸质档案转换为数字文档，便于存储、管理和检索。特别适用于政府、企业和医疗行业等需要大量文档存档的领域。

电子书和出版：将印刷书籍和期刊转换为可编辑的电子文档，方便进行内容修改和再利用。

纸质文件转换：例如，图书馆和档案馆使用OCR技术将旧书籍、手稿、档案等文献数字化，便于保存和查阅。

2. 银行与金融行业

支票处理：银行使用OCR技术自动识别支票上的文本（如金额、日期、账户号码等），提高处理效率。

票据扫描与自动化处理：OCR用于扫描和识别银行票据、发票、合同等文件，自动化提取关键信息并输入系统。

信用卡信息录入：信用卡在使用过程中，OCR技术可以识别卡片上的数字和字母，便于自动填写支付信息。

3. 医疗健康领域

电子病历（EMR）：OCR帮助医院将纸质病历转化为电子病历，方便医生查看和更新病人信息。

处方药物识别：通过OCR识别医生开具的药方或处方，自动生成药品清单，提高药物管理效率。

医学图像分析：OCR可与医学影像结合，提取医学报告中的关键信息，帮助医生快速做出诊断。

4. 教育行业

考试与作业批改：OCR可以帮助自动化识别学生考试卷中的答案，特别是对于选择题或填空题，减少人工批改的时间。

学习资料数字化：通过OCR技术将教科书、参考书、学术文章等内容转化为电子文档，方便教师和学生获取和使用。

手写笔记数字化：将手写笔记或作业扫描并通过OCR转换为文本，方便学生整理和编辑。

5. 交通与物流

车牌识别：OCR被广泛应用于交通监控系统中，自动识别车辆的车牌号码，用于收费、监控、停车管理等。

快递单号扫描：物流公司使用OCR识别包裹上的运单号，自动追踪货物的运输路线和状态。

身份证与驾驶证识别：在安检、自动取票、注册登记等场景中，OCR可以读取身份证、驾驶证等证件上的文字信息。

6. 商业与零售

商品条形码扫描：OCR可以与条形码扫描系统结合，快速识别商品信息并完成结算和库存管理。

发票和账单处理：OCR自动提取电子发票、收据、账单中的信息，简化财务核算流程，提高工作效率。

广告和市场分析：在广告行业，OCR可以分析广告文本，帮助企业了解广告内容的传播效果。

7. 法律与政府

法律文件数字化：法院和律师事务所使用OCR技术将大量的法律文件、合同、判决书等转化为数字文本，方便管理和搜索。

自动化文书生成：在法律领域，OCR可以提取法律文档中的关键信息，辅助法律文书的生成和编辑。

公共记录扫描：政府部门使用OCR技术将历史记录、公共档案等转换为可检索的电子档案，方便公众访问和政府管理。

8. 安全与监控

护照与签证识别：机场、海关等地方使用OCR技术识别护照、签证上的文本信息，进行身份验证和安检。

银行卡与身份证识别：OCR在金融安全领域中，用于识别和验证身份证、银行卡等的真实信息，防止欺诈行为。

文档安全：OCR也能检测扫描文档的内容，通过提取并匹配文档中的关键字来防止文件篡改和伪造。

9. 语言翻译与国际化应用

实时翻译：OCR与机器翻译结合，可以实现实时翻译功能，例如将图片中的外文文本翻译成本地语言，广泛应用于旅行、跨境电商等场景。

多语种支持：OCR技术不仅限于英文，还可以识别多种语言，包括中文、日文、阿拉伯文等，拓展了其全球化应用的可能性。

10. 个人助理与智能应用

扫描与识别手写笔记：OCR应用在智能手机上，帮助用户扫描并转换手写笔记或手写字条为文本内容。

文字提取与归档：OCR可以帮助用户提取和整理数字化文件中的关键信息，用于个人档案管理或备份。

11. 广告与媒体

图片文字识别：OCR可以从广告、社交媒体图片或新闻中提取文字，进行内容分析和数据挖掘。

视频字幕生成：OCR技术能够从视频中的画面提取字幕或图像中的文字，自动生成可编辑的字幕文件。

OCR技术已经在各行各业中得到了广泛的应用，特别是在需要高效处理大规模文档、图片和文字信息的场景中。随着人工智能和深度学习的发展，OCR的应用场景还将不断扩展，提供更智能、精确的服务，提升各行业的效率和用户体验。

OCR（光学字符识别）技术的应用领域非常广泛，从文档扫描到自动化数据提取等，都能看到它的身影。以下是全球公认的OCR技术前十，涵盖了各种应用场景，基于准确性、速度、易用性和支持的语言种类等方面的表现：

1. Google Cloud Vision OCR

特点：Google的OCR服务利用强大的云计算和机器学习技术，提供高精度的文本识别。支持各种图像格式，尤其擅长识别复杂文档和非标准文本。

优势：

高精度，尤其在识别手写文本和多语言支持方面表现优秀。

支持PDF、图片等多种格式。

可集成至Google Cloud生态系统中。

2. Adobe Acrobat OCR

特点：作为PDF和文档管理的行业领导者，Adobe Acrobat提供强大的OCR工具，能够准确地将扫描的文档转化为可编辑和可搜索的文本。

优势：

高质量的PDF文档识别。

支持多种语言，特别适用于扫描文档和表格。

强大的PDF编辑和转换功能。

3. ABBYY FineReader

特点：ABBYY是OCR领域的领先企业，其FineReader软件被广泛应用于文档数字化和数据提取。它支持多种语言和字体，能够高效地识别复杂文档。

优势：

准确性高，尤其在复杂布局的文档中表现突出。

支持手写文本识别和表格数据处理。

强大的文档转换和编辑功能。

4. Tesseract

特点：Tesseract是一个开源OCR引擎，由Google维护，支持多种语言，包括一些小众语言。它广泛应用于各种自定义项目。

优势：

免费且开源，社区活跃，适合开发者和研究人员。

支持多种语言和字符集，能够处理各种字体和文本样式。

灵活性强，适合定制化开发。

5. Microsoft Azure Computer Vision OCR

特点：微软Azure的计算机视觉OCR服务是一项基于云的解决方案，能够识别图片中的文本并返回结构化数据。它适用于扫描文档、名片、票据等。

优势：

高精度，支持多种语言。

轻松与Azure云服务集成，方便企业使用。

支持图像中的文本区域自动检测和提取。

6. Amazon Textract

特点：Amazon Textract是一项基于云的OCR服务，专注于从扫描文档中提取文本和表格数据。它能够识别各种表单字段，并输出结构化数据。

优势：

高效的表格和表单数据提取。

支持扫描文档的多种格式，能够处理复杂文档布局。

与AWS生态系统的其他服务集成紧密。

7. Readiris

特点：Readiris是一款OCR软件，能够将扫描的图像转换成可编辑的文本格式。它支持多种文件格式，如PDF、Word和Excel，并具有强大的文本识别功能。

优势：

支持丰富的输出格式，包括Word、Excel、PDF、文本文件等。

强大的多语言支持，能够准确识别不同语言的文档。

支持从图像中提取表格数据。

8. OmniPage

特点：由Kofax开发，OmniPage是市场上最强大的OCR工具之一，能够处理各种类型的文档并转换成可编辑格式。它适合大规模文档处理工作。

优势：

高速高效，能够批量处理大量文档。

支持多种输出格式，包含Microsoft Office和PDF。

良好的布局和格式保留功能。

9. Prizmo

特点：Prizmo是一款为iOS和MacOS开发的OCR应用，支持从图片中提取文本。它适用于扫描文档、名片等。

优势：

专为iOS/macOS优化，界面简洁，使用方便。

支持多种语言，能够识别多种字体。

支持与云端应用同步和集成。

10. Soda PDF OCR

特点：Soda PDF提供OCR功能，能够将扫描的PDF文件转换为可编辑格式。它支持文本识别、表单数据提取和文档转换。

优势：

专注于PDF文档的OCR，具有较强的文档处理功能。

用户界面友好，易于使用。

支持多种输出格式，包括Word、Excel和PowerPoint。

总结

高准确性：ABBYY FineReader、Tesseract 和 Google Cloud Vision 是在精度和性能方面的佼佼者，尤其在多语言支持和复杂文档处理上表现优秀。

云服务优选：Google、Microsoft Azure、Amazon Textract 提供了强大的云端OCR服务，适合大规模文档处理和数据提取。

强大的桌面应用：Adobe Acrobat、ABBYY FineReader 和 OmniPage 是文档数字化和数据处理领域的领导者，适合各种企业需求。

开源与灵活性：Tesseract 作为开源OCR引擎，尤其适合开发者进行定制化开发。

选择OCR工具时，需要根据自己的需求（如精度、速度、可扩展性、云支持等）进行判断。

关于OCR（光学字符识别）技术，目前全球有多家公司和技术排名靠前。以下是一些知名的OCR技术供应商，它们在全球范围内享有较高的声誉，并在各自的领域中占据领先地位：

ABBYYABBYY是OCR技术的全球领导者，提供一流的文字识别软件和数据提取解决方案，广泛应用于文档管理、自动化流程等领域。

Adobe Acrobat ProAdobe的OCR技术通过Acrobat Pro的PDF编辑功能提供强大的扫描文档识别，能够识别并转换PDF中的文本。

Google Cloud Vision OCRGoogle Cloud Vision利用其强大的AI引擎，提供非常精准的OCR识别，特别擅长处理图像中的文本识别。

Microsoft Azure Cognitive Services OCR微软的OCR技术通过Azure Cognitive Services提供多种语言的文本识别，支持图片和扫描文档的处理。

Tesseract OCR由Google支持的开源OCR引擎，Tesseract是广泛使用的免费OCR工具，支持多种语言，适用于开发者和技术爱好者。

KofaxKofax提供一系列文档自动化和OCR解决方案，广泛应用于企业的文档数字化和数据提取工作。

OmniPageOmniPage是Nuance Communications推出的OCR软件，以其高精度和对复杂文档的识别能力而闻名。

Scanbot SDKScanbot SDK是为开发者提供的OCR软件开发工具包，支持文档扫描和文字识别，广泛应用于移动应用开发。

RossumRossum专注于OCR技术在商业文档自动化处理方面的应用，尤其在发票和收据的识别与提取上有很强的优势。

Captricity这家公司提供强大的OCR和数据处理服务，尤其擅长处理手写文本的识别，适用于医疗和保险行业。

PDF.coPDF.co提供OCR API服务，能够快速识别PDF文档中的文本并进行提取，适合开发者使用。

Zoho OCRZoho提供的OCR工具集成在其文档管理系统中，支持多语言识别，并且可以高效地处理不同类型的扫描文件。

PrizmoPrizmo是一款面向个人用户的OCR应用程序，支持文字扫描与提取，并且对图像质量要求较低。

SimpleOCRSimpleOCR是一个免费的OCR软件，适用于Windows操作系统，能够从图像中提取文本，适合基础应用。

ReadirisReadiris提供高效的OCR文本识别，并且支持将识别结果转换为各种文件格式，如PDF和Word。

FineReader由ABBYY推出，FineReader专注于图像和文档的OCR识别，并且能保留原始布局格式，适用于多种行业。

Anyline OCRAnyline提供OCR开发工具，专注于移动设备上的文字识别，尤其适合条形码、QR码等数据提取。

OCR.spaceOCR.space提供免费的在线OCR工具，支持多种语言的文字识别，适合简单的文档转换任务。

Xerox DocuShareXerox的OCR技术与其文档管理系统集成，为企业提供高效的文档扫描和文字提取服务。

SlyceSlyce专注于条形码和QR码扫描技术，同时也提供OCR功能，广泛应用于零售和物流行业。

Cloud OCR SDK由Veryfi提供，这款OCR SDK提供了强大的文档和表单识别能力，适用于自动化数据提取。

NanonetsNanonets提供AI驱动的OCR解决方案，能够高效处理复杂的表格和手写文本。

TextGrabberTextGrabber由ABBYY开发，适用于移动设备，能够快速识别并翻译拍照的文本。

Veryfi OCRVeryfi专注于发票、收据等金融文档的OCR识别和自动数据提取，具有较高的精准度。

Adobe ScanAdobe Scan是Adobe推出的一款免费OCR扫描应用，适合日常办公和个人使用，支持文档扫描和转换为PDF格式。

CortexicaCortexica提供智能视觉解决方案，专注于图像识别和OCR技术的应用，特别适用于零售行业。

DocparserDocparser是专为商业文档自动化设计的OCR工具，能够解析发票、订单等结构化文档。

HyperScienceHyperScience提供企业级OCR解决方案，专注于自动化文档处理和数据提取，广泛应用于金融、保险等行业。

TextRazorTextRazor提供强大的OCR和文本分析功能，支持从图片、PDF和文档中提取文本数据。

SnipSnip提供强大的OCR识别功能，尤其在手写文字的识别方面表现突出，适用于多种行业的文档数字化需求。

这些公司和技术平台都在OCR领域内具有重要的影响力，并提供多样化的解决方案，以满足不同行业的需求。如果你有特定需求，可以根据用途选择最合适的OCR技术。

全球一些OCR（光学字符识别）技术供应商和平台的前100名（不按特定顺序），它们在文本识别、图像处理和数据提取方面具有较高的声誉和市场份额。这些技术涵盖了从个人用户到企业级解决方案的广泛应用。

ABBYY FineReader

Google Cloud Vision OCR

Microsoft Azure Cognitive Services OCR

Tesseract OCR

Adobe Acrobat Pro OCR

Kofax OmniPage

Rossum

OmniPage by Nuance

Scanbot SDK

PDF.co

Zoho OCR

Prizmo

SimpleOCR

Readiris

FineReader PDF

Anyline OCR

OCR.space

Xerox DocuShare

Slyce

Cloud OCR SDK

Nanonets

TextGrabber

Veryfi OCR

Adobe Scan

Cortexica

Docparser

HyperScience

TextRazor

Snip

Capture2Text

ABBYY FlexiCapture

Cognex VisionPro OCR

PaddleOCR

Vize.ai

Cedar’s OCR

i2OCR

EasyOCR

Amazon Textract

Veritone

AI OCR by Captricity

Clarifai

M-Sense OCR

Prisma AI

ScanSnap Manager

Genius OCR

DigitalPersona

API.ai OCR

MikroOCR

Haystack OCR

Textengine OCR

PaperScan

Jina AI OCR

Bluestone AI

DocuSign OCR

Card.io

SimulTrans OCR

Qoppa OCR

Kaedim Vision

DocuFast

GdPicture OCR

Xtracta

Hyland OnBase OCR

IBM Watson Visual Recognition OCR

Batch OCR

Nanonets OCR API

Kiwi OCR

Neural Labs OCR

ReScan

OCRTools

Vexbot OCR

Open OCR

Silverbullet OCR

Image-to-Text (i2t)

Zen OCR

Bishop Fox OCR

Textract by Amazon Web Services (AWS)

Ultralytics OCR

TeraRecon OCR

Flyer OCR

Fortify OCR

CognitionX

Chooch AI OCR

Parseur

NeuroOCR

StatSoft OCR

BrainFrame OCR

Vieworks OCR

ABBYY Cloud OCR

Turing OCR

Keyence OCR

Octopus OCR

VText OCR

AkiraOCR

ImageMagick OCR

PSPDFKit OCR

TruOCR

Oculus OCR

Cloudinary OCR

MediAPI OCR

Digital Data Extraction OCR

这些OCR技术大多能应用于文件扫描、文档管理、数据提取、图像分析、票据处理、自动化办公等多个领域，既有大公司提供的企业级解决方案，也有面向开发者和个人用户的开源工具和SDK。

你可以根据需求选择合适的OCR工具，考虑因素包括处理精度、支持语言、部署方式、API易用性和价格等。