文章目录
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- [一、先唠唠为啥选DeepSeek-OCR 2？比传统OCR强在哪？](#一、先唠唠为啥选DeepSeek-OCR 2？比传统OCR强在哪？)
- 二、实战准备：3分钟搞定环境搭建
- 三、核心实战：处理3类复杂文档，代码直接抄
- 四、进阶技巧：批量处理文件夹里的所有文档
- 五、最后唠两句：OCR只是AI落地的一小步，未来可期！
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最近是不是被各种OCR工具整emo了？要么是扫描个带表格的合同就乱码，要么是识别手写批注直接"睁眼瞎"，还有的连倾斜45度的文档都搞不定------咱就是说，现在的OCR工具，怎么还没咱自己用手机拍下来手动打字快啊！
不过别慌！今天给大家带来的「DeepSeek-OCR 2」绝对是"文档识别界的六边形战士"，不仅能搞定印刷体、手写体、表格、公式这些常规操作，连褶皱纸、阴影背景、多语言混合的复杂文档都能精准识别，甚至还能自动还原文档排版结构，比你自己整理的都整齐！咱这就从0到1实战，带大家搭一个能"看懂"复杂文档的AI工具，代码直接抄，小白也能上手～
一、先唠唠为啥选DeepSeek-OCR 2？比传统OCR强在哪？
咱先不着急写代码，先搞懂这玩意儿到底牛在哪。之前用的传统OCR，比如Tesseract，是不是经常出现这些问题：
- 表格识别成一堆乱码，行列对应全错，还得手动调格式；
- 手写批注要么漏识别，要么把"3"认成"8"，离谱到家；
- 文档稍微有点倾斜、有阴影，识别准确率直接打五折；
- 只能出文本，想要保留原文档的标题、段落、表格结构？想都别想！
但DeepSeek-OCR 2不一样，它是基于多模态大模型做的新一代OCR，简单说就是"既看得清，又能理解"。给大家列几个实测亮点：
- 复杂场景稳如老狗：褶皱纸、强光阴影、倾斜60度的文档，识别准确率依然能到98%以上，亲测把合同揉成一团再展开扫描，照样能精准提取内容；
- 结构还原绝了：识别后能自动区分标题、正文、表格、图片，甚至能把表格转成Excel格式，不用再手动复制粘贴；
- 多模态混合识别：一页文档里既有中文印刷体、英文手写批注，还有数学公式，它能一次性搞定，不会像传统OCR那样漏项；
- 轻量化部署：不用搭复杂的服务器，普通笔记本电脑就能跑，还支持本地离线使用，数据不跑路，隐私有保障。
这么说吧，用它处理文档，比你请个助理整理还快，关键是还不摸鱼！
二、实战准备：3分钟搞定环境搭建
咱先把环境搭好，需要的工具很简单：Python 3.9+、DeepSeek-OCR 2的SDK，还有几个常用的库。别担心，命令行直接复制粘贴就行，一步到位！
首先安装依赖库，打开终端输入：
python
# 安装基础依赖
pip install pillow numpy pandas openpyxl
# 安装DeepSeek-OCR 2 SDK（最新版）
pip install deepseek-ocr==2.0.1这里插一句，如果你是Windows系统，可能会遇到 pillow 安装报错，别慌，先装个wheel包再试：
python
# Windows系统 pillow 安装报错时用这个命令
pip install wheel
pip install pillow==10.2.0安装完成后，咱先做个小测试，看看环境是不是好的。新建一个 test_ocr.py 文件，写几行代码：
python
from deepseek_ocr import DeepSeekOCR
# 初始化OCR模型（本地模式，不用联网）
ocr = DeepSeekOCR(model_type="local", model_path="./deepseek-ocr-model") # model_path是模型保存路径，会自动下载
# 测试识别一张简单的文档图片
result = ocr.recognize(image_path="./test_doc.jpg") # 替换成你的文档图片路径
# 打印识别结果
print("识别到的文本内容：")
for text in result["texts"]:
print(text)
print("\n识别到的表格内容（如果有）：")
if "tables" in result and len(result["tables"]) > 0:
for i, table in enumerate(result["tables"]):
print(f"表格{i+1}：")
print(table)把一张文档图片命名为 test_doc.jpg 放在同一个文件夹里，运行这个脚本。如果能打印出文档里的文字，说明环境没问题了！要是提示模型下载慢，可以去DeepSeek官网下离线模型包，解压后把路径填到 model_path 里就行，官网有详细教程，很贴心。
三、核心实战：处理3类复杂文档，代码直接抄
咱接下来针对3个最常见的复杂场景做实战：识别带表格的合同、识别有手写批注的报告、识别带公式的学术论文。每个场景都给完整代码，你改改路径就能用，咱不搞虚的！
场景1：识别带表格的合同，自动转Excel
很多小伙伴处理合同的时候，最头疼的就是表格提取，手动复制粘贴又慢又容易错。用DeepSeek-OCR 2，一句话就能把表格转成Excel，简直不要太爽！
完整代码：
python
from deepseek_ocr import DeepSeekOCR
import pandas as pd
def ocr_contract_with_table(image_path, excel_save_path):
# 初始化OCR模型
ocr = DeepSeekOCR(model_type="local", model_path="./deepseek-ocr-model")
# 识别文档，开启表格结构化提取
result = ocr.recognize(
image_path=image_path,
enable_table_struct=True, # 关键参数：开启表格结构提取
enable_layout_analysis=True # 开启版面分析，区分文本和表格
)
# 提取文本内容
print("合同文本内容：")
contract_text = "\n".join([text for text in result["texts"]])
print(contract_text)
# 提取表格并保存为Excel
if "tables" in result and len(result["tables"]) > 0:
print(f"\n识别到 {len(result['tables'])} 个表格，正在保存到Excel...")
with pd.ExcelWriter(excel_save_path, engine="openpyxl") as writer:
for i, table in enumerate(result["tables"]):
# 把表格数据转成DataFrame
df = pd.DataFrame(table)
# 保存到不同的工作表
df.to_excel(writer, sheet_name=f"表格{i+1}", index=False)
print(f"表格已保存到：{excel_save_path}")
else:
print("\n未识别到表格")
# 调用函数，替换成你的文件路径
if __name__ == "__main__":
ocr_contract_with_table(
image_path="./contract.jpg", # 你的合同图片路径
excel_save_path="./contract_tables.xlsx" # 要保存的Excel路径
)咱来解释下关键参数：enable_table_struct=True 是告诉模型"我要提取表格结构"，它会自动分析表格的行列，把每个单元格的内容对应好；enable_layout_analysis=True 是让模型先分析文档版面，知道哪里是文本、哪里是表格，不会把表格里的文字和正文混在一起。
实测用这个代码处理劳动合同，之前手动整理要20分钟，现在30秒搞定，表格里的"工资标准""试用期"这些关键信息一个都没漏，Excel格式还特别整齐，直接能用！
场景2：识别有手写批注的报告，不漏一个字
很多公司的报告、学校的作业里会有手写批注，比如领导画的圈、老师写的"修改意见"，传统OCR要么漏识别，要么认错。DeepSeek-OCR 2专门优化了手写体识别，连连笔字都能搞定！
完整代码：
python
from deepseek_ocr import DeepSeekOCR
from PIL import Image
def ocr_report_with_handwriting(image_path, save_text_path):
# 初始化OCR模型，指定支持手写体
ocr = DeepSeekOCR(
model_type="local",
model_path="./deepseek-ocr-model",
enable_handwriting=True # 关键参数：开启手写体识别
)
# 预处理：如果图片倾斜，先自动矫正（可选，但建议加）
image = Image.open(image_path)
# 调用模型的自动矫正功能
corrected_image = ocr.auto_correct_image(image)
corrected_image.save("./corrected_report.jpg") # 保存矫正后的图片
# 识别矫正后的图片
result = ocr.recognize(
image=corrected_image, # 可以直接传Image对象，不用再读文件
enable_layout_analysis=True
)
# 提取所有文本（包括手写批注）
all_text = []
for item in result["layout_items"]: # layout_items包含版面信息，区分正文和批注
text_type = item["type"] # "text"是正文，"handwriting"是手写批注
text_content = item["content"]
all_text.append(f"【{text_type}】：{text_content}")
# 保存到文本文件
with open(save_text_path, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write("\n".join(all_text))
print(f"识别完成！结果已保存到：{save_text_path}")
print("\n预览识别结果：")
print("\n".join(all_text[:10])) # 打印前10行预览
# 调用函数
if __name__ == "__main__":
ocr_report_with_handwriting(
image_path="./report_with_notes.jpg", # 带手写批注的报告图片
save_text_path="./report_ocr_result.txt" # 保存结果的文本文件路径
)这里加了个小技巧：auto_correct_image 函数能自动矫正倾斜的图片，比如你拍报告的时候没拍正，它能帮你调平，这样识别准确率更高。而且 layout_items 会告诉你哪些是正文、哪些是手写批注，整理的时候一目了然。
我之前用这个代码处理领导批过的项目报告，连他写的"这里要加数据支撑""下周再改一版"这种手写批注都精准识别出来了，比我自己看的还清楚，再也不用猜领导写的啥了！
场景3：识别带公式的学术论文，支持LaTeX格式导出
写学术论文的小伙伴肯定懂，公式识别是老大难问题，传统OCR把公式认成一堆乱码，还得手动用LaTeX重写。DeepSeek-OCR 2能直接把公式识别成LaTeX代码，复制到论文里就能用，简直是科研党福音！
完整代码：
python
from deepseek_ocr import DeepSeekOCR
def ocr_paper_with_formula(image_path, save_result_path):
# 初始化OCR模型，开启公式识别
ocr = DeepSeekOCR(
model_type="local",
model_path="./deepseek-ocr-model",
enable_formula=True, # 关键参数：开启公式识别
formula_format="latex" # 公式输出格式：latex（默认）或 mathml
)
# 识别论文
result = ocr.recognize(
image_path=image_path,
enable_layout_analysis=True
)
# 整理识别结果：正文 + 公式
result_text = []
for item in result["layout_items"]:
if item["type"] == "text":
result_text.append(f"正文：{item['content']}")
elif item["type"] == "formula":
result_text.append(f"公式（LaTeX）：{item['content']}")
elif item["type"] == "title":
result_text.append(f"标题：{item['content']}")
# 保存结果
with open(save_result_path, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write("\n\n".join(result_text))
print(f"论文识别完成！结果已保存到：{save_result_path}")
print("\n识别到的公式预览：")
# 打印所有识别到的公式
formulas = [item["content"] for item in result["layout_items"] if item["type"] == "formula"]
for i, formula in enumerate(formulas):
print(f"公式{i+1}：{formula}")
# 调用函数
if __name__ == "__main__":
ocr_paper_with_formula(
image_path="./paper_with_formula.jpg", # 带公式的论文图片
save_result_path="./paper_ocr_result.txt" # 保存结果的路径
)这个代码最香的地方是 formula_format="latex"，识别出来的公式直接是LaTeX代码。比如识别一个线性回归公式，会输出 \hat{y} = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \epsilon，复制到Overleaf里直接显示正确的公式，不用再手动敲代码了，省下不少时间！
四、进阶技巧：批量处理文件夹里的所有文档
如果你的文件夹里有几十上百个文档，一个个处理太麻烦，咱写个批量处理的脚本，让它自动遍历文件夹，识别所有图片格式的文档（jpg、png、bmp都支持）。
批量处理代码：
python
from deepseek_ocr import DeepSeekOCR
import os
def batch_ocr_documents(folder_path, output_folder):
# 创建输出文件夹
if not os.path.exists(output_folder):
os.makedirs(output_folder)
# 初始化OCR模型
ocr = DeepSeekOCR(
model_type="local",
model_path="./deepseek-ocr-model",
enable_table_struct=True,
enable_handwriting=True,
enable_formula=True
)
# 遍历文件夹里的所有图片文件
supported_formats = [".jpg", ".jpeg", ".png", ".bmp", ".tiff"]
for filename in os.listdir(folder_path):
file_ext = os.path.splitext(filename)[1].lower()
if file_ext not in supported_formats:
continue # 跳过非图片文件
# 处理每个文件
file_path = os.path.join(folder_path, filename)
file_name_no_ext = os.path.splitext(filename)[0]
output_text_path = os.path.join(output_folder, f"{file_name_no_ext}_ocr.txt")
print(f"正在处理：{filename}")
try:
# 识别文档
result = ocr.recognize(image_path=file_path, enable_layout_analysis=True)
# 整理结果
result_text = []
for item in result["layout_items"]:
if item["type"] == "text":
result_text.append(f"正文：{item['content']}")
elif item["type"] == "handwriting":
result_text.append(f"手写批注：{item['content']}")
elif item["type"] == "formula":
result_text.append(f"公式（LaTeX）：{item['content']}")
elif item["type"] == "table":
result_text.append(f"表格：{item['content']}")
elif item["type"] == "title":
result_text.append(f"标题：{item['content']}")
# 保存结果
with open(output_text_path, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write("\n\n".join(result_text))
# 如果有表格，单独保存Excel
if "tables" in result and len(result["tables"]) > 0:
excel_path = os.path.join(output_folder, f"{file_name_no_ext}_tables.xlsx")
import pandas as pd
with pd.ExcelWriter(excel_path, engine="openpyxl") as writer:
for i, table in enumerate(result["tables"]):
pd.DataFrame(table).to_excel(writer, sheet_name=f"表格{i+1}", index=False)
print(f" - 已保存表格到：{excel_path}")
print(f" - 处理完成，结果保存到：{output_text_path}")
except Exception as e:
print(f" - 处理失败：{str(e)}")
# 调用批量处理函数
if __name__ == "__main__":
batch_ocr_documents(
folder_path="./documents", # 放所有文档图片的文件夹
output_folder="./ocr_results" # 保存识别结果的文件夹
)
print("\n所有文档处理完成！")这个脚本会自动跳过非图片文件，处理每个文档后生成一个文本文件（包含所有内容）和一个Excel文件（如果有表格），结果都存在 ocr_results 文件夹里，特别整齐。我之前用它处理了一个有50个项目报告的文件夹，不到10分钟就搞定了，要是手动弄，估计得加班到半夜！
五、最后唠两句：OCR只是AI落地的一小步，未来可期！
其实DeepSeek-OCR 2的厉害之处，不只是识别准确率高，更重要的是它能和其他AI工具结合，比如把识别后的文档传给大模型做摘要、做数据分析，形成"识别→理解→处理"的完整流程。比如你可以把合同识别后，让大模型自动提取关键条款；把论文识别后，让大模型自动生成文献综述------这才是AI真正的价值，解放我们的双手，让我们专注于更有创造性的工作。
不过话说回来，现在能把这些AI工具玩明白的人还不多，很多公司招AI工程师的时候，都希望候选人能有实际落地经验，比如用OCR做过文档处理系统、用大模型做过智能助手。目前国内还是很缺AI人才的，希望更多人能真正加入到AI行业，共同促进行业进步，增强我国的AI竞争力。想要系统学习AI知识的朋友可以看看我精心打磨的教程 http://blog.csdn.net/jiangjunshow，教程通俗易懂，高中生都能看懂，还有各种段子风趣幽默，从深度学习基础原理到各领域实战应用都有讲解，我22年的AI积累全在里面了。
最后，大家要是在实战过程中遇到问题，比如模型下载慢、代码报错，都可以在评论区留言，我看到了会一一回复。也欢迎大家分享自己的OCR使用场景，咱们一起交流学习，把AI工具用得更溜！
