Donut извлекает из изображений документов структурированные поля, определяет тип страницы и отвечает на вопросы по её содержимому без отдельного этапа классического OCR. Пользователь подаёт скан или фотографию, выбирает контрольную точку под нужную задачу, задаёт служебный запрос и получает последовательность, которую можно преобразовать в JSON для учётной системы, поиска, проверки чеков или маршрутизации входящих документов.

TrOCR распознаёт печатные строки, рукописные записи и текст на отдельных изображениях: пользователь подготавливает кадр с одной строкой, передаёт его через TrOCRProcessor в модель, запускает генерацию и получает обычный текст, который можно проверить, сохранить или включить в обработку сканов PDF.

EffOCR распознаёт печатный текст на сканах, выделяет строки, слова и отдельные символы, сопоставляет найденные фрагменты с визуальным индексом и возвращает текст вместе с координатами областей. Главные инструменты — готовые модели для инференса, модульная настройка локализатора и распознавателя, обучение на собственных COCO-аннотациях, визуальная проверка рамок и экспорт результатов для дальнейшей обработки.

GNU Ocrad распознаёт печатный текст на сканах и растровых страницах, выводит результат в обычный байтовый текст или UTF-8, разделяет колонки и текстовые блоки, умеет обрабатывать выбранную область, менять масштаб, инвертировать изображение, настраивать порог бинаризации и передавать результат в файл, конвейер командной строки либо структурированный ORF-файл.

Keras-OCR помогает находить текст на фотографиях и сканах, распознавать отдельные слова, получать координаты четырёхугольных областей, наносить подписи на изображение и обучать собственные модели детекции и распознавания через Python API.

CnOCR извлекает текст с фотографий, сканов, чеков, билетов и снимков экрана, находит отдельные строки, возвращает координаты текстовых областей и оценку уверенности, а для однострочных изображений запускает ускоренное распознавание без этапа детектирования.

MMOCR помогает находить текстовые области на изображениях, распознавать содержимое строк, объединять детектор и распознаватель в сквозной OCR‑конвейер и выделять ключевые поля в чеках или формах. Пользователь выбирает модель через MMOCRInferencer либо специализированный Inferencer, передаёт файл, массив NumPy или папку и получает координаты, строки, оценки уверенности, JSON‑совместимые результаты и визуализацию с рамками.