Calamari OCR распознаёт заранее выделенные строки печатного или рукописного текста, обучает собственные нейросетевые модели на парах изображение — расшифровка, объединяет прогнозы нескольких моделей голосованием и измеряет качество по CER и таблице ошибок. Основные операции выполняются командами calamari-predict, calamari-train, calamari-cross-fold-train и calamari-eval, а Python API позволяет встроить тот же конвейер в скрипт обработки документов.

EasyOCR распознаёт печатный текст на фотографиях, сканах и отдельных страницах документов, возвращая для каждого найденного фрагмента координаты рамки, расшифровку и оценку уверенности. Пользователь может выбрать русский и другие языки, ограничить допустимые символы, обработать повёрнутые надписи, объединить строки в абзацы, настроить чувствительность детектора и получить результат через Python-код или команду в терминале.

Kraken OCR распознаёт печатный и рукописный текст на сканах, выделяет строки и области страницы, восстанавливает порядок чтения и сохраняет результат в TXT, ALTO, PageXML, hOCR или ABBYY XML. Пользователь может выбрать готовую модель для нужного письма, обработать одну страницу или серию файлов, проверить точность на эталонной выборке и дообучить распознавание под конкретный шрифт, почерк или сложную историческую вёрстку.

PaddleOCR распознаёт текст на сканах, фотографиях и страницах PDF, находит строки и отдельные символы, исправляет поворот и геометрические искажения, восстанавливает таблицы, формулы, печати и структуру сложного документа, а результат сохраняет в JSON, Markdown, DOCX, HTML, XLSX или изображения с разметкой — в зависимости от выбранного конвейера.