OCR产线对手写体数字和印刷体数字等文本的识别差异

[tlishi]

您好！我目前想利用OCR产线在印刷体和手写体的图片中，识别手写体的数字。但是我发现手写体的汉字识别效果还可以，但手写体数字的识别不能将图像内所有数字识别到，是否是我没用好产线（如下是产线代码）
`from paddlex import create_pipeline

pipeline = create_pipeline(pipeline="OCR")

output = pipeline.predict("imgs/test02.jpg")

for res in output:
res.print()
res.save_to_img("output/test02.jpg")`

或者可能是其他什么原因导致的？需要怎么才能解决这个问题？
如下是产线识别的结果图：

然后在此基础上，我用opencv库将上图文本的红色数字提取，转变成如下图进行识别，效果也是不理想，手写的数字没有完全识别出来。

因此我想知道：OCR产线是否能对预处理后的文本图片进行识别？OCR如果对手写体数字检测和识别准确率不高，我应该怎么做才能识别图片内每一个手写数字呢？如果准确率高，那么我这样应用产线是否存在问题？希望大佬能指点指点🙏🙏🙏

[GreatV]

根据您描述的问题以及提供的代码与结果分析，手写体数字识别准确率不高可能由以下几个原因引起：

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1. OCR产线对手写体识别效果的局限性

• 现象：PaddleOCR默认的预训练模型是针对通用场景（印刷体为主）进行训练的。虽然手写体识别有一定能力，但针对手写体优化不足，特别是手写数字，可能导致漏检或识别错误。
• 解决方案：
  • 微调模型：使用手写体数字的标注数据进行微调训练（Fine-tuning）。可以通过在现有预训练模型上加载您的手写体数据，进一步训练使模型更适应特定场景。
  • 专用手写体模型：如果需要更高精度，可以尝试训练一个专门用于手写体的检测和识别模型。

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2. 手写体数字的检测问题

• 现象：OCR通过检测模块提取文本区域后再进行识别，如果检测框不准确（例如部分手写数字未被框出），将直接影响后续识别效果。
• 解决方案：
  • 调整检测参数：
    • 增大 det_db_unclip_ratio 参数，扩展检测框边界，避免数字边缘被裁剪。
    • 降低 det_db_box_thresh 参数，减少漏检。
  • 数据预处理：
    • 提高图片清晰度，增强对比度。
    • 使用图像增强技术（如灰度化、直方图均衡化等）。
  • 检测器微调：在检测模型中加入更多手写数字的训练数据，增强检测器对手写数字的敏感度。

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3. 手写数字的特征复杂性

• 现象：手写数字的形态多样，不同的书写风格可能导致网络难以聚焦到核心特征。
• 解决方案：
  • 合成更多手写数据：使用风格生成工具（如StyleText）生成包含多种字体、书写风格的合成数据。
  • 数据扩增：对现有手写数据进行旋转、缩放、加噪等数据扩增操作，提升模型对手写体的泛化能力。

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4. 图片预处理问题

• 现象：将手写体数字提取为红色区域后，OCR的识别效果仍不理想，可能是预处理步骤丢失了部分关键信息。
• 解决方案：
  • 优化提取算法：在OpenCV提取红色区域后，可以尝试：
    • 提高提取精度，避免背景或噪声干扰。
    • 保留原始颜色信息，同时增加二值化版本。
  • 多版本输入：将原始图片与提取后的图片同时输入OCR，结合两种结果提升最终识别率。

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5. 手写体数字与印刷体混合场景的处理

• 现象：在图片中同时存在手写体和印刷体时，OCR可能无法准确区分两者。
• 解决方案：
  • 分类器分流：训练一个分类器，将检测到的文本框分为“手写体”或“印刷体”，分别调用对应的识别模型。
  • 多模型融合：为手写体和印刷体分别训练两个模型，并通过后处理融合结果。

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6. 代码建议

您的代码片段中调用了默认的PaddleOCR管线，并未针对手写体场景进行调整。可尝试以下优化：

from paddlex import create_pipeline

# 创建OCR管线
pipeline = create_pipeline(pipeline="OCR")

# 加载图片并预测
output = pipeline.predict("imgs/test02.jpg")

# 增加输出调试信息
for res in output:
    res.print()
    # 保存检测框及识别结果到本地
    res.save_to_img("output/test02.jpg")

# 调整参数，例如增大检测框比例
pipeline.set_config(det_db_unclip_ratio=2.0, det_db_box_thresh=0.3)

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7. 最终建议的优化流程

1. 数据增强与扩充：
   • 采集更多的手写体数字数据，尤其是多样化书写风格。
   • 使用图像处理技术增强图片质量。
2. 模型微调：
   • 对检测和识别模型进行针对性训练，提升对手写体的适应性。
3. 参数调优：
   • 增大检测框比例，降低检测阈值，减少漏检。
4. 多模型集成：
   • 使用单独的手写体模型，提高手写数字识别的精度。

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希望以上建议能帮助您解决问题！如果有进一步需要帮助的地方，请随时提出！ 😊

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