识别图片时,"傈僳"二字无法识别出来,在https://aistudio.baidu.com/community/app/91660/webUI 也无法识别出

[PikachuGits]

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🐛 Bug (问题描述)

识别图片时,"傈僳"二字无法识别出来,在https://aistudio.baidu.com/community/app/91660/webUI 也无法识别出
这是随意截取的含有傈僳的图片

这是识别结果

, 因为才开始接触PaddleOCR , 不清楚应该怎么处理这类的问题, 希望能提供一下解决方案

🏃‍♂️ Environment (运行环境)

mac 环境, python 3.9

🌰 Minimal Reproducible Example (最小可复现问题的Demo)

from PIL import Image, ImageEnhance, ImageFilter
from paddleocr import PaddleOCR
import cv2
import numpy as np
import json
import os

初始化 OCR 引擎

ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True)

img_path = "Snipaste_2025-01-27_16-12-27.png"
try:
# 打开图像
image = Image.open(img_path).convert("RGB")
# 增强对比度
enhancer = ImageEnhance.Contrast(image)
image = enhancer.enhance(1.5) # 可以根据实际情况调整增强系数
# 锐化图像
image = image.filter(ImageFilter.SHARPEN)
# 将 PIL 图像转换为 OpenCV 格式
image_cv = np.array(image)
# 转换为灰度图
gray_image = cv2.cvtColor(image_cv, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 降噪处理，使用中值滤波
denoised_image = cv2.medianBlur(gray_image, 3)
# 高斯模糊处理
blurred_image = cv2.GaussianBlur(denoised_image, (5, 5), 0)
# 二值化处理
_, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 进行 OCR 识别
results = ocr.ocr(binary_image, cls=True)
# 提取文本行
text_lines = [line[1][0] for line in results[0] if line[1][0].strip()]
print(json.dumps(text_lines, ensure_ascii=False))
if results:
for line in results[0]:
text = line[1][0]
confidence = line[1][1]
print(f"识别文本: {text}, 置信度: {confidence:.2f}")
else:
print("未识别到任何文本信息。")

except FileNotFoundError:
print(f"未找到图像文件: {img_path}")
except Exception as e:
print(f"发生错误: {e}")

[GreatV]

根据描述的问题，“傈僳”二字无法被 PaddleOCR 识别，可能的原因包括模型的训练数据不足、字典文件缺失或者图片预处理不够优化。以下是解决此问题的详细步骤：

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1. 确认 PaddleOCR 模型和字典的支持范围

PaddleOCR 使用的识别模型依赖于字典文件（ppocr_keys_v1.txt 或 ppocr_keys_v2.txt）来识别字符。如果字典中不包含“傈僳”二字，模型将无法识别这些字符。

检查字典文件内容：

1. 下载 PaddleOCR 的字典文件：
   • ppocr_keys_v1.txt
   • ppocr_keys_v2.txt
2. 打开字典文件，搜索“傈”和“僳”，确认这两个字是否包含在字典中。如果缺失，需要自定义字典（见第 4 步）。

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2. 优化图片的预处理

OCR 识别的准确性可能受图片质量的影响。以下是一些图片处理的优化建议：

• 调整对比度：使用 ImageEnhance.Contrast，增强对比度，提升字符清晰度。
• 降噪：使用中值滤波（cv2.medianBlur）去除噪点。
• 二值化：通过 cv2.threshold 手动调整二值化阈值（如将 150 改为 127 或其他值）。
• 去除模糊：尝试调整锐化参数或避免过度模糊处理。

你的代码中已包含大部分预处理步骤，但可以逐步调整每一步的参数以获得最佳效果。

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3. 升级或切换语言模型

PaddleOCR 提供了多种语言支持，中文模型是默认支持的，但可能需要使用最新版本的模型以确保包含更多字符。

下载最新的中文模型：

确保安装的是最新版本的 PaddleOCR 并使用最新的中文模型（ch_ppocr_server_v2.0 或更高版本）。可以通过以下代码加载最新模型：

from paddleocr import PaddleOCR

# 使用最新中文模型
ocr = PaddleOCR(lang='ch', use_gpu=False, det=True, rec=True)

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4. 自定义字典和模型

如果字典中确实缺少“傈僳”，则需要自定义字典和重新训练模型：

1. 创建自定义字典：

   • 在字典文件末尾添加“傈”和“僳”。
   • 保存为 my_custom_keys.txt。

2. 修改加载代码：
   在加载 OCR 时指定自定义字典文件：

   ocr = PaddleOCR(rec_char_dict_path="./my_custom_keys.txt", lang='ch', use_gpu=False)

3. 重新训练识别模型：
   如果仅添加字典无法解决问题，可以使用 PaddleOCR 提供的自定义训练流程重新训练模型。需要准备包含“傈僳”二字的训练数据集。

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5. 验证和测试

在完成上述步骤后，重新运行代码并验证是否能够识别“傈僳”。如果仍有问题，可以通过以下方式进一步调试：

• 检查识别置信度（confidence）值，分析是否是由于字符形态或者字形相似造成误判。
• 如果置信度低但能够识别部分字符，可以尝试优化模型或增加训练数据。

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6. 其他可能问题

依赖问题：

根据附带的环境描述，可能需要确保 PaddleOCR 及其依赖库正确安装：

pip install paddleocr paddlepaddle

如果使用 GPU，还需安装 GPU 版本的 PaddlePaddle：

pip install paddlepaddle-gpu

字符完整性问题：

如果图片中字符部分被遮挡或模糊，可能会导致无法识别。可以尝试使用更清晰的图片验证问题。

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总结

1. 优先检查字典文件，确保包含“傈僳”二字。
2. 优化图片预处理步骤，提升图片质量。
3. 升级 PaddleOCR 模型，或根据需要自定义字典和训练模型。

如果以上方法仍无法解决问题，可以在 PaddleOCR 的 GitHub 讨论区 提交问题，详细描述遇到的情况，并附上图片和代码，社区成员可能会提供更多帮助。

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