只想用OCR用来识别数字类型，在不重新训练模型的情况下有什么好的办法么？

[SimpleTangLong]

发现最新版的ORC对数字包括小数点的识别很精确，但识别时间稍微有点久，在已经对图片出来后的情况下还是不能满足，于是想微调一下模型，在对\paddleocr\ppocr\utils\en_dict.txt该英文字典进行删除多余字符后发现程序list index out of range报错。在不重新训练模型的情况下有什么更好的办法么？

[GreatV]

在不重新训练模型的前提下，如果你只想用 PaddleOCR 来识别数字（如 0-9 和小数点），可以通过以下方式优化识别效率和结果，而避免直接修改字典（如 en_dict.txt）导致的错误：

1. 避免直接修改字典文件（如删除字符）：
   PaddleOCR 的识别模型加载时依赖于字典的字符数量与模型的输出维度一一对应。直接删减 en_dict.txt 中的字符会出现 list index out of range 报错，是因为模型输出的类别数和字典不匹配。因此，不能直接删除字典中的字符，除非你重新训练模型以适应新的字典。

2. 尝试使用「识别结果后处理」方式来筛选仅包含数字的文本：
   虽然不能修改字典，但你可以保留模型识别全字符能力，然后在后处理阶段，只提取数字及小数点字符。例如，可以加一个函数，只保留识别结果中包含 0-9 和 . 的字符，这样可以达到“只保留数字”的目的，而不影响模型结构。

3. 使用轻量量化模型加速识别：
   如果你关注的是识别速度（你的原话是“识别时间稍微有点久”），你可以尝试使用官方提供的量化模型或者轻量模型（例如：MobileNetV3）来替代 HGNet。MobileNetV3 模型在精度略有下降的前提下识别速度可以显著提升。

4. 使用 config 配置指定英文数字识别模型：
   PaddleOCR 提供了识别英文+数字的轻量模型，例如 configs/rec/rec_mv3_none_bilstm_ctc_en.yml 这种模型专注英文数字识别，推理速度更快，能自然地精准识别数字（包括小数点），你无需自行修改字典或模型。

5. （可选）使用多语言英文数字模型：
   如果你实在需要更好的数字识别效果，可以选择官方提供的英文数字模型（如 en_PP-OCRv3_rec），这些模型的字典本身偏向英文数字，干扰较少，效果会优于中文模型中混杂的其他字符。

总结：

• ❌ 不建议直接修改 en_dict.txt，否则会触发 shape mismatch 报错；
• ✅ 使用识别后处理保留数字和小数点；
• ✅ 尝试更轻量/英文数字专用模型加速/精准识别；
• ❌ 不推荐修改字典但不重新训练模型；
• ✅ 避免使用字典过大模型，字典越大预测时间越长（有关模型变慢的相关讨论详见 Issue：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/14219）。

希望这些建议对你有帮助！如需选模型配置文件或具体路径，也可以继续提出。

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