没法分区识别，总是把别的区域的内容也放进来了。

[immmor]

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🐛 Bug (问题描述)

识别超声所见那边文字的时候总是把左边的内容也放到一块了。
有什么办法可以很好的分开吗？

🏃‍♂️ Environment (运行环境)

m2
python 10

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

result = ocr.ocr(image_path, cls=True)

[cuicheng01]

没太理解您的意思，发出来可视化的图看看呢？

[weirman]

如果是超声波可见和mm？应该是文字检测模型的问题。你可以自己微调一个文字检测模型，或者写点规则吧。

[immmor]

如果是超声波可见和mm？应该是文字检测模型的问题。你可以自己微调一个文字检测模型，或者写点规则吧。

规则是怎么写？

[SimpleTangLong]

你自己把图片裁剪一下不行么？

[GreatV]

你提到的问题是 PaddleOCR 在识别“超声所见”那一块文字时，会误把左边的内容也一起包含进来，没能正确分区。这类问题一般出在检测阶段（即文字框检测），可能由以下几种原因导致：

🔍 原因分析：

1. 检测框未能有效区分文字区域
   • OCR 使用的检测算法（如 DB）是基于整图片检测连通区域，如果两个区域字体接近、位置相近或背景不清晰、无边界，很容易合并成一个 box。
2. 图像预处理、不适当的参数（如 det_db_box_thresh、det_db_unclip_ratio）也可能导致合并或冗余框。
3. 没有使用版面识别（如 PP-Structure 的 layout 功能）进行结构化分区，而是直接对整图做了 OCR 推理，这样会把物理邻近但逻辑无关的内容一起识别。

✅ 建议解决方案：

1. 使用结构化 OCR 模式处理图像：

   • PaddleOCR 提供的 PP-Structure 支持 layout 分区识别，推荐在参数中添加 layout 开启版面分析：
     python3 tools/infer/structure/system.py -image_dir=your_image_path -layout True
   • 在你提供的参数中已设置 layout=True，确认下实际调用是否为 structure 模式（ocr_mode = structure）。

2. 调整检测参数，避免将不同区域合并：

   • 可以尝试减小 det_db_box_thresh（停止识别低置信度区域）或 det_db_unclip_ratio（减小box外扩程度）：
     例如：
     det_db_box_thresh=0.5 或更高（默认是0.6）
     det_db_unclip_ratio=1.2（默认1.5）

   • 在结构复杂的文档中，这两个参数对检测质量影响较大，可多做实验观察。

3. 图像清晰度与分辨率：

   • 若原图中字体太小或压缩模糊，可以对原图做适当扩大（upsample），让每块区域特征更明显。

4. 手动设置区域检测（如只识别指定区域）：

   • 如果目标区域是明确的，可以手动裁剪出需要识别的区域，在结构化处理前单独识别：
     from PIL import Image
     crop_img = image.crop((x1, y1, x2, y2))
     result = ocr.ocr(crop_img)

如果你仍然不能很好区分区域，可以在此 GitHub 讨论区发贴附带代表图片，我们可以结合版面结构进一步分析。

🔗 类似问题参考：

• 部分内容没有识别出来 #14275 —— 虽然该 Issue 是关于“防伪码和工程记录未识别”，但背后原因也是检测不准，可参考其参数及图像结构设置。

希望这些建议能帮助你更准确地分区识别，如需更具体分析可以提供图像，我们可进一步协助定位问题。

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