有的图片是FLIP_LEFT_RIGHT后的图片导致无法正确的ocr，是否有自动识别出是否左右翻转的模型呢？

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🐛 Bug (问题描述)

有的图片是FLIP_LEFT_RIGHT后的图片导致无法正确的ocr，是否有自动识别出是否左右翻转的模型呢？
比如下面这个图

识别结果是：

🏃‍♂️ Environment (运行环境)

操作系统 win10
paddleocr 2.8.1
python 3.10.6

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

import logging
import os

from paddleocr import PaddleOCR

logging.disable(logging.DEBUG)
ocr_model_path = "paddle_ocr"
ocr_model = PaddleOCR(
rec_model_dir=os.path.join(ocr_model_path, 'PP-OCRv4_mobile_rec_infer'),
cls_model_dir=os.path.join(ocr_model_path, 'ch_ppocr_mobile_v4.0_cls_infer'),
use_angle_cls=True,
use_gpu=True,
lang='ch',
det_db_box_thresh=0.6,
det_db_score_mode='slow'
)
print(ocr_model.ocr(r"D:\pythonproject\drugcheckv3algorithmpy\test\output_text20(1).jpg"))

[cuicheng01]

这个暂时没有，不过你的需求很有趣，后续可以考虑支持

[GreatV]

目前，PaddleOCR 中默认已经支持对图片角度的自动分类（use_angle_cls=True 时会启用方向分类器），可以识别出旋转角度（如正向、180 度倒向等），但方向分类器cls模块并不能识别左右镜像（即 FLIP_LEFT_RIGHT）的情况。

左右镜像后，文字的方向仍是“水平”，不会改变角度，因此无法通过当前 PaddleOCR 的方向分类器自动检测并矫正。

关于你提出的“是否有自动识别是否左右翻转”的模型，目前 PaddleOCR 社区中没有提供专门用于识别“图片是否被左右镜像”的模块。但你可以考虑以下几种思路实现此功能：

1. 自定义左右镜像检测分类器：

   • 可以训练一个轻量级的图像分类模型，例如 MobileNet、EfficientNet，来判断一张图片是否是原图或左右镜像图。
   • 具体方法是在已有的 OCR 数据集基础上，人工对部分样本做 FLIP_LEFT_RIGHT 镜像作为负样本，标签为 “flip”/“not flip”，训练一个类别为 2 的分类器。

2. 利用文本识别结果做启发式检测：

   • 对原图运行 OCR 得到的识别文本记为 A；
   • 对镜像图运行 OCR 得到的识别文本记为 B；
   • 利用语言模型或基于词典的文本打分器判断 A 和 B 哪个文本更合规；
   • 选择得分高的方向作为最终识别结果。这种方法无需训练额外分类器，但依赖语义质量。

3. 特征对称性分析（启发式，不靠模型）：

   • 尝试使用字符、字体、布局等在视觉层面进行对称性分析，看是否可以开发启发式规则预检测是否为镜像图。适用于某些格式固定的表单类文档。

综上，如果你需要稳定可靠的检测方式，推荐首选方案是构建一个轻量的镜像图分类器，事先将输入图判断是否为镜像，再决定是否进行镜像处理。

相关讨论在社区中暂未发现直接支持此功能的现成模块，欢迎在 GitHub Issues 中提交 feature request，便于后续版本加入支持。

如果你后续希望构建自定义分类器，可参考 PaddleClas 项目：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas。这个项目适合做如“是否为镜像图”这类二分类任务。

如有更多个性化需求，也欢迎继续深入讨论。

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