文本识别错误

[bigBoLang]

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🐛 Bug (问题描述)

C:\Users\Administrator\xiayi\imgs '丐'识别成'正'

🏃‍♂️ Environment (运行环境)

win11
python 3.12

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

C:\Users\Administrator\xiayi\imgs

[jingsongliujing]

可以增加相关数据进行微调试试，可能训练数据里数据比较少，效果比较差一些

[bigBoLang]

可以增加相关数据进行微调试试，可能训练数据里数据比较少，效果比较差一些

这个能在本地部署嘛

[jingsongliujing]

可以的

…

---原始邮件--- 发件人: ***@***.***> 发送时间: 2025年4月14日(周一) 下午2:56 收件人: ***@***.***>; 抄送: ***@***.******@***.***>; 主题: Re: [PaddlePaddle/PaddleOCR] 文本识别错误 (Issue #15007) 可以增加相关数据进行微调试试，可能训练数据里数据比较少，效果比较差一些 这个能在本地部署嘛 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you commented.Message ID: ***@***.***> bigBoLang left a comment (PaddlePaddle/PaddleOCR#15007) 可以增加相关数据进行微调试试，可能训练数据里数据比较少，效果比较差一些 这个能在本地部署嘛 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you commented.Message ID: ***@***.***>

[bigBoLang]

可以增加相关数据进行微调试试，可能训练数据里数据比较少，效果比较差一些

这个能在本地部署嘛

第一次接触，有教程可以学一下的嘛

[GreatV]

根据你提供的描述（如将“丐”识别为“正”），以及 PaddleOCR 相关 Issue 的参考（比如 字符表里面有的字，就是识别不出来 #14065），这种现象属于 PaddleOCR 识别模型的泛化能力或字典覆盖/训练数据不足导致的常见问题。具体分析和可能的解决方案如下：

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原因分析

1. 训练数据有限
   PaddleOCR 预训练模型在训练时主要依赖于大量的通用汉字样本。如果某些罕见字（例如“丐”）、生僻字、易混字或者只有较少样本参加过模型训练，就有可能导致识别错误或无法识别。

2. 字符集字典（dict）不完善
   尽管 PaddleOCR 的字符集较大，但有些模型的字典（ch_ppocr_server_v2.0_rec_char_dict.txt 等）仍未覆盖所有中文汉字。即使字典存在某个字，如果训练样本太少，模型权重在该字上的学习也不足，依然会识别成高频、结构相近的字，如“正”。

3. 模型泛化能力
   结构相似的汉字，或字体、印刷/手写、图片质量有问题的情况下，更容易被识别成高频且形状接近的常见字。

4. 图片质量和前处理
   低分辨率、模糊、扭曲或底色干扰，也可能影响模型判别能力，让其输出相似形状的高频字。

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参考相关社区问题

• 在 #14065 这个 issue 中，用户反馈“嫖娼”两个字无论哪个模型都无法识别，社区的分析和回复也指向了：
  • 某些字虽然在字典中，但因缺少标注数据，模型权重实际没有学习到相关特征；
  • 遇到频率极低（生僻字、敏感字）的识别需求时，识别结果常常为结构相近的高频字；
  • 目前 PaddleOCR 开源模型的适用场景主要是普及性文档，对生僻字识别没有专门优化。

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解决思路与建议

1. 自定义数据集微调模型
   你可以针对识别错误的字（如“丐”）自行收集带有这些字的图片，通过数据增强扩充样本，然后利用 PaddleOCR 的自定义训练流程微调识别模型。这样能提升这些字的召回率和识别准确率。官方文档有详细自定义训练教程。

2. 确认字典包含目标字符
   检查你的 model 字典文件（比如 ch_ppocr_server_v2.0_rec_char_dict.txt）是否包含目标汉字。如果没有，需自行增补。

3. 优化输入图片质量
   尝试增强图片分辨率、对比度、去除杂色，确保输入图像清晰且文本区域无遮挡。

4. 模型切换或多模型 ensemble
   换用其他 PaddleOCR 识别模型（如 ch_PP-OCRv4, ch_PP-OCRv3, ch_ocrmobile, ch_ocr_server 等），有些模型泛化能力略有差异，组合多个模型识别结果取交集有时能缓解问题。

5. 关注社区更新
   该问题对 PaddleOCR 社区是已知的常见现象，可以关注 #14065 这类议题的后续进展。

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总结

综上，你遇到的“丐”被识别为“正”的问题，是 PaddleOCR 目前的已知短板，主要由训练样本不足和高频字干扰导致。如需高质量定制识别，建议自制数据集进行模型微调。更多细节可参考该 相关社区问答和讨论。

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