PaddleOCR识别文字原理

PaddleOCR 文字识别工作原理
卷积神经网络基础
卷积神经网络(CNN)作为深度学习的一种重要形式，在计算机视觉领域有着广泛应用。CNN通过局部感知野、权值共享和池化操作来减少参数数量，提高计算效率的同时增强了模型泛化能力[^1]。
预处理阶段
对于输入图片，PaddleOCR会先对其进行一系列预处理操作，比如灰度变换、二值化处理等，目的是为了去除噪声干扰项，使得后续的特征提取更加容易准确。
特征提取过程
利用精心设计好的卷积层结构对经过初步清理后的图像执行深层次的信息挖掘任务；此过程中不仅关注单个像素点的变化趋势，更重视整个区域内的纹理特性描述。这一环节通常采用ResNet或MobileNetV3这类高效能的基础骨干网架构来进行有效表征学习。
文本行检测算法
基于 EAST (Efficient and Accurate Scene Text detector) 或 DBNet (Differentiable Binarization Network)，可以精准定位出每一段连续排列的文字区块位置坐标信息，从而完成从全局视角下的粗犷分割到具体目标范围内的精细界定转变。
字符分类器构建
针对分离出来的各个独立文本片段实施进一步分析判断——借助CTC (Connectionist Temporal Classification)损失函数指导下的双向LSTM(Long Short-Term Memory)循环单元阵列或者Transformer编码解码框架搭建而成的强大语言理解模块，最终达成字符级别的精确辨识目的。
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='en') # 初始化OCR类对象
result = ocr.ocr('example_image.png', cls=True) # 对指定路径下图片调用OCR接口获取结果
for line in result:
print(line)