DeepSeekOCR支持本地部署时指定识别区域，通过配置ROI可精准提取图像中特定位置文字，适用于表格、证件等结构化文档处理。1. ROI参数包括x、y、width、height，以像素为单位定义矩形区域。2. 调用HTTP API时，在JSON中添加regions字段传入多个区域坐标，仅识别指定范围。3. 使用Python SDK时可通过recognize方法传入regions列表，注意坐标格式可能因版本而异。4. 复杂场景可结合目标检测或模板匹配动态定位关键区域，实现自动化信息抽取。实际应用需用真实分辨率图像校准坐标，避免缩放误差。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜
DeepSeekOCR 支持在本地部署时指定识别区域，实现对图像中特定位置的文字进行精准提取。该功能适用于表格、证件、票据等结构化文档的处理场景。通过配置识别区域（ROI, Region of Interest），可以提升识别效率并减少无关内容干扰。
1. 理解识别区域（ROI）参数
在调用 DeepSeekOCR 本地服务时，可通过传入坐标信息限定识别范围。通常使用矩形区域定义 ROI，需提供以下参数：
- x：区域左上角横坐标
- y：区域左上角纵坐标
- width：区域宽度
- height：区域高度
这些值以像素为单位，原点 (0,0) 位于图像左上角。
2. API 调用时设置区域参数
若你已部署 DeepSeekOCR 的 HTTP 服务，发送 POST 请求时可在 JSON 正文中加入 regions 字段：
{ "image": "base64_encoded_image", "regions": [ { "x": 100, "y": 200, "width": 300, "height": 80 }, { "x": 100, "y": 300, "width": 250, "height": 60 } ] }此时 OCR 引擎将只识别指定的两个区域内的文字。
3. 使用 SDK 或 Python 脚本配置
如果你使用的是官方 Python SDK 或自行集成模型，可以在预处理阶段裁剪图像或传递 ROI 列表：
from deepseek_ocr import OCRProcessorprocessor = OCRProcessor(model_path="your_model_path") result = processor.recognize( image_path="id_card.jpg", regions=[(100, 200, 400, 280), (100, 300, 350, 360)] # x, y, x+w, y+h 格式 )
注意不同接口可能接受的坐标格式略有差异，请参考具体版本文档调整输入格式。
4. 多区域与动态定位结合使用
对于复杂版面，可先用模板匹配或目标检测定位关键区域（如姓名、身份证号框），再将坐标传给 OCR 模块。例如：
- 用 OpenCV 匹配证件上的字段位置
- 计算出每个字段对应的 ROI 坐标
- 批量调用 OCR 并按区域提取结果
这样能实现自动化、高精度的信息抽取。
基本上就这些。只要图像坐标清晰，DeepSeekOCR 的区域识别功能很容易集成到实际项目中。记得测试时用真实分辨率图片校准坐标，避免缩放导致偏差。
