Python构建OCR系统核心是“数据+模型+后处理”三步闭环；推荐新手用PaddleOCR（开源、中文强、流程全），数据需“准、全、真”，训练分det/rec两阶段，评估后导出部署。
Python构建OCR识别系统，核心是“数据+模型+后处理”三步闭环。不依赖商业API也能做出可用的识别效果，关键是选对工具链和训练策略。
选对OCR技术路线：PaddleOCR、EasyOCR还是自研？
新手推荐从PaddleOCR起步——它开源、中文支持好、预训练模型强，且提供完整的训练/推理/部署流程。EasyOCR轻量易上手，适合快速验证；而从零写CTC或Attention识别网络，适合有CV基础并追求定制化场景（如手写体、印章文字、极小字体）。
建议：
- 通用印刷体 → 直接用PaddleOCR的ch_PP-OCRv4模型微调
- 票据/表格/模糊图 → 加PP-Structure布局分析 + OCR串联
- 特殊字体或低质量图像 → 收集真实样本，用PaddleOCR的det + rec两阶段流程训练
准备高质量OCR训练数据
OCR效果70%取决于数据。不是越多越好，而是要“准、全、真”：
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- 准：每张图配精准标注——检测任务标文本框坐标（四点或两点），识别任务标对应文字（UTF-8无空格）
- 全：覆盖字体、大小、倾斜、模糊、光照、背景干扰等变化；中文务必包含常用字+生僻字+数字字母符号
- 真：优先采集真实场景图（如手机拍的发票、屏幕截图），再用TextRenderer等工具合成补充
标注格式统一用PaddleOCR支持的ICDAR或LSVT格式，用labelme转json或用PPOCRLabel工具半自动打标。
训练文字检测（Det）与识别（Rec）模型
PaddleOCR采用两阶段设计：先定位文字区域（检测），再对每个区域做字符识别。可分开训练，也可联合优化。
以ch_PP-OCRv4为例，训练命令简明：
# 检测模型训练（基于DB算法）python tools/train.py -c configs/det/det_r50_vd_db.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/ResNet50_vd_ssld_pretrained
# 识别模型训练（基于CRNN+CTC）
python tools/train.py -c configs/rec/rec_r31_20220809.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/ch_ppocr_server_v2.0_rec_pre
关键设置：
- 修改configs/xxx.yml中的Train.dataset.data_dir和label_file_list指向你的数据
- 中文识别建议用ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt字典，可按需增删字符
- 显存不足时，调小Train.loader.batch_size_per_card，启用use_gpu: false试跑CPU版
评估、导出与部署成服务
训练完别急着用，先用tools/eval.py在验证集上测精度（det用hmean，rec用acc）。若识别率偏低，重点查：
- 是否漏标了小字号/粘连文本？→ 补标注 + 调det后处理参数（如box_thresh）
- 识别结果错字多？→ 检查字典是否缺字、训练时是否开启use_space_char: true（保留空格）
- 速度慢？→ 导出inference模型：python tools/export_model.py -c configs/rec/rec_r31.yml -o Global.checkpoints=./output/rec/best_accuracy
导出后即可用predict_system.py批量识别，或封装成Flask/FastAPI接口供网页调用。
基本上就这些。OCR不是黑箱，理解det/rec分工、吃透数据质量、善用PaddleOCR的配置体系，比盲目堆算力更有效。
