在非文档图像（例如，照片、屏幕截图或扫描场景）上执行 OCR 需要解决诸如文本方向变化、背景噪声和不规则布局等挑战。 与结构化文档不同，这些图像通常包含嵌入在复杂环境中的文本，例如街道标志、产品标签或手写笔记。 该过程通常涉及三个阶段：预处理图像、检测文本区域以及使用专用模型或工具识别文本。 成功取决于在准确性和计算效率之间取得平衡，特别是对于实时应用程序。
首先，预处理可以提高输入质量。 将图像转换为灰度以降低复杂性，并应用过滤器（例如，高斯模糊）以最大限度地减少噪声。 自适应阈值有助于对图像进行二值化，从而在不均匀光照下将文本与背景分离。 对于倾斜或扭曲的文本，请使用透视校正或倾斜校正算法。 OpenCV 是用于这些任务的常用库。 例如，要处理店面招牌的照片，您可以将灰度转换与 CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡化）相结合，以增强可读性。 预处理对于非文档图像至关重要，因为原始输入通常缺乏扫描文档的均匀性。
接下来，使用文本检测模型来定位文本区域。 诸如轮廓检测之类的传统方法难以处理非均匀文本，因此像 EAST（高效且准确的场景文本检测器）或 CRAFT（字符区域感知文本检测）之类的深度学习模型是更好的选择。 这些模型可以处理旋转或弯曲的文本，并在文本区域周围输出边界框。 例如，使用带有预训练 CRAFT 模型的 PyTorch，您可以从移动应用程序界面的屏幕截图中提取文本区域。 识别区域后，裁剪并将其传递给 OCR 引擎（如 Tesseract），但请确保将其配置为非文档使用——具有基于 LSTM 引擎的 Tesseract 4.0+ 对于不规则文本效果更好。
最后，通过特定于领域的调整来优化识别。 如果文本是手写的，请考虑在类似数据上微调像 CRNN（卷积递归神经网络）这样的模型。 对于多语言或风格化文本（例如，徽标），诸如 Google Vision OCR 或 AWS Textract 之类的云 API 提供了强大的解决方案，但需要 API 集成。 拼写检查或正则表达式验证等后处理可以纠正错误。 例如，从机械照片中提取序列号可能涉及根据字母数字模式进行验证。 诸如 EasyOCR 或 PaddleOCR 之类的开源工具提供了用于端到端测试的预构建管道，从而缩短了实现时间。 始终根据特定用例验证结果——准确性可能会因图像质量和文本特征而异。