如果把文字識別比作一條工廠生產(chǎn)線，傳統(tǒng) OCR 就像老師傅的手工工坊：銼刀、卡尺、放大鏡，每一步都靠經(jīng)驗；深度學(xué)習(xí) OCR 則像全自動化車間，機械臂、傳感器、自適應(yīng)軌道，一氣呵成。下面用 3 分鐘時間，帶你拆解這條產(chǎn)線的每個齒輪。

傳統(tǒng)工坊：五把刻刀圖像預(yù)處理

先把原始照片“洗剪吹”：灰度、二值、去噪、拉正。這一步?jīng)Q定了后面所有環(huán)節(jié)的原料質(zhì)量——照片歪了，字符也會跟著跳舞。

版面分析

用連通域或投影法，像裁布一樣把整頁切成文字塊、表格、圖片。閾值多少、切多寬，全靠老師傅多年手感。遇到彎曲文本或密集表格，往往一刀切不準(zhǔn)。

手工特征

HOG、LBP、輪廓、投影直方圖……這些名字聽著像化學(xué)元素表，其實是工程師給字符畫的“素描”。它們只在訓(xùn)練階段出現(xiàn)一次，之后就被固化為分類器的“模板”。

分類器識別

SVM、KNN、MLP 輪流上崗，逐字比對模板。模板覆蓋不到的生僻字、花體字，只能靠詞典猜，猜錯就“*”號伺候。

后處理修修補補

語言模型像語文老師，用詞典和正則補丁把錯別字圈出來。遇到“0 與 O”“1 與 l”，還得人工再查一遍。

深度學(xué)習(xí)車間：三大機械臂文字檢測子網(wǎng)絡(luò)

CNN/FCN/Transformer 一眼掃過去，直接框出所有文字區(qū)域，彎曲文本也能貼著邊緣畫框；再不用人工去調(diào)連通域閾值。

文字識別子網(wǎng)絡(luò)

特征臂：CNN 或 ViT 把圖像切成高維特征圖。

序列臂：BiLSTM 或 Transformer 捕獲字符間的上下文，連筆草書也能讀順。

解碼臂：CTC 或 Attention 把特征流翻譯成字符串，整個過程一氣呵成。

端到端大模型

一張圖喂進(jìn)去，坐標(biāo)+文字一次性端出來。檢測、矯正、識別共享一次主干特征，計算量不隨文字塊數(shù)量爆炸，反而更省算力。表格區(qū)域也不再被粗暴丟棄，而是用結(jié)構(gòu)恢復(fù)網(wǎng)絡(luò)直接生成行列邏輯，單元格里的內(nèi)容同時完成 OCR。

工坊與車間的對決速度與精度

老師傅能做 100 頁；車間一小時跑 10 000 頁，生僻字、手寫體、低分辨率統(tǒng)統(tǒng)不降準(zhǔn)度。

擴(kuò)展性

新字體來了，傳統(tǒng)線要重新刻模板；深度學(xué)習(xí)只需再喂一批數(shù)據(jù)，模型自己長出新“肌肉”。

復(fù)雜頁面

傳統(tǒng)線看到圖片就畫叉；端到端模型在同一幅特征圖里，文字、表格、圖片并行處理，互不干擾。

傳統(tǒng)OCR像老匠人，一刀一刀刻；深度學(xué)習(xí)像機器人，一眼看完、一筆寫全。