（一）提高OCR准确度方法

1.检查图像质量：
我们首先要确保原始图像是可见的，以便它们可以获得更好的结果。
2.选择最好的OCR模型：
OCR主要负责理解给定图像中的文本，因此有必要选择能够更好的检测和识别的模型，来处理图像

3.将图像缩放到合适的大小：

我们尝试将图像缩放到大约300 dpi的标准尺寸，低于此尺寸的图像都会产生不清晰的结果，而高于600 dpi的图像会使输出文件变大而质量不高。

4.消除图像中的噪音：

如果图像中存在背景或前景噪声，我们要将其删除，以便获得高质量的数据输出。

5.纠正布局：

在预处理阶段，重要的是校正页面以使字线是水平的，以帮助OCR以更准确的方式识别文本边界。

6.准备足够多的检测集和识别集

大量数据能够更好的训练，提高准确度。

（二）提升自然场景下的文字识别精度

OCR识别一般分为两步：文本检测，文本识别。

①：采用对比极值区域CER检测方法
文本检测首先要从图像中切割出可能存在的文字，在传统检测方法ER和MSER基础之上采用了对比极值区域CER
CER是跟周围的背景有一定对比度的极值区域，这个对比度至少要强到能够被人眼感知到，在低对比度的图像上比MSER效果更好，而且获得的候选连通区域数量远小于ER，候选范围大大缩小，提高了算法的效率。
在图像模糊、分辨率低或者噪声较多时，提取出来的CER有可能会含有冗余像素或者噪声，这些冗余像素或者噪声的存在会使得后面的文字/非文字分类问题变得更为复杂。

在实际操作中，并不是每个CER都需要通过颜色信息来增强，因为有很多CER本身颜色均匀，没有噪声，尤其是在图片质量很高的时候。因此，在对CER进行增强操作之前我们会先判断该CER是否需要增强操作，以减少不必要的计算复杂度。

②：基于浅层神经网络的文字/非文字分类算法

当获得了高质量的候选连通区域，就需要对其中的字符进行分辨，确定其是否为文字或非文字，
基于浅层神经网络的文字/非文字分类算法，比以往的算法更加有效。

该算法根据文字本身的特性采用分治策略将原始问题空间划分为5个子空间，每个子空间对应一类文字样本，分别命名为Long类，Thin类，Fill类，Square-large类和 Square-small类（如下图所示），于是每个候选连通区域被划分到这5类中的一种。

每次分类动作包括两个阶段——预剪枝（Pre-pruning）阶段和验证（Verification）阶段。在预剪枝阶段，分类器的任务是尽可能滤除无歧义的非文字候选连通区域；在验证阶段，则通过引入更多信息来消除孤立连通区域的歧义性，从而进一步滤除有歧义的非文字候选连通区域。

（三）优化文本检测

图中可以看到对于ImageNet 1000图像分类任务，MobileNetV3在相同预测速度的情况下，准确率最好。因此我们选择MobileNetV3作为骨干网络。

2.头部轻量化
DB文本检测的头部是类似目标检测中FPN的网络结构。融合了多个分辨率的特征图，提升对不同尺度目标的检测效果。为了便于特征融合，一般会使用一个1*1的卷积，将不同分辨率的特征图的特征通道数转换为相同的特征通道数，简称为inner_channels。考虑到预测的概率图和阈值图都与inner_channels相关，所以inner_channels对模型大小有非常大的影响。表2中显示，将inner_channels从256减小到96，模型大小从7M减小到4M，预测时间从406ms减小到213ms，加速50%，效果指标HMean下降不到1%。可见inner_channels对模型大小的影响，减小这个值，综合收益比较明显。

3.预热学习率
之前很多研究表明，在训练刚开始，使用太大的学习率，会导致学习过程中数值上不稳定。建议刚开始使用较小的学习率，逐步增加到初始学习率，这样有助于效果提升。对于文本检测，这个策略非常也有效。

4.基于Tesseract—OCR技术

• 对图片进行切割：
• 在进行图片的二值化时，有两种方式：
  （1）图片为彩色时，宜找到每个像素点合适的灰色度，因为每个像素点的灰色度不同程度上受到周边像素加权影响，从而影响整个图片的识别率。
  （2）图片为黑白色时，宜采用max-min方法对图片进行二值化。
• 选取二值化中的经验阈值，我们有以下思路：
  （1）二值化微分计算阈值
  （2）二值化类卷积的对梯度变化加强得到阈值

对24位位图进行中值滤波会改变RGB各分量的值，所以图片的颜色会发生变化，但对于8位的位图，由于都是灰度的颜色，所以变化并不明显，而且滤波的窗口选的越大，对应的滤波效果的模糊度也会上升。

- 增加图片的亮度：

增加图片亮度可以使有些彩色图片的识别率大大增加，本程序别的图片为黑白照片，增加图片亮度提升的识别率并不乐观。

- 对图片的边缘进行尖锐化处理：

锐化可以快速调整图像边缘细节的对比度，并在边缘的两侧生成一条亮线一条暗线，使画面整体更加清晰。对于高分辨率的输出，通常锐化效果在屏幕上显示比印刷出来的更明显。

- 对图片进行平滑缩放：