PaddleOCR技术全景解析：从算法原理到工业级实践

[架构分层]

1. 输入层：

   • 支持格式：JPG/PNG/PDF/扫描件
   • 预处理：自动方向矫正、去噪、对比度增强

2. 核心处理层：
   ├─ 文本检测模块
   │ ├─ DB算法（可微分二值化）
   │ ├─ 输出文本框坐标（四边形/多边形）
   │ └─ 候选框过滤（NMS算法）
   ├─ 方向分类模块
   │ ├─ MobileNetV3轻量网络
   │ ├─ 0°/180°方向判断
   │ └─ 图像旋转矫正
   └─ 文本识别模块
   ├─ CRNN+CTC架构
   ├─ 多语言字符集支持
   └─ 置信度评分

3. 输出层：

   • 结构化结果：JSON/Excel/XML
   • 可视化标注：带框选标记的图像
   • 后处理接口：自定义规则引擎接入点

一、OCR技术演进与PaddleOCR定位

1.1 传统OCR的局限

传统OCR系统依赖手工特征提取和模板匹配，面临三大挑战：

• 复杂场景适应性差：光照变化、模糊、透视变形等场景准确率骤降
• 多语言支持困难：需要为每种语言设计独立特征库
• 部署成本高昂：依赖专用硬件且难以