cnocr 部署在不同机器上，中文识别率不一样。

[passMeBy]

在论坛上搜了大佬们推荐的 ocr 工具，最后使用了 cnocr+cnstd 来识别发票上的文字，开发环境 python install 之后文本识别率提高的，符合业务场景要求。但是部署到生成环境（也是采用 pip install 的方式），中文识别率就变得很低。对比过环境上的模型，都是采用默认的模型（ densenet_lite_136-fc ）。 有没有用过的大佬来帮忙分析一下，目前想不出还有其他的影响因素。

[yangyaofei]

cnn 的快速实现结果是可能不稳定的, 好像是有办法关闭, 但是那种应该是不影响到性能

也有可能是一个是 cpu 一个是 gpu 再加上导致不一样, 但是也不至于到影响精度的程度.....

感觉图像被压缩的可能性更大一点....

[clemente0620]

paddle 有集成好的方案

[zerohzd]

发票 OCR 我们用的 textin

[passMeBy]

@yangyaofei 都是在默认在 CPU 上跑的，没有特别修改参数。也试过用同个图片，但跑出来的结果也是不一样，cnstd 在 detect 的时候，会对图片进行 resize ，但也都是默认值[768,768]（这个我再调下参数试试）。大佬说 CNN 的问题，就不清楚如何下手了，希望大佬有时间可以来分享下这块知识。

[passMeBy]

@zerohzd 免费吗？

[yangyaofei]

@passMeBy 这个我就不太清楚了, CNN 的那个是原来做实验的时候要把 CNN 设置一个随机数定死(具体忘记了),然后才能让跑分一致,但是那个一般不会影响特别大. cnocr 现在好像是 pytorch 了,当时用的时候因为是 mxnet 转 onnx 不好用就放弃了. 上面说的 paddleOCR 是比较好的方案,虽然也有坑. 现在感觉就是生产环境 onnx 天下第一,paddlepaddle 框架的话,除了脏话没啥想说的

[sujin190]

@yangyaofei #6 随机数定死是初始参数一致，在训练的时候修改模型是可以前后对比模型效果，不至于因为初始参数影响模型训练效果吧，训练好的模型都是定值参数，不会受影响的吧

[sujin190]

可以 md5 下两边模型看看是不是同一个，说不定模型不一样呢，而且 CNN 网络在 resize 的图片比例不一样需要 padding 的话，如果模型训练时没有加入 padding 识别的话，识别率会不是很行，似乎还有如果你训练图片完全用的正拍，但是生产环境使用时有旋转或者偏移似乎也会识别率不行，要能有效识别都要加入样本才行

[lixile]

提个题外话 默认语言设置 导致不同的语言偏好
从而导致识别权重的部分（生成 or 临时的）阈值有差异

[passMeBy]

@yangyaofei
@clemente0620 paddleocr 速度太慢，跟 easyocr 有的一拼。

[passMeBy]

@sujin190 图片是正经图片，都是正正方方的。模型正不正经,可以按大佬说的方式校验一下。
@lixile 我也查一查，后续再反馈大佬。

[gengchun]

提一句。

去年有个小小的需求，要识别发票。

结果发现直接用 pdf 提取就可以满足，根本不需要调用 OCR ，……

现在程序跑到现在好像还行，……

票据识别，我还看过接口，其实中小规模用的话，采购云厂商的就行了，何必自己开发。超大规模自己开发可能还能收回成本。

[passMeBy]

@gengchun 大佬是如何提取的，之前试过直接读取，但是只能读取到发票上那些彩色文本，那些黑色字体（机打文本）读取不了。这才采用 ocr 。

[gengchun]

@passMeBy 首先，你是电子发票吗？电子发票的话，直接读 qrcode ，百分之百识别。其它的信息我是结合 pdfminer 的。到目前也没有太多问题。不过我的量也少。当然各地的发票都试了一下，到现在也没有太多问题。

真的一个月几千到十万张，我是会推荐采购云厂商的，毕竟性价比在那里摆着。

[passMeBy]

右上角有二维码，算电子发票吗？ qrcode 的作用是为了读取票据的那些抬头信息吗？好像也只能读到这些。

[yangyaofei]

@sujin190 有影响的 https://pytorch.org/docs/stable/notes/randomness.html 但是应该不会影响最终性能(89 -> 88 这种区别)

@passMeBy paddleOCR 的小模型还挺快的,我这边一般都是一张文档 3 秒(CPU), 大模型和小模型精度在我的使用场景下基本没差...

[princelai]

我用的 paddle,用的 GPU 部署，挺快的啊，毫秒级别