金融OCR领域实习日志（一）——OCR技术从0到1全面调研

一、OCR基础

任务要求：

工作原理

OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相）检查纸上打印的字符，经过检测暗、亮的模式肯定其形状，而后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并经过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。如何除错或利用辅助信息提升识别正确率，是OCR最重要的课题，ICR（Intelligent Character Recognition）的名词也随之产生。

一般技术流程为：

应用场景

根据OCR的应用场景而言，我们可以大致分成识别特定场景下的专用OCR以及识别多种场景下的通用OCR。就前者而言，证件识别以及车牌识别就是专用OCR的典型案例。针对特定场景进行设计、优化以达到最好的特定场景下的效果展示。那通用的OCR就是使用在更多、更复杂的场景下，拥有比较好的泛性。在这个过程中由于场景的不确定性，比如:图片背景极其丰富、亮度不均衡、光照不均衡、残缺遮挡、文字扭曲、字体多样等等问题，会带来极大的挑战。

**文档文字识别：**可以将图书馆、报社、博物馆、档案馆等的纸质版图书、报纸、杂志、历史文献档案资料等进行电子化管理，实现精准地保存文献资料。

**自然场景文字识别：**识别自然场景图像中的文字信息如车牌、广告干词、路牌等信息。对车辆进行识别可以实现停车场收费管理、交通流量控制指标测量、车辆定位、防盗、高速公路超速自动化监管等功能。

**票据文字识别：**可以对增值税发票、报销单、车票等不同格式的票据进行文字识别，可以避免财务人员手动输入大量票据信息，如今已广泛应用于财务管理、银行、金融等众多领域。

**证件识别：**可以快速识别身份证、银行卡、驾驶证等卡证类信息，将证件文字信息直接转换为可编辑文本，可以大大提高工作效率、减少人工成本、还可以实时进行相关人员的身份核验，以便安全管理。

以及金融领域具体应用场景：

**自动化文档处理：**通过OCR技术识别和提取文档关键信息后，利用关键信息进行文档分类、文档重命名、目录创建与归档工作

**发票识别：**文字检测+识别，根据发票内容信息特点提取所需的内容。

**合同分析：**通过OCR识别，智能结构化抽取合同关键信息，支持图片、PDF、word多种格式，可通过API接口传输至企业业务系统，协助企业工作人员完成自动填单、内容一致性检查，让合同审阅更高效。

★商业化方案及其优缺点

1.paddleOCR

飞桨首次开源文字识别模型套件PaddleOCR，目标是打造丰富、领先、实用的文本识别模型/工具库。最新开源的超轻量PP-OCRv3模型大小仅为16.2M。同时支持中英文识别；支持倾斜、竖排等多种方向文字识别；支持GPU、CPU预测；用户既可以通过PaddleHub很便捷的直接使用该超轻量模型，也可以使用PaddleOCR开源套件训练自己的超轻量模型。

优点
- 轻量模型，执行速度快
- 支持pip直接安装
- ocr识别效果好，效果基本可以比肩大厂收费ocr（非高精版）
- 支持表格和方向识别
- 支持补充训练且很方便
缺点
- 部分符号识别效果一般，如 '|‘识别为’1’
- 对于部分加粗字体可能出现误识别，需要自己补充训练
- 偶尔会出现部分内容丢失的情况

源文档配套教程：安装使用说明

2.CnOCR

CnOCR 是 Python 3 下的文字识别（Optical Character Recognition，简称OCR）工具包，支持简体中文、繁体中文（部分模型）、英文和数字的常见字符识别，支持竖排文字的识别。自带了20+个训练好的识别模型，适用于不同应用场景，安装后即可直接使用。同时，CnOCR也提供简单的训练命令供使用者训练自己的模型。

优点
- 轻量模型，执行速度快，速度略快于paddle ocr
- 支持pip直接安装
- ocr识别效果好，识别效果比肩paddle ocr
- 支持训练自己的模型
缺点
- 部分符号识别效果差
- 部分场景下会出现空格丢失情况
- 模型补充训练没有paddle ocr方便

源文档配套教程：安装使用说明

3.chinese_lite OCR

超轻量级中文 ocr，支持竖排文字识别, 支持 ncnn、mnn、tnn 推理, 模型大小仅4.7M。

优点
- 轻量模型，执行速度快，速度优于CnOCR和Paddle OCR
- ocr识别效果尚可，优于一般开源模型，但比不上CnOCR和Paddle OCR
- 作者提供了多种语言下的Demo
缺点
- 不支持pip安装
- 文本位置识别略差
- 不支持补充训练
- 类手写字体识别效果一般
- 部分场景下会出现误识别竖版文字的情况

例如：

姓     名： 张三
性     别： 男
年     龄： 19
户     籍： 北京误识别为 '姓性年户'

原文配套：安装使用说明

4.EasyOCR

EasyOCR是一个用于从图像中提取文本的python模块。它是一种通用的OCR，可以读取自然场景文本和文档中的密集文本。我们目前正在支持80多种语言并不断扩展。

优点
- 支持pip安装，但需要自己手动下载模型
- ocr识别效果尚可，优于一般开源模型
缺点
- 速度很慢，900 * 1200像素图片平均需要30s左右
- 不支持补充训练

5.Tesseract OCR

Tesserat OCR 是一款可在各种操作系统运行的，由Google开发的OCR引擎。它可以免费使用，并支持多种语言。虽然它没有一个官方的云工具，但是它可以集成到各种编程语言和应用程序中，因此可以很容易地创建自己的OCR云工具。

优点
- 支持补充训练
缺点
- 安装使用困难，不支持pip安装，官网下载配置教程（Tesseract-OCR 下载安装和使用）
- 中文识别效果差

官方文档

6.Google Vision API

Google Cloud Vision API是谷歌提供的云端视觉分析服务，可以通过API调用来实现图像分析、OCR文字识别等功能。相比于Tesseract OCR，它具有更强大的图像分析能力和更便捷的使用方式。

总结

paddle ocr和cnocr，两者都能实现商业化精准度。其中cnocr执行速度快，速度略快于paddle ocr识别效果比肩paddle ocr，但paddle ocr模型补充训练方便

某些场景下，如小图片且对速度要求较高可以尝试使用chinese_lite ocr.

此外由部分stackoverflow用户反馈可知paddle和Tesseract的区别如下：

数据来源区别：Tesseract对印刷体扫描文档效果更好，paddle更适用于手写体等场景，但二者都支持训练
速度区别：CPU情况下T优于P，但paddle在GPU支持下比Tesseract速度快出一大截
预处理区别：如果不提供预处理（例如二值化），对RGB图像而言，paddle的效果优于Tesseract。在二值化情况下Tesseract的长文本效果通常优于paddle
正确率&精度差别：T的表现略高于P，主要原因是paddle主要有单词和标点之间缺少空格的问题，但易于纠正，在后处理算法之后精度与Tesseract相当。且非90度旋转中表现良好。
模型大小：P的轻量级模型大小为2MB左右，T则为23MB左右
数据安全：……

某个国外帖子显示的数据：