文本识别
功能介绍
模块位置：检测-文本识别
传统 OCR 通常面向扫描件、文档类平面文本识别，而本文本识别模块支持平面文档类 + 工业立体类文本的智能识别与数据提取，既可识别车票、单据等纸张文本，也能精准识别工业零件表面压铸、刻印的型号、编码等信息。
| 原图 | 识别 |
|---|---|
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 |  |
使用场景
- 复杂背景：设别表面存在油污、划痕或反光的文本。
- 多角度拍摄需求:大型设备难以近距离正面拍摄，识别倾斜角度下采集的图像。
- 多语言混合识别:识别中英文混合的文本。
- 下游任务输入：提取的文本数据可作为后续模块的输入。
输入
| 输入 | 说明 |
|---|---|
| 图像源 | 输入方式是选择输出图像的模块。 |
| 区域方法 | 选择输入区域的方式。绘制：在本模块中绘制一个区域；继承：选择流程中的区域。 |
| 区域类型 | 全区域或使用旋转矩形区域框选区域。 |
参数说明
检测参数-二值化阈值
范围 [0,1]，对深度学习模型输出的文本概率图进行二值化处理。概率值高于该阈值的像素判定为文本区域，低于该阈值的判定为背景，从而生成二值图用于后续文本轮廓提取。
阈值越低：保留更多候选文本像素，检出率高但可能引入噪点。
阈值越高：仅保留高置信度像素，干净但可能遗漏文本。
检测参数-检测框阈值
范围 [0,1]，用于过滤低质量检测框的数量。计算每个检测框内的平均文本置信度，过滤低于该阈值的检测框。
数值越高：只识别更确定的文本区域，误检少但可能漏检少。 数值越低：会框选更多疑似区域，但容易把噪点、纹理误判为文本。
检测参数-Unclip（外扩）比例
范围 [0,5]，用于控制文本检测框的外扩程度。由于检测模型在训练时会将文本标签收缩，因此需要通过 Unclip 操作将文本区域适当外扩，以还原完整的文本边界。
数值越大：检测框外扩越多，框住的范围更大，会将临近的多条文本框成一条。
数值越小：外扩越，检测框更贴近文字边缘。
分类参数-开启方向分类
开启后，会自动判断文本是否为 180° 倒置，并在识别前自动校正文本方向，以提高倒置文本的识别准确率。
分类参数-方向分类阈值
范围 [0.5,1]，判断文本是否需要旋转 180° 的置信度门槛。
当模型判定文本倒置方向且置信度高于此阈值时，执行 180° 翻转校正。
置信度阈值
范围 [0,1]，用于过滤低置信度的候选框。文本识别完成后，置信度低于阈值的检测框将被丢弃。
数值越高：结果越严格，仅保留更确定的文本。 数值越低：结果越宽松，可能保留不准确的文本。
输出
| 输出 | 类型 | 默认启用 | 额外启用条件 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 区域列表 | 区域集 | 否 | 在输出设置中勾选 | / |
| 区域中心列表 | 2D点集 | 否 | 在输出设置中勾选 | / |
| 识别数量 | 整数 | 是 | / | 识别出的文本条数 |
| 识别结果 | 字符串列表 | 是 | / | 文本的内容 |
| 检测对象 | 目标检测集 | 是 | / | 置信度、边界框中心点、边界框宽高、文本序号、文本内容 |
| 识别区域 | 区域集 | 是 | / | 将每个边界框转换成区域（用于下游模块） |