文字识别ocr图片识别去印章功能能否再上一个台阶？

楼主你好，OCR文字识别的技术确实已经进步很大，但是去除印章对于识别精度的提升还有待加强。目前在去印章方面，主要方法是通过降低印章区域的像素值，来把印章区域变成白色。但是这种方法难以解决印章盖在字上面的情况。

针对这种问题，可以尝试采用深度学习的方法，例如使用卷积神经网络（CNN）或者循环神经网络（RNN）来识别印章区域和文字区域。通过对已有数据进行训练，让模型能够理解印章区域和文字区域之间的差异，并进行准确的分割。然后再采用类似方法来去除印章区域的影响。

不过要实现这个功能需要大量数据进行训练和调整，而且还需要针对不同的印章进行识别和处理。目前还没有完全解决该问题的通用解决办法，需要进一步的研究和探究。

您好，目前阿里云文字识别OCR对于大部分的识别场景来说，默认都会排除印章内容识别其他文字内容，但是考虑到印章的干扰会出现识别不准确的情况。后续应会继续优化提高识别准确率的。

文字识别OCR的去印章功能通常是通过图像处理和分析技术实现的，以尽可能减少或消除印章对文字识别的干扰。而要实现只去除印章的红色（一定色差范围），但不影响印章盖着的字部分的识别，相对较为复杂。

在理论上，可以尝试采用以下方法来实现这样的效果：

1. 颜色分割：使用图像处理算法，如颜色阈值分割或颜色空间转换，将印章区域中的红色与黑字所在区域进行分离。

2. 区域分析：对分割后的区域进行形态学处理、连通区域分析等操作，以识别并保留黑字所在的区域，同时排除红色的印章区域。

3. 像素操作：基于颜色信息和位置关系，对图像的像素进行操作，以使印章红色区域变得更接近背景颜色，从而减少对文字识别的干扰。

然而，实际上完美地实现这样的去印章效果是非常具有挑战性的，因为涉及到不同印章的外观、印章与文字之间的重叠程度、图像质量等多种因素。

具体实现和效果会受到算法的选择、图像的特性以及应用场景的限制等影响。因此，需要进行实际的测试和优化，以逐步提升效果，并根据具体需求做出相应的调整和改进。