如何用视觉API检测垂直堆叠文本？是否需训练专属模型？

基础文本检测API（如Google视觉API）无法识别图中的文本。测试Google视觉API可执行命令：
gcloud ml vision detect-text <local-path-to-image> | grep description
该命令可能返回无意义内容，需要识别的目标文本为RAW9405。
（图片：包含目标文本的图片）

解决方案建议 #

• 先尝试现成的工业场景OCR工具或模型：比如Tesseract可加载自定义字符集的字库，不少开源社区有针对硬印刷体、特殊编号的预训练OCR模型（比如基于CRNN的轻量模型），这类工具对非通用字体、低辨识度字符的识别效果远优于通用云API。
• 如果现成模型仍无法满足需求，再考虑训练专属模型：这类特定格式的文本（固定前缀+数字）只需要少量标注样本（几十张同类图片即可），用CRNN、YOLO-OCR这类轻量框架微调，就能得到精准的识别模型，成本低、见效快。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Fakeer