OpenCV TextRecognitionModel使用CTC-prefix-beam-search解码出现维度不匹配报错

这个报错是CRNN文本识别的CTC解码校验失败，核心逻辑是CTC解码要求识别模型输出的最后一维长度 = 加载的词表字符数 + 1（额外1位是CTC专用的空白符）：

• 你使用的crnn_cs.onnx模型输出最后一维长度为96，对应要求词表字符数为95
• 你当前用的alphabet_94.txt有效字符数为94，加1后总长度为95，和模型要求的96差1位，触发校验失败。

你可以根据自己的使用场景选择以下任意一种方案：

• 替换配套词表：使用和crnn_cs.onnx训练时完全匹配的95字符词表，替换当前的alphabet_94.txt，注意要保证词表字符顺序和训练时一致，否则会出现识别结果乱码。
• 补全现有词表：确认模型训练时比当前词表多的1个字符（通常是空格），在alphabet_94.txt末尾补充该字符，让词表总长度变为95，即可满足95 + 1 = 96的维度要求。
• 更换匹配模型：如果要保留alphabet_94.txt作为词表，更换输出最后一维长度为95的CRNN识别模型即可满足校验规则。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Albi