文字识别OCR中请问如何识别订单产品？一个订单有M个产品，每个产品有N个交付日期M,N都是不确定的。

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接口说明
本接口适用场景
阿里云电商图片文字识别，是阿里云官方自研OCR文字识别产品，支持电商商品宣传图片、社区贴吧图片、网络UGC图片识别，针对电商海量图片内容核查就场景进行特定优化，只输出文字块内容及坐标，极大提升识别效率。
阿里云OCR产品基于阿里巴巴达摩院强大的AI技术及海量数据，历经多年沉淀打磨，具有服务稳定、操作简易、实时性高、能力全面等几大优势。
本接口图片示例

对于您的需求，可以使用OCR（Optical Character Recognition）文字识别技术来识别订单产品。这种技术可以将图片上的文字内容智能识别成为可编辑的文本。如百度AI开放平台，它提供了iOCR和EasyDL OCR两种自定义开发平台，可以定制识别图片中的文字信息，结构化输出关键字段内容，提供多场景的解决方案，满足更广泛的结构化识别需求。

在实际应用中，需要首先对图片进行预处理，包括灰度化、二值化、去噪、切割等操作，以提高识别的准确性。然后，利用OCR引擎对处理后的图片进行字符识别，得到识别结果。最后，根据实际需求对识别结果进行后续处理。

识别订单产品在文字识别OCR中是一个相对复杂的问题，尤其是当订单中的产品数量（M）和每个产品的交付日期数量（N）都是不确定的时候。在这种情况下，你可能需要使用一种更高级的OCR技术，如基于深度学习的OCR系统。

以下是一种可能的方法：
1.数据预处理：首先，你需要对订单图像进行一些预处理，以改善OCR的性能。这可能包括图像清晰度调整、对比度增强、去噪、二值化等。
2.版面分析：然后，你需要对订单的版面进行分析，以确定每个产品的位置和交付日期的位置。这可能需要使用到图像处理和计算机视觉的技术，例如边缘检测、形态学操作、区域提取等。
3.文字识别：接下来，对于每个产品位置和交付日期位置的图像，你需要使用OCR技术进行文字识别。对于这种情况，你可能需要使用一种能够处理多行文本的OCR系统，或者使用一种能够处理表格的OCR系统。
4.数据后处理：最后，你需要对识别的数据进行后处理，以整理出每个产品的交付日期。这可能涉及到一些数据清洗和格式转换的操作。

这种方法需要一定的编程和图像处理知识来实现。你可能需要使用Python等编程语言，以及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架来实现这个过程。

另外，每页都有固定的表头的话，可以在版面分析阶段提取出来，有助于更准确地识别每个产品的交付日期。