文字识别OCR的提单识别，是能够正确识别空格，但是有些东西识别不出来，没有进行提取，怎么回事？

文字识别OCR在提单识别过程中，虽然能够正确识别空格，但部分信息未能提取出来，可能与以下几个因素有关。以下是详细分析及解决方案：

1. 图片质量问题

图片的清晰度、分辨率或光照条件不佳可能导致OCR无法准确识别内容。
- 建议操作：
- 确保上传的图片清晰、无模糊、无遮挡，并且文字区域完整可见。
- 如果图片存在倾斜或变形，可以尝试使用图像预处理工具（如旋转、裁剪、增强对比度）优化图片质量。

2. 字段未被正确框选

如果使用的是自定义KV模板，可能由于字段框选不准确或未覆盖所有可能的文字区域，导致部分内容未被提取。
- 建议操作：
- 在配置识别字段时，确保框选范围尽量覆盖字段可能出现的最大范围，避免遗漏。
- 检查是否遗漏了某些关键字段的框选，尤其是多行或多列的内容。

3. 字段类型配置不当

OCR识别结果的准确性与字段类型的配置密切相关。如果字段类型选择错误，可能导致识别结果不符合预期。
- 建议操作：
- 根据实际需求选择合适的字段类型（如常规、日期、金额等），并利用高级配置中的正则表达式对识别结果进行后处理。
- 例如，若需要保留空格，可以在正则表达式中明确指定保留规则。

4. 模板适配问题

对于固定版式的提单，如果模板未正确适配，可能导致部分字段无法被识别。
- 建议操作：
- 确保模板图片与待识别图片的版式完全一致。如果版式有变化，需重新配置模板。
- 如果版式相似但不完全一致，可以尝试跳过框选参照字段步骤，让底层算法自行分析，但需注意版式差异可能影响识别效果。

5. 特殊字符或格式处理

OCR默认可能忽略某些特殊字符（如空格、标点符号等），或者在输出时进行了格式化处理。
- 建议操作：
- 在高级配置中，通过正则表达式明确保留空格或其他特殊字符。例如，使用正则表达式\s+匹配空格，并确保其在输出中不被移除。
- 如果需要更复杂的格式处理，可以通过API接口调用时传递自定义参数，调整输出格式。

6. 模型能力限制

对于非标准字体、手写体或复杂背景的图片，OCR模型可能存在一定的识别局限性。
- 建议操作：
- 如果涉及特殊字体或复杂背景，建议使用自定义训练功能，基于小样本数据对模型进行微调，提升识别精度。
- 对于长尾票证或非标准提单，可以尝试使用通用票证抽取功能，无需额外训练即可支持多种复杂场景。

7. 接口调用问题

如果调用的接口与图片内容不匹配（如调用手写体接口处理印刷体图片），可能导致识别结果为空或不完整。
- 建议操作：
- 确保调用了正确的OCR接口。例如，针对提单类文档，建议优先使用通用文字识别或自定义KV模板接口。
- 如果不确定接口适用性，可以通过阿里云OCR体验馆测试不同接口的效果。

总结与下一步

根据上述分析，您可以按照以下步骤排查和解决问题：
1. 检查图片质量，确保清晰无遮挡。
2. 优化字段框选范围，确保覆盖所有可能的文字区域。
3. 调整字段类型和高级配置，明确保留空格等特殊字符。
4. 确保模板适配正确，必要时重新配置模板。
5. 针对复杂场景，考虑使用自定义训练或通用票证抽取功能。

如果问题仍未解决，建议联系阿里云OCR技术支持团队（钉钉答疑群：26560014923），提供具体图片和识别结果以便进一步分析。