1. 预处理优化（自动校正）

- 图像增强

自动调整亮度、对比度、去噪等，提升原始图像质量，减少识别错误。

- 版面分析

识别文档结构（段落、表格等），避免文字错位。

2. 文本后处理（自动+手动）

- 语言模型校正

通过NLP技术结合上下文修正错别字（如将“辨率”纠正为“分辨率”）。

- 术语库匹配

内置专业词汇库（如医学、法律），自动替换错误术语。

- 多OCR引擎对比

同时调用多个OCR接口（如腾讯OCR、百度OCR），交叉验证结果。

3. 用户交互校正

- 实时编辑功能

识别后提供文本编辑框，支持手动修改错误内容。

- 候选词提示

对低置信度字符显示相似候选词（如“未”可能提示“末”“未”供选择）。

- 划词修正

在图片上框选误识别区域，重新识别指定部分。

4. 深度学习持续优化

- 用户反馈学习

记录用户手动修正的案例，迭代训练OCR模型。

- 场景适配

针对手写体、票据等特殊场景优化模型（需在设置中选择对应模式）。

用户操作建议

1. 拍摄阶段

- 保持光线均匀，文字与背景对比鲜明。

- 手机尽量平行于文档，避免透视变形。

2. 识别后操作

- 使用“划选重识”功能修正局部错误。

- 开启“专业领域”选项（如“医学模式”提升术语准确率）。

3. 导出前检查

- 利用“对照预览”模式对比原图和识别文本，逐行核对。

与其他工具对比

| 功能 | 有道翻译 | 百度OCR | Adobe Scan |

|--------------|----------|---------|------------|

| 划选重识 | ✔️ | ❌ | ✔️ |

| 术语库支持 | ✔️ | ✔️ | ❌ |

| 多引擎校验 | ❌ | ✔️ | ❌ |

通过以上方法，有道翻译能有效降低OCR错误率，但复杂场景（如手写、古文字）仍需人工复核。建议结合其他工具（如ABBYY FineReader）处理高精度需求。