图像预处理与优化
阿里云OCR通过多阶段图像处理提升识别精度：
- 灰度化与二值化：将彩色图像转换为黑白图像增强对比度
- 自适应去噪算法：采用高斯滤波器消除扫描文档中的噪点干扰
- 倾斜校正技术：通过霍夫变换检测文本角度并自动旋转矫正
预处理后的图像会进行分区域处理，通过边缘检测算法划分文字、公式和图形区域，为后续识别提供结构化数据。
题目识别技术实现
针对教育场景的题目识别采用混合模型：
- 基于Faster R-CNN的文本区域检测
- 增强版CRNN网络进行多语言字符识别
- 版面分析引擎重构文本逻辑结构
系统支持识别包含特殊符号的理科题目，通过RecognizeEduQuestionOcr接口实现题目与选项的分离输出。
数学公式识别方案
公式识别通过三层架构实现：
- LaTeX符号检测：定位根号、积分等特殊符号
- 符号关系解析：构建符号间的空间位置矩阵
- 语义转换引擎：将识别结果转换为MathML格式
采用RecognizeFormulaRequest专有接口处理复杂公式，支持手写体公式识别。
API集成与调用示例
PHP集成示例代码：
require_once 'aliyun-php-sdk-ocr/OCRRequest/V20191230/RecognizeFormulaRequest.php';
use AlibabaCloud\SDK\Sample;
$args = [
'access_key_id' => 'your_key',
'image_url' => 'https://example.com/formula.png'
];
$response = Sample::main($args);需先通过阿里云控制台开通教育场景OCR服务并购买对应资源包。
阿里云OCR通过深度学习算法与专业接口设计，在题目识别场景中实现平均98.7%的字符准确率，公式识别支持超20种数学符号类型。其服务化架构便于快速集成，适用于在线教育、智能阅卷等应用场景。
