DeepSeekOCR批量识别图片使用教程

科技周边小白一枚，正在不断学习积累知识，现将学习到的知识记录一下，也是将我的所得分享给大家！而今天这篇文章《DeepSeekOCR批量识别图片教程》带大家来了解一下##content_title##，希望对大家的知识积累有所帮助，从而弥补自己的不足，助力实战开发！

使用DeepSeekOCR批量识别功能可高效提取多张图片中的文字信息。首先将待识别的图片统一存放至“待识别图片”文件夹，确保格式为JPG、PNG或BMP等支持类型，并避免中文或特殊字符命名文件；检查图片清晰度，保证文字区域无模糊、倾斜或遮挡。接着启动DeepSeekOCR软件，进入“批量识别”选项卡，选择该文件夹作为输入路径，并设置输出路径为单独创建的“识别结果”文件夹；根据需要选择TXT、JSON或CSV格式导出，推荐CSV便于后续数据分析。然后在参数设置中选择正确的语言模式（如中文、英文或中英混合），启用“自动旋转校正”以纠正方向异常的文字，开启“去噪增强”提升低质量图像的识别效果，若含表格内容则勾选“结构化识别”保留原始排版。最后确认配置无误后点击“开始识别”，系统将自动逐张处理并保存结果；进度条实时显示处理状态，完成后可通过提示框打开结果目录，逐一核对文本内容，发现错误可调整参数后局部重试。

如果您需要从大量图片中提取文字信息，但手动逐张识别效率低下，则可以使用DeepSeekOCR的批量识别功能来提升处理速度。以下是实现批量图片文字识别的具体操作步骤：

一、准备待识别的图片文件

在进行批量识别前，需将所有待处理的图片统一整理到一个文件夹中，确保图片格式符合OCR支持的类型（如JPG、PNG、BMP等）。这有助于程序一次性读取全部图像数据。

1、新建一个专门用于存放待识别图片的文件夹，例如命名为“待识别图片”。

2、将所有需要识别文字的图片复制到该文件夹内，建议避免使用中文或特殊字符命名图片文件，以防路径读取出错。

3、检查每张图片的清晰度和分辨率，确保文字区域清晰可辨，避免模糊、倾斜或遮挡情况，以提高识别准确率。

二、配置DeepSeekOCR批量处理模式

启动DeepSeekOCR软件后，需切换至批量处理模式，并设置输入与输出路径，以便系统自动遍历指定目录下的所有图片并完成识别任务。

1、打开DeepSeekOCR应用程序，点击主界面中的“批量识别”选项卡。

2、点击“选择文件夹”按钮，定位到之前创建的“待识别图片”文件夹，导入所有图像文件。

3、设置输出结果保存路径，建议单独建立一个“识别结果”文件夹用于存储导出的文本内容。

4、根据需求选择输出格式，支持TXT、JSON、CSV等多种格式，若需后续数据分析，推荐选择CSV格式。

三、调整OCR识别参数优化精度

为了适应不同类型的图片内容，可通过调整语言模型、图像预处理选项等参数来提升识别效果，尤其适用于复杂背景或多语言混合场景。

1、在参数设置区域选择正确的语言类型，如中文、英文或中英混合模式。

2、启用“自动旋转校正”功能，使系统能够检测并纠正倒置或倾斜的文字方向。

3、开启“去噪增强”选项，对低质量图片进行自动预处理，改善边缘清晰度。

4、对于表格类图像，勾选“结构化识别”，保留原始排版布局，便于后续信息提取。

四、执行批量识别并导出结果

完成上述设置后，即可启动批量识别进程，系统将按顺序处理文件夹内所有图片，并将识别结果按设定格式保存至目标路径。

1、确认所有配置无误后，点击“开始识别”按钮，程序进入自动化处理阶段。

2、进度条会实时显示当前处理的图片序号及总体完成百分比，处理时间取决于图片数量与计算机性能。

3、识别完成后，系统弹出提示框告知任务结束，点击“打开结果目录”可直接查看所有输出文件。

4、逐一核对生成的文本文件，发现异常结果时可返回重新调整参数进行局部重试。

理论要掌握，实操不能落！以上关于《DeepSeekOCR批量识别图片使用教程》的详细介绍，大家都掌握了吧！如果想要继续提升自己的能力，那么就来关注golang学习网公众号吧！