cv_resnet18_ocr-detection实战案例：会议纪要扫描件识别流程

1. 引言：为什么需要OCR检测模型处理会议纪要？

在日常办公中，会议纪要常常以纸质文档扫描件的形式存在。这些文件虽然便于归档和传递，但其中的文字内容无法直接编辑、搜索或结构化分析。手动录入不仅耗时费力，还容易出错。这时候，一个稳定高效的OCR文字检测系统就显得尤为重要。

本文将带你通过cv_resnet18_ocr-detection模型，完整实现一套针对会议纪要扫描件的自动化识别流程。该模型由“科哥”基于ResNet-18主干网络构建，专为中文场景优化，在清晰度一般、排版复杂的扫描件上表现优异。

我们不只讲理论，而是聚焦于真实业务落地——从部署到使用，再到结果提取与后续处理建议，手把手完成一次完整的OCR实战应用。

2. 系统部署与WebUI启动

2.1 快速部署环境

本项目已封装为可一键运行的镜像服务，适合在Linux服务器或本地开发机上部署：

cd /root/cv_resnet18_ocr-detection bash start_app.sh

执行后若看到如下提示，则表示服务成功启动：

============================================================ WebUI 服务地址: http://0.0.0.0:7860 ============================================================

2.2 访问Web界面

打开浏览器，输入http://你的服务器IP:7860即可进入OCR检测系统的图形化操作界面。

整个WebUI采用紫蓝渐变风格设计，简洁直观，包含四大功能模块：

单图检测：上传一张图片进行测试
批量检测：一次性处理多张会议纪要扫描件
训练微调：支持自定义数据集重新训练
ONNX导出：导出通用格式模型用于嵌入式或移动端部署

3. 实战流程：如何识别一份会议纪要扫描件？

3.1 准备原始图像

假设你有一份PDF格式的会议纪要，首先将其转换为高清图片（推荐300dpi以上），保存为JPG或PNG格式。确保页面平整、无严重倾斜或阴影遮挡。

小技巧：可用Adobe Acrobat或WPS导出为图片，也可用Python脚本自动批处理PDF转图。

3.2 使用“单图检测”功能

进入WebUI的【单图检测】Tab页，按以下步骤操作：

点击“上传图片”，选择你的会议纪要图片；
调整检测阈值滑块至0.25（适用于大多数打印文档）；
点击“开始检测”按钮。

系统会在几秒内返回三个关键输出：

可复制的文本内容列表
带检测框的可视化结果图
包含坐标信息的JSON数据

示例输出（简化版）

识别文本内容：

1. 项目周会纪要 2. 时间：2025年4月5日 14:00-15:30 3. 地点：三楼会议室A 4. 主持人：张伟 5. 记录人：李娜 6. 出席人员：王强、赵敏、陈浩、刘洋 7. 一、上周进度回顾 8. 前端模块已完成登录页重构 9. 后端接口性能提升30% ...

这个结果已经可以直接粘贴进Word或Excel中进一步整理。

4. 批量处理多份会议纪要

实际工作中，往往需要处理一个月甚至更长时间的历史会议记录。这时可以使用【批量检测】功能。

4.1 操作流程

在“批量检测”Tab页点击“上传多张图片”；
支持Ctrl/Shift多选，建议每次不超过50张；
设置统一的检测阈值（如0.2）；
点击“批量检测”。

处理完成后，系统会以画廊形式展示所有带标注框的结果图，并生成对应的时间戳目录存放结果文件。

4.2 输出结构说明

所有结果自动保存在outputs/目录下，按时间命名：

outputs/ └── outputs_20260105143022/ ├── visualization/ │ └── detection_result.png └── json/ └── result.json

你可以编写脚本定期读取这些JSON文件，将会议要点自动导入数据库或知识管理系统。

5. 提高识别准确率的关键设置

不同质量的扫描件对OCR效果影响很大。以下是几种典型场景下的参数调整建议：

5.1 高清打印文档（推荐设置）

检测阈值：0.3
适用情况：公司正式打印的会议材料、黑白扫描件
特点：文字边缘清晰，背景干净，误检少

5.2 模糊或低分辨率扫描件

检测阈值：0.15 ~ 0.2
预处理建议：先用OpenCV增强对比度
原因：降低阈值可避免漏检细小字体

5.3 手写笔记混合打印体

检测阈值：0.1
注意：手写字体识别依赖专用模型，当前模型主要针对印刷体优化
建议：对手写部分单独标注并考虑接入手写OCR模型

5.4 复杂背景干扰（如表格线密集）

检测阈值：0.35 ~ 0.4
目的：过滤掉被误判为文字的线条噪声
补充手段：可在前端做图像去噪处理

6. 自定义训练：让模型更懂你的文档

如果你的企业有特殊排版习惯（比如固定抬头、水印、特定字体），可以通过微调让模型适应。

6.1 数据准备要求

训练数据需遵循ICDAR2015标准格式：

custom_data/ ├── train_images/ # 存放训练图片 ├── train_gts/ # 对应的标注txt文件 ├── train_list.txt # 列出所有训练样本路径 └── test_* # 测试集（可选）

每个标注文件.txt内容格式如下：

x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,会议主题 x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,主持人：张经理

6.2 开始训练

在WebUI的【训练微调】Tab中填写：

训练数据目录：/root/custom_data
Batch Size：8（根据显存调整）
Epochs：5
学习率：0.007

点击“开始训练”后，模型将在workdirs/下保存最终权重和日志。

微调后的模型能显著提升对公司内部模板类文档的识别精度。

7. 导出ONNX模型用于生产集成

当模型验证通过后，可将其导出为ONNX格式，方便集成到其他系统中。

7.1 导出步骤

进入【ONNX导出】Tab；
设置输入尺寸（常用800×800）；
点击“导出ONNX”；
下载生成的.onnx文件。

7.2 Python推理示例

import onnxruntime as ort import cv2 import numpy as np # 加载ONNX模型 session = ort.InferenceSession("model_800x800.onnx") # 图像预处理 image = cv2.imread("meeting_minutes.jpg") resized = cv2.resize(image, (800, 800)) input_tensor = resized.transpose(2, 0, 1)[np.newaxis, ...].astype(np.float32) / 255.0 # 推理 outputs = session.run(None, {"input": input_tensor}) boxes, texts, scores = parse_outputs(outputs)

这样就可以把OCR能力嵌入到企业内部的文档管理系统、RPA机器人或审批流平台中。