很多人以为图像识别是国外技术的天下，肯定只认英文。其实现在主流的图像识别系统早就支持中文了，而且在日常生活里用得挺多。
手机拍照翻译能识别中文菜单
出国旅游点餐看不懂？打开手机相机对着菜单一拍，屏幕上立刻显示中文翻译。这背后就是图像识别加自然语言处理的组合。像微信、百度翻译这些App都能做到，说明它们不仅能识别中文文字，还能把其他语言转成中文。
银行APP靠它识别身份证信息
办理财产品需要上传身份证明时，不少银行App都支持直接拍照。你拍一张身份证照片，系统自动提取姓名、地址、身份证号等信息，填进表单里。这个过程就是在识别中文字符，准确率还挺高。哪怕手写体稍微潦草一点，也能认出来。
支付宝扫码识别发票报销
公司报销要贴发票，以前得手动录入金额和日期。现在支付宝有个功能，拍张发票照片就能自动读取内容。不管是增值税普通发票还是电子发票，只要上面有中文打印字，基本都能抓取到关键字段。这说明图像识别对中文的支持已经深入到财务管理场景了。
代码层面怎么实现中文识别
开发者如果要用开源工具做中文图像识别，常用的是PaddleOCR或者Tesseract。比如用PaddleOCR识别中文图片：
from paddleocr import PaddleOCR<br>ocr = PaddleOCR(use\_angle\_cls=True, lang="ch")<br>result = ocr.ocr('invoice.jpg', cls=True)<br>for line in result:<br> print(line)这里lang参数设为"ch"就是告诉模型要识别简体中文。训练数据里包含了大量中文字体样本，所以能覆盖常见的印刷体和部分手写体。
超市自助结账识商品包装中文名
去超市买东西，有些自助收银机让你扫商品条码。但没条码的时候，机器也能通过摄像头看包装上的中文名称来判断是什么商品。比如一包“三只松鼠坚果”，系统能从图像中提取这几个字完成匹配。这种场景下，中文识别能力直接影响结算效率。
技术上讲，现在的深度学习模型通过大量标注过的中文文本图像进行训练，已经能很好地区分汉字结构。哪怕是相似字如“己、已、巳”也能根据上下文做出判断。再加上字体多样化处理，识别效果比五年前提升了不少。
","seo_title":"图像识别支持中文吗 - 实用百科汇","seo_description":"图像识别是否支持中文？从手机翻译到银行APP，看看中文识别在日常理财和生活中的真实应用场景。","keywords":"图像识别,中文识别,OCR技术,手机拍照翻译,银行APP识别,发票识别,支付宝报销"}