PaddleOCR的核心技术基于深度学习算法，尤其是卷积神经网络（CNN）。通过训练大量的图像数据，PaddleOCR能够准确地识别和提取图像中的文字信息。
在实现过程中，PaddleOCR采用了多阶段的处理流程。首先，图像预处理阶段会对输入的图像进行标准化处理，包括调整大小、灰度化等。然后，通过检测模型定位文本区域，最后使用识别模型提取文字内容。
为了提高识别的准确性，PaddleOCR还引入了多种优化策略。例如，通过数据增强技术增加训练样本的多样性，以及利用注意力机制提升模型的泛化能力。
此外，PaddleOCR的开源特性使其得到了广泛的社区支持。开发者可以自由地修改和扩展代码，满足不同的应用场景需求。
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