# PaddleOCR 印章文字识别：比较弧形示例章、遮挡版本与逐字漏识别

## 实际范围

PaddleOCR 代码 Apache-2.0；专用管线、权重和 CPU/GPU 支持需按真实安装版本确认。本包没有运行 OCR。

已实际执行：原创输入生成、PDF渲染、文件哈希/教材事实检查与两条故意错误拒绝。人工reference-manual.json不冒充目标工具输出；actual-template.json为空模板，不能视为实际结果。

## 使用

```bash
python3 verify.py
python3 verify.py --actual my-observation.json
```

默认材料检查使用Python标准库；可选的--pdf深度检查需要pypdf，且只接受本题定义的PDF契约。不连接任何外部服务或数据库。--actual检查你填写的规范化事实记录，不自动识别任意工具原生导出；仍须逐项回读原生输出。

## 七步操作

1. 检查两张原创印记输入

seal-input.png 是代码绘制的“示例资料章”，seal-overlap.png 加了正文遮挡；二者均为虚构教材。核对机构、用途与编号，不能用于判断真实印章真伪。

2. 使用专用Seal管线

本篇走官方 Seal Text Recognition Pipeline，包含弧形检测和文字识别；不要把这些参数写成 PaddleOCR-VL 的参数。记录实际 PaddleOCR/PaddleX 与权重版本。

3. 分别运行无遮挡和遮挡图

用相同设置识别两图，保留原始 JSON 与 save_to_img 真实区域图。本包未运行这条管线，没有可直接展示的模型识别结果。

4. 查看弧形区域与文本

检查 seal region 是否定位到整圈字符；遮挡导致缺字时应记录实际缺字，不根据机构常见名称补齐成正确答案。

5. 逐字核对三项内容

把实际 rec_texts 中机构、用途和编号整理到一张观察表。置信分数只用于查找疑似错误，不能单凭高分判定字符完整。

6. 运行字符完整性检查

将实际整理的结果保存为 my-seal.json。脚本按本题人工真值比较字面字符，负例涵盖机构漏字和编号截断。

7. 保存失败与纠错边界

分别保存两次原始识别结果和实际区域图；人工改过的文字注明人工修订。本站材料检查不含 OCR，更不提供印章身份认证。

## 原创与图片身份

source.pdf及数据文件是本站原创虚构教材。页面官方截图只说明工具入口；人工真值图与材料核验图都注明身份，未生成目标软件的假界面或假模型结果。

## 官方依据

- 官方专用印章识别管线: https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/main/en/version3.x/pipeline_usage/seal_recognition.html