OCR技术现在到了啥水平如果图像模糊到人眼识别不出来的话，它还可以识别出来么
那应该先对离焦的图做deblur，然后再调OCR引擎吧。
■网友
一种去水印的营业执照识别方法 - CSDN博客肉眼看得清的基本上不会出错吧。肉眼看不出来的看运气了 :(
■网友
说实在的，这个问题问的有些外行！
先说答案，经过训练的模型（CNN，SVN等等），对任何输入图像来说，都能输出它认为最接近的结果的！举个例子，看不清楚字符，让你猜，你也能根据一些先验知识（不管是有意识还是无意识）说出你认为的结果的。但是，结果是否有意义，对不对，谁能知道？这就是另外一个问题了。（补充：针对题主的问题，我想表达的是算法能输出结果，和结果是否准确，是两回事。所以，不管清楚与否，识别模型都能给出结论。好吧，我默认为题主的意思，识别出准确的结果。人眼都看不清楚，也不知道原来是什么，怎么判断模型给出的结果是不是准确呢？）
对于OCR来说，不存在什么创新和创造，只是一个训练和推理的过程。你给它输入什么数据集，告诉它这是什么，训练之后，它就能做出判断，数据集越大，准确度越高。对于题主的问题，也会给出它的判断。如果训练过程中，人为做一些模糊的数据集（知道是什么），对它进行训练，它能给出更准确的答案，可以人为做一些模糊的测试数据去验证（前提是知道真实结果）。对于Deep learning，数据集足够大，可以超过人脑的判断力。就像下棋的按个阿尔法狗。
■网友
我在刚开始写爬虫的时候，模拟登录环节要应对验证码的时候面对过这个问题。然后用了Google的tesseract，然后测验了一下。图片大小正常，在适当的干扰点，干扰线条和字符倾斜下，不经过训练效果也很好，识别度很高。但是图片比较小(当时是1.5kb) 即使没有任何干扰，只用黑白色，效果都非常差。然后QQ有个识别图片文字功能，情况类似。有经验的人推荐我用cnn去训练，说效果会很好，至今没有尝试。。。。
■网友
我的OCR记忆还留在一年多以前。当时用的最新的技术是 LSTM+CTC，标注数据有100多万行文字，整行识别效果很好(现在还有一堆标注数据放在那里 )。
第二个问题，如果图像模糊人眼识别不出来的话，机器能不能识别出来？一行文字中偶尔的有一两个模糊的字看不清的话，最后的识别结果可能是对的，大多是最后进行语法纠正的结果。
说白了，我的理解是，你的标注数据决定了你的分类器能处理的图像的情况。高清大图训练出来的模型可能去识别稍微模糊的图片就不行了。如果人都看不清，怎么进行标注呢？
■网友
无论是人还是机器，都需要必要的信息才能识别。
■网友
我只知道如果人都看不懂的话AI大部分都会给一个很肯定的离谱答案。
详情请参考3b1b的视频 #滑稽
■网友
人眼都看不清，那基本就没戏了
以车牌识别为例，能做到这样已经很了不起了
多图预警！！！！土豪随意~~~
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