这张导航图按照全书的四大篇章，将技术点从物理层、算法层连接到应用层。

第一阶段：夯实地基（基础篇）

  • 图像采集层： 传感器原理、DPI 概念。
  • 图像预处理： OpenCV 实战、大津法二值化、四点透视校正（Deskew）。
  • 传统引擎： Tesseract 5.0 部署、.traineddata 结构、Box 文件标注。
  • 核心指标： CER/SER 编辑距离算法、FPS 与吞吐量评估。

第二阶段：工业进阶（算法篇）

  • 文字检测 (Detection)： * 主流： DBNet (可学习阈值)、EAST。
    • 进阶： 针对弯曲文本的 PSENet、多边形定位。
  • 文字识别 (Recognition)： * 标配： CRNN + CTC（解决变长对齐）。
    • 前沿： 基于 Transformer 的识别架构。
  • PaddleOCR 实战：
    • 微调： 知识蒸馏 (CML)、模型裁剪。
    • 结构化： PP-Structure、版面分析、表格还原。

第三阶段：跨代变革（大模型篇）

  • 原生多模态： Vision Encoder (ViT) 与 LLM 的端到端融合。
  • DeepSeek-OCR 2 专场： * 核心： 视觉因果流 (Causal Flow)、FP8 量化推理。
    • 输出： 原生 Markdown/LaTeX、代码级还原。
  • RAG 结合： 文档智能理解 (VDU)、语义分段 (Chunking)、KV 信息抽取。

第四阶段：实战落地（工程篇）

  • 部署加速： vLLM、Flash-Attention、NCNN 移动端适配。
  • 垂直行业： 金融防伪穿透、工业反光钢印识别、医疗潦草手写体。
  • 系统工程： 分布式 OCR 集群 (Docker + K8s)、线上监控。