识别文案文字的过程往往包含以下几个步骤：

1. 图像输入与预应对：系统会接收图像输入并实预应对如灰度化、二值化、去噪等以提升文字的识别准确度。

2. 文本检测：通过深度学模型如EAST、CTPN等，检测图像中的文本区域，确定文本的边界框。

3. 文本识别：

- 定长文字识别：对验证码等定长文字，常常采用LSTM CTC或CRNN等网络结构实字序列的识别。

- 不定长文字识别：对于印刷文字、广告牌等不定长文字，采用更复杂的网络结构，如基于深度学的ChineseOCR等方法。

4. 后解决：识别后的文本会经过后应对，如字分割、校验和纠错以保障输出结果的准确性。

5. 结果输出：最，系统将识别出的文本以结构化的形式输出，多数情况下为JSON格式，便于客户进一步采用。

6. API调用与集成：客户可以通过调用API或利用SDK将文字识别功能集成到自身的业务系统中，实现自动化的文本采集和数据分析。

识别文案文字的过程涉及图像应对、深度学模型、后解决和API调用等多个环节，共同确信了高效准确的文字识别能力。

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