首先使用DeepSeekOCR进行表格区域检测与结构解析，登录平台上传图像并选择“表格识别”模式以自动检测表格边界和行列结构，确认预览图中单元格划分准确，必要时手动调整；接着优化图像预处理，通过增强对比度、灰度二值化处理及提升分辨率至300dpi以上改善图像质量，重新上传后启用“高精度数字识别”选项；随后切换至专用数字识别引擎，选择仅识别数字及符号模式，关闭其他语言模块，重点校验关键数值字段，对异常单元格使用框选修正功能；最后导出结果为Excel或CSV格式，勾选保留坐标信息与空单元格标记，设置字段类型为数值型，下载后验证数据对齐与完整性，若列偏移则返回调整网格精度后重试。
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如果您在处理扫描文档或图片中的表格时，发现数字信息难以准确提取，可能是由于图像质量、字体样式或布局复杂导致识别困难。以下是利用DeepSeekOCR实现表格中数字精准识别与导出的操作方法：
一、使用DeepSeekOCR进行表格区域检测与结构解析
该步骤通过深度学习模型对图像中的表格区域进行定位，并分析单元格结构，为后续数字识别提供准确的区域划分。
1、登录DeepSeekOCR平台，上传包含表格的图像文件。
2、选择“表格识别”模式，系统将自动检测图像中的表格边界和行列结构。
3、等待处理完成后，查看生成的表格结构预览图，确认所有边框和单元格已被正确识别。若存在漏识别或错分情况，可手动调整分割线。
二、优化图像预处理以提升数字识别精度
清晰的输入图像能显著提高OCR对数字的识别率，尤其适用于模糊、低分辨率或有噪点的图像。
1、在上传前使用图像处理工具增强对比度，使数字与背景区分更明显。
2、将图像转换为灰度图并进行二值化处理，减少颜色干扰。
3、调整图像分辨率至300dpi以上，避免因像素过低导致数字粘连或断裂。
4、重新上传优化后的图像至DeepSeekOCR，启用“高精度数字识别”选项。
三、启用专用数字识别引擎进行精准提取
DeepSeekOCR支持切换至专用于数字和符号识别的神经网络模型，提升阿拉伯数字、小数点及负号的识别准确率。
1、进入识别设置界面，选择“仅识别数字（0-9）及符号（.,-）”模式。
2、关闭中文字符和其他语言识别模块，降低误识别风险。
3、运行识别后，检查每个单元格输出结果，重点关注金额、编号等关键数值字段。
4、对于识别异常的单元格，可使用框选修正功能，指定局部区域重新识别。建议对含有斜体或手写体数字的区域单独处理。
四、导出识别结果为结构化数据格式
完成识别后，需将提取的数字信息保存为便于后续使用的格式，如Excel或CSV。
1、点击“导出结果”，选择目标格式为.xlsx或.csv。
2、在导出设置中勾选“保留原始坐标信息”和“空单元格标记”，确保数据完整性。
3、指定字段类型为“数值型”，防止数字被当作文本存储。
4、下载文件后，在电子表格软件中打开，验证各列数据是否对齐且无乱码。若出现列偏移，应返回平台调整表格网格精度后重新导出。
