应使用ocr专用模型qwen-vl-ocr-2025-11-20，确保图像清晰、水平居中且分辨率≥640×480，配合明确ocr指令，验证返回结果完整性，复杂图像需分区域多阶段识别。
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如果您上传一张图片但无法提取其中的文字或结构化信息，则可能是由于图像质量不佳、指令不明确或未调用OCR专用模型。以下是使用通义千问实现图片解析的具体操作路径：
一、确认使用OCR专用模型
通义千问VL系列中，仅特定OCR增强模型（如qwen-vl-ocr-2025-11-20）具备高精度文字检测与字段抽取能力，通用图文理解模型可能跳过OCR环节直接进行语义推理。
1、在API请求参数中显式指定modelName为qwen-vl-ocr-2025-11-20；
2、若通过WebUI操作，需在模型选择下拉菜单中手动切换至带“OCR”标识的版本；
3、检查请求体中text字段是否包含明确OCR指令，例如“请提取图中所有可见文字，并按原文顺序输出”；
二、优化图像输入质量
OCR识别效果高度依赖原始图像的清晰度、光照均匀性与文字区域占比，低质量图像会导致字符断裂、粘连或漏检。
1、确保图片分辨率不低于640×480像素；
2、避免拍摄角度倾斜，文字区域应尽量保持水平且居中；
3、对模糊图像，预先使用图像增强工具提升锐度与对比度，重点强化文字边缘；
4、若为扫描文档，优先保存为PNG格式而非JPEG，以减少压缩导致的字形失真；
三、构造精准识别指令
通义千问OCR支持任务导向型文本提示，不同指令将触发差异化的后处理逻辑，直接影响字段结构化程度。
1、基础文字提取：使用指令“请逐行输出图片中的全部文字内容，不遗漏标点与空格”；
2、结构化票据解析：使用指令“请识别并结构化输出：开票单位、纳税人识别号、金额、开票日期、发票代码、校验码”；
3、表格还原：使用指令“请将图中表格识别为Markdown格式，保留行列结构与合并单元格标注”；
四、验证返回结果完整性
模型输出可能因图像复杂度自动截断长文本，或对低置信度区域主动过滤，需人工核对关键字段是否存在遗漏。
1、比对原始图片与返回文本，定位未识别区域（如印章覆盖文字、手写批注）；
2、检查返回JSON中ocr_result字段是否完整，若为空则说明OCR模块未生效；
3、对含多语言混合内容的图片，确认返回结果中中文、英文、数字及特殊符号（如μF、℃、¥）均被正确保留；
五、启用多阶段联调模式
针对复杂图像（如带公式的技术图纸、含水印的合同），单一OCR步骤难以兼顾精度与鲁棒性，可拆解为图像预处理+分区域识别+语义校验三阶段。
1、第一阶段：调用qwen-vl-ocr-2025-11-20获取原始OCR文本及文字坐标；
2、第二阶段：根据坐标切分图像区域（如单独截取表格区、签名区、金额区）；
3、第三阶段：对各子图分别发送OCR请求，并附加区域语义提示，例如“此区域为财务盖章处，请识别印章内环文字”；
