本地 OCR 的隐私边界是什么
本地 OCR 的核心优势不是“绝对安全”口号，而是减少一个不必要的数据副本。图片像素和识别出的正文不需要发送给远端 OCR API。页面本身仍可能有普通的访问统计或错误日志，因此可信产品应明确说明统计系统不会接收文件内容、文件名或识别文本。
怎样的图片最容易识别
清晰截图、平整扫描件和正面拍摄的印刷文字通常表现最好。倾斜、反光、阴影、低分辨率、复杂背景和手写体都会显著降低准确率。OCR 不是“读图后保证正确”，而是把图像中的文字转成一个需要检查的初稿。
- 尽量让文字保持水平。
- 裁掉无关背景，让文字占更多像素。
- 提高对比度，但不要过度锐化到产生光晕。
- 金额、日期、姓名、账号等高风险字段必须逐字复核。
为什么识别后还需要人工复核
OCR 常见错误包括 0 与 O、1 与 l、标点、空格、中文相似字，以及表格列顺序。对普通笔记，这些错误可能只是麻烦；对合同条款、发票金额或身份信息，则可能造成实质问题。
因此更可靠的工作流是：识别 → 在可编辑区域复核 → 再输出 DOCX、PDF、TXT、Markdown 或 HTML，而不是识别后立即把结果当成最终文档。
什么时候应该换用其他方法
如果图片严重模糊、是复杂手写体、包含多栏表格或需要法律级精确抄录，本地通用 OCR 可能不够。可以先重新扫描或拍摄；如果仍不理想，再使用专业人工复核或针对特定文档训练的系统。隐私要求高时，要先确认服务商如何保存、训练或删除上传资料。