本文主要是介绍对公转账上传凭证OCR测试，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、什么是OCR
OCR（Optical Character Recognition光学字符识别）是指通过对图像的分析处理将图像中的文字信息识别、提取并转化为计算机文字，简单来说是识别图片中的字符转化为可编辑文档。例如识别书籍扫描照片中的文字、识别身份证照片中的关键信息、识别银行卡照片中的银行卡号等。
OCR的一般过程为图像预处理、特征提取、文字区域检测、文本识别与输出。
OCR技术从文字类型的角度可分为印刷文字识别与手写文字识别，从识别目的的角度可分为通用OCR与专用OCR。
通用OCR是指对图片中所有文字和字符进行识别，并可返回文字对应位置信息。
专用OCR是指对图片中的特定位置、特定信息进行识别提取，通常是针对票据、证件、牌照等制式票证图片。
二、什么是OCR测试
OCR模型是OCR功能的核心，经过大量图片及标注数据学习训练而成，在此基础上封装为OCR服务对外提供服务，通常以联机接口形式实现供其他系统调用。
OCR测试可分为两部分，一是对OCR模型识别的效果进行测试，判断其是否满足业务应用场景的要求，二是对OCR服务进行测试，包括功能测试、性能测试以及安全测试等。
三、OCR测试案例分享
做B2B电商项目时涉及到对公转账，买家需上传支付凭证（银行转账电子回单）。未实现OCR功能前，买家不仅需要手动填写转账的相关信息还需上传凭证，操作起来容易出错且效率低，为了提质增效客户提出了增加OCR识别票据的需求，基于此测试人员需要测试该功能。
3.1 OCR测试步骤
收集大量支付凭证的样本。可以从现有的数据集中获取，也可以自己制作。要尽可能涵盖不同类型和格式的支付凭证，以提高OCR的鲁棒性。
选择OCR技术和工具。OCR技术包括传统的基于规则和模板的方法，以及基于深度学习的方法。你可以根据需求选择适合的技术和工具。常用的OCR工具包括Tesseract、OCRopus、Adobe Acrobat、ABBYY FineReader等。
对样本进行预处理。由于支付凭证的图片质量可能不一，需要进行预处理，例如去除噪声、调整亮度和对比度、裁剪、旋转等。
进行OCR测试。将样本图片输入到OCR工具中，让工具自动识别文本信息。可以通过手动校对OCR结果的方式来评估OCR的准确率。
优化OCR结果。根据测试结果，分析OCR错误的原因，进一步优化OCR模型和参数，以提高准确率。
需要注意的是，OCR技术虽然可以提高处理效率，但并不是100%准确，可能会出现识别错误的情况。因此，在使用OCR技术处理重要数据时，一定要进行人工审核和确认，确保数据的准确性。
3.2 OCR测试方案
支付凭证OCR功能测试的目标是确保OCR系统可以准确地识别支付凭证中的信息，包括付款人、收款人、付款金额等，并将识别结果转换为可编辑的文本格式。以下是一些可以考虑的测试方案：
OCR准确性测试：收集包含不同类型和格式的支付凭证图片样本，例如PDF、JPG、PNG等，分别进行OCR测试，并将OCR结果与手动输入的正确数据进行比较，验证OCR识别准确率是否达到预期要求。
数据格式测试：测试系统是否能够正确地将识别结果转换为可编辑的文本格式，例如txt、doc等。
图像质量测试：测试系统是否能够正确地处理各种图像质量的支付凭证图片，包括模糊、倾斜、噪声等。
多语言支持测试：测试系统是否能够正确地识别不同语言的支付凭证信息，例如中文、英文、日文等。
性能测试：测试系统处理多个支付凭证的性能，包括处理时间、系统稳定性等。
异常处理测试：测试系统是否能够正确地处理各种异常情况，例如无法识别的字符、缺失信息、重复信息等。
测试完成后，需要对测试结果进行分析，确定系统的准确性、稳定性和性能是否符合预期要求，并及时修复和优化系统中存在的问题。同时，还需要对测试过程中发现的问题进行记录和归档，以便后续追溯和改进。
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