使用DeepSeekOCR可自动化提取产品标签文字与条码信息，提升效率并减少人工错误。首先通过在线API接口调用，上传清晰标签图片并获取结构化数据，适合系统集成与批量处理；其次支持本地部署模型，保障敏感数据安全，结合ZBar等工具增强条码识别精度；此外提供Web界面供非技术人员手动上传图片完成快速识别，操作简便且结果直观展示。
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如果您需要从产品标签图像中提取文字和条码信息，但手动输入效率低且容易出错，可以借助DeepSeekOCR技术实现自动化识别。以下是利用DeepSeekOCR进行商品标签与条码信息识别的具体操作方法：
一、使用DeepSeekOCR在线API接口识别标签
通过调用DeepSeekOCR提供的标准API接口，可以直接上传图片并获取结构化文本及条码数据。该方式适合集成到现有系统中，实现批量处理。
1、登录DeepSeekOCR官方平台，进入开发者中心获取API密钥（API Key）和请求地址。
2、准备待识别的商品标签图片，确保图片清晰、无遮挡、光照均匀，建议分辨率不低于300dpi。
3、使用Python或其他支持HTTP请求的语言构造POST请求，将图片以base64编码或文件流形式发送至API端点。
4、在请求头中添加认证信息，例如：Authorization: Bearer YOUR_API_KEY。
5、接收返回的JSON格式结果，解析其中的“text”字段获取标签上的文字内容，“barcode”字段包含条码类型与数值。
二、本地部署DeepSeekOCR模型进行离线识别
对于涉及隐私或敏感数据的产品标签，推荐采用本地化部署方案，避免数据外传，提升安全性。
1、从DeepSeekOCR开源项目仓库下载预训练模型文件和推理代码，确认版本兼容性。
2、配置运行环境，安装依赖库如PaddlePaddle、OpenCV等，并验证GPU是否正常工作。
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WeLM不是一个直接的对话机器人，而是一个补全用户输入信息的生成模型。
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3、将商品标签图像放入指定输入目录，执行推理脚本启动识别流程。
4、查看输出结果文件，通常为TXT或JSON格式，包含每行文字的坐标位置和置信度分数。
5、针对条码区域，可结合ZBar或pyzbar库单独提取一维码或二维码信息，提高解码准确率。
三、基于Web界面的手动上传识别方式
适用于少量样本快速测试或非技术人员操作，无需编程基础，通过网页即可完成识别任务。
1、访问DeepSeekOCR提供的Web演示页面，注意检查网站安全性，避免上传涉密标签。
2、点击“选择文件”按钮，从本地设备选取一张产品标签图片。
3、等待上传完成后，系统自动执行OCR识别过程，进度条显示处理状态。
4、识别结果将在右侧区域展示，文字内容按区块排列，条码信息单独标注。
5、用户可复制文本结果或下载完整报告用于后续分析。
以上就是DeepSeekOCR怎么识别产品标签信息_DeepSeekOCR商品标签与条码信息识别教程的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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