Keras OCR - 从Keras获得不同结果

Question

ultralytics_crop_objects是一个包含大约20个numpy.ndarray的列表，这些数组代表了一些图片，尺寸是(59, 381, 3)，例如：ultralytics_crop_objects[5]。

我开始尝试从这个列表中提取一张图片进行识别。

pipeline.recognize([ultralytics_crop_objects[5]])
--> ji856931

结果是“ji856931”。所以并不是所有的字符都被识别出来了。

但是当我把整个图片列表都传入，并查看第六张图片的结果时，结果却不同。见：[不同的结果][1]

results = pipeline.recognize(ultralytics_crop_objects)
results[5] --> ji8569317076

我完全不明白这是为什么。如果有人能给我一点提示，我会非常感激。我唯一的解释是，Keras OCR在处理单张图片时使用的检测阈值和处理多张图片时的阈值不同。这可能是原因吗？在20张图片中，有3张的结果不同。

我已经检查了好几次，以确保我没有意外使用其他的处理流程，或者输入的图片是不同的。然而，它们都是一样的。我也在网上进行了广泛的研究。

这是完整的代码：

import keras_ocr
pipeline = keras_ocr.pipeline.Pipeline()

results = pipeline.recognize([ultralytics_crop_objects[5]])
print(results)

results = pipeline.recognize(ultralytics_crop_objects)
print(results[5])