• Utilisez les polices spéciales conçues pour les applications OCR/OCV.
• Assurez-vous que la largeur de segment des caractères est d'au moins 5 pixels, le but étant que les caractères remplissent le plus possible l'image. Plus les caractères comprennent de pixels, plus l'outil est précis. L'exécution prendra toutefois légèrement plus de temps.
• Si l'image comprend plusieurs types de polices, utilisez un outil d'identification Lire le texte distinct pour chaque type. 
• Si l'image comprend des polices de taille différente, utilisez un outil d'identification Lire le texte distinct pour chaque taille. 

• Pour créer des modèles de caractères clairs et distincts, utilisez des caractères avec une résolution élevée.
• L'outil d'identification Lire le texte prend en charge jusqu'à 255 modèles de caractères, et chaque modèle de caractère peut comprendre jusqu'à 8 instances apprises de ce modèle de caractère. L'apprentissage d'instances supplémentaires d'un modèle de caractère augmente la tolérance de l'outil aux variations dans le modèle de caractère. Si votre application ne tolère pas beaucoup de variation, apprenez vos modèles de caractères sur un seul bon exemple. Si votre application doit tolérer les variations, apprenez le modèle de caractère sur le nombre d'instances le plus élevé possible.
• Lors des instances d'apprentissage d'un modèle de caractère, assurez-vous que l'impression des caractères est la plus cohérente possible. Des changements de forme et de taille de caractère importants créent des modèles de caractères médiocres et entraînent des défaillances lors de l'exécution.

Instances d'apprentissage correctes d'un modèle de caractère.

Instances d'apprentissage incorrectes d'un modèle de caractère.