Android应用程序和java应用程序为相同的图像生成不同的结果

我正在为两个不同的平台开发OCR应用程序

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我正在使用android studio进行android应用程序开发，使用的是Tess two library版本5.4.1。下面是我的代码，我用它从图像中识别文本

myBitmap = BitmapFactory.decodeFile(imagePaths[i]);
TessBaseApi tessApi = new TessBaseAPI();
tessApi.init(dirPathSDCard, "eng");
tessApi.setImage(myBitmap);
returnedText = tessApi.getUTF8Text();                   
Log.e("Returned Text", returnedText)
tessApi.end()

对于pc，我使用java编程语言和EclipseIDE。我将Tess4j用于我的java应用程序。下面是我的代码，它显示了如何从图像中识别文本

public static void main(String args[]) throws IOException{

  try {     
    ITesseract instance = new Tesseract();
    instance.setDatapath("tessdata");
    String result = instance.doOCR(imgFile);
    System.out.println(result);
  } 
  catch(TesseractException e) {
    System.err.println(e.getMessage());}    

  }

我的问题是，我相信这两个包装器类都基于用c/c++编写的OCR引擎。有时我会从android应用程序中获得准确的文本，但java程序不会为相同的图像返回准确的结果。有时我会从java程序中得到准确的结果，但android应用程序不会为该图像返回准确的文本。如果两个包装器类的核心库相同，那么为什么它们都会产生不同的结果。我正在测试以下图像，android应用程序会返回准确的文本，但java程序不会

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这两个程序有可能得到相同的结果吗。任何帮助都将不胜感激。非常感谢您在这件事上的时间和帮助

由于Tesseract API调用完全不同，因此无法保证这两个程序执行相同的操作。据猜测，底层实现是一个中立的网络。即使API调用最终调用come代码，不同的矩阵也会返回不同的结果。相互训练网络可能是可能的。您的意思是，如果我根据自己的数据训练一个模型，那么在这种情况下，我可以从两个应用程序中获得相同的结果？在更大的数据集上训练两个模型，两个模型在训练阶段相互竞争。这大大提高了使用竞争模型进行训练的学习速度。我对两个平台使用相同的训练模型，但仍然得到不同的结果。是的，这在神经网络中是正常的，直到你有足够的样本量来消除样本偏差。每次训练的执行都是不同的。该方法的成功取决于具有三个或更多自变量的系统的不确定性，但训练时间相当长。由于Tesseract API调用完全不同，因此无法保证这两个程序执行相同的操作。据猜测，底层实现是一个中立的网络。即使API调用最终调用come代码，不同的矩阵也会返回不同的结果。相互训练网络可能是可能的。您的意思是，如果我根据自己的数据训练一个模型，那么在这种情况下，我可以从两个应用程序中获得相同的结果？在更大的数据集上训练两个模型，两个模型在训练阶段相互竞争。这大大提高了使用竞争模型进行训练的学习速度。我对两个平台使用相同的训练模型，但仍然得到不同的结果。是的，这在神经网络中是正常的，直到你有足够的样本量来消除样本偏差。每次训练的执行都是不同的。该方法的成功取决于具有三个或三个以上自变量的系统的不确定性，但训练时间相当长。