电报（Telegram）机器人提取图片中手写体文字，识别准确率低，能否 “上传‘清晰手写体样本’”，优化识别模型？​

你这个问题，很普遍。Telegram机器人识别手写体不准，确实很烦。

你思路没错，就是上传你的手写样本，让模型“认识”你的字。但普通机器人办不到，因为大多数都是调用现成API，像谷歌云视觉、Tesseract这类开源方案，不支持个性化训练。

如果你会开发，可以自己搭建OCR服务，比如PyTesseract+自定义训练数据。或者找懂AI训练的朋友，用TensorFlow/Keras训练个模型。这样就可以把你的手写样本加进去，提升识别准确率。

不过普通人操作起来有点难。可以先试试别的OCR工具，比如微信小程序、百度识图，或许效果更好。

你的要求很合理。

目前Telegram机器人的OCR识别，对清晰度、连笔要求比较高。如果经常写特定字体或风格，上传样本优化模型是个不错的选择。

建议你去找专门做OCR定制的平台，像百度AI开放平台、腾讯云OCR这些。上传你的手写样本，训练专属模型，再接入Telegram机器人。

不过这类服务可能要收费，而且流程稍微复杂，需要你耐心调试。另外，样本越多越准，至少准备几百张不同内容的样本。

你的问题很常见。

1. 你反馈的Telegram机器人识别手写体不准、错别字多，确实影响体验。

2. 你希望上传自己的手写样本，让识别更准，这个思路是对的。

但 Telegram 官方机器人目前没有提供“上传样本训练”的功能。

你可以试试下面的方法：

- 换一个识别引擎更强的第三方工具或 API。

- 一些开发者提供了支持自定义样本训练的方案，可以搜索看看。

- 如果你懂点编程，也可以自己部署个 OCR 服务，比如 Tesseract，再训练个自定义模型。

最后提醒一句，训练模型不是一蹴而就的，需要一点技术基础。

希望对你有帮助。