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灰度化与二值化：将彩色图像转换为灰度图，再进一步处理成只有黑白两色的图像，突出文字与背景的对比。 -
噪声去除：消除图像中的斑点、划痕等干扰因素。 -
倾斜校正：自动检测并矫正歪斜的文本行，确保文字水平对齐。
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CNN 负责从图像中提取字符的视觉特征。 -
RNN（如LSTM） 则擅长处理序列数据，能够结合上下文信息来识别字符。这对于越南文至关重要，因为一个单词的音调可能依赖于前后字符。
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音调符号的细微差别：音调符号（如´（锐声）、`（重声））非常小，在低分辨率或模糊的图像中极易丢失或误判。一个音调的错误就会完全改变词义（例如，“ma”（鬼）、“má”（妈妈）、“mà”（但是））。 -
特殊字符的相似性：字母如u和ư，o和ơ，d和đ在形态上非常相似，尤其在笔迹潦草或字体特殊时，区分难度大。 -
字符粘连与断裂：在印刷质量差或手写文档中，字符可能相互粘连或发生断裂，给准确分割和识别带来困难。 -
复杂的手写体variability： 每个人的笔迹千差万别，手写越南文的识别仍是世界性难题，对模型的泛化能力要求极高。 -
上下文依赖性强：正确的音调往往需要结合整个单词甚至句子的上下文才能确定，这对识别模型的NLP能力提出了更高要求。
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高精度识别：针对印刷体，尤其是在清晰文档上，识别准确率可超过98%。对于规整的手写体，识别率也在不断提升。 -
音调符号精准还原：这是越南文OCR最核心的特点之一。能够准确识别并还原ă, â, ê, ô, ơ, ư, đ等特殊字母以及á, à, ả, ã, ạ等五种音调符号。 -
多格式文档支持：可处理扫描的PDF、JPG、PNG等多种图像格式，并能直接输出为可搜索的PDF、Word、TXT或Excel等格式。 -
批量处理与自动化：支持一次性处理大量文档，极大提升了数据录入和文档数字化的效率。 -
多场景适应：先进的算法能够应对拍照时的阴影、透视变形、复杂背景等挑战，具备一定的抗干扰能力。
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政府与公共事业：快速数字化海量的历史档案、户籍文件、地契等，实现高效检索与管理，推进“数字政府”建设。 -
金融与银行业：自动识别身份证、驾驶证、支票上的信息，用于开户、信贷审批等业务，减少人工输入错误，提升风控能力和客户体验。 -
教育与研究：将越南语教材、古籍、研究论文数字化，便于建立电子图书馆和进行文本分析，促进知识传播与学术研究。 -
企业办公自动化（OA）： 自动识别和录入发票、合同、表单等商业文件，实现无纸化办公和业务流程自动化。 -
移动互联网应用：集成到手机APP中，实现即时翻译（摄像头对准越南语菜单或路牌即可翻译）、名片信息自动录入、扫描解题等便捷功能。 -
物流与电商：自动读取运单上的地址和商品信息，优化分拣和配送流程。