提高PaddleOCR在Android平台上的文字识别准确率，可以从以下几个方面入手：
图像预处理
- 调整图像大小：对于尺寸大于2000x2000的图像，缩放至(h 0.5, w 0.5)识别准确率有所提升；对于尺寸小于2000x2000的图像，缩放至(h 0.5, w 0.5)识别准确率下降。
- 灰度化、二值化：减少识别的复杂度，提高性能。
- 去噪：提高图像质量，减少背景干扰。
- 使用Radon变换进行图像矫正：对于倾斜的图像，矫正图像可以有效提升OCR识别效果。
模型优化
- 使用多线程处理：加快识别速度，特别是在处理多张图片时。
- 调整识别模型的参数：如识别的精度和速度之间进行权衡，选择适合的参数设置。
- 硬件加速：利用Android设备的硬件加速功能，如GPU加速和NNAPI。
- 后处理优化：提高矫正准确率，通过多轮测试发现，矫正后的图像，识别效果一定优于原图。
其他优化建议
- 避免在UI线程进行耗时的识别操作：使用异步任务或者Handler来处理识别任务，避免阻塞UI线程。
- 定期进行性能测试和分析：找出性能瓶颈，优化相关代码逻辑。
通过上述方法，可以有效提高PaddleOCR在Android平台上的文字识别准确率。不过，这些优化方法可能需要一定的开发经验和资源投入。