1. 大量文本框丢失：
原因一：opencv 轮廓近似：
epsilon值设置偏大，导致不足四个点，进而导致后续必要的处理将其滤掉（此工程后续处理必须大于四个点才能正常进行）
原因二：short_side过滤：
最短边小于设置的阈值，将会当做干扰滤掉
2.部分模糊文本框丢失：
原因一：thresh设置大了：
预测第一步的pred通过thresh二值化成bitmap时，可能造成该区域较多内部像素无效变黑，进而拉低box的平均值得分
原因二：box_thresh设置大了：
模糊区域的box平均值得分较低，低于box_thresh的将会被滤掉
3.边界线不准确：
原因一：thresh决定：
边界轮廓由bitmap二值图正成，thresh分割直接决定轮廓形状
原因二：opencv轮廓近似影响：
轮廓近似可能轻微改变轮廓形状
方法三：cv2.minAreaRect(points)：
不治本但很治标的方法，找到最小外接矩形，直接画成矩形
4.区域分隔不连通改善：
原因一：thresh决定：
降低thresh，放进来更多像素，可能连通部分模糊区域