当前位置：首页 > 行业动态 > 正文

按键ocr识别纵向文字

通过图像预处理校正文字方向，结合OCR技术识别纵向字符，先检测文本倾斜角度，旋转归一化为水平方向，再利用光学字符识别算法提取文字信息，最终输出结构化

问题分析

纵向文字（如中文竖排、日文纵书）在OCR识别中面临以下挑战：

  1. 方向不匹配：传统OCR模型通常针对水平文字设计，对垂直方向的文字敏感度低。
  2. 字符切割问题：纵向排列可能导致字符间距异常，影响单字识别准确性。
  3. 排版干扰：竖排文本常伴随复杂排版（如标点、落款），增加噪声干扰。

解决方案

图像预处理

步骤 作用
旋转校正 将图像顺时针旋转90度，使文字变为水平方向（需确保旋转后无信息丢失）。
灰度化与二值化 降低背景干扰，提升文字对比度（推荐自适应阈值法）。
降噪与膨胀 去除噪点，填补文字断裂（如高斯模糊+形态学膨胀）。

OCR引擎适配

工具/方法 适配策略
Tesseract 通过--psm 6参数启用单行识别模式，或自定义训练竖排文字模型。
PaddleOCR 使用cls模块检测文本方向，结合det模块矫正倾斜（需开启角度分类）。
商业软件（如ABBYY） 直接支持竖排文字识别（需在设置中启用“纵向文本”选项）。

后处理校正

  • 规则过滤：删除宽度异常窄的“伪字符”（如标点或空白区域误识别）。
  • 语义重组：根据上下文调整顺序（例如古文无标点时需人工干预）。

工具推荐

工具 纵向文字支持 优点 缺点
Tesseract 有限 开源免费，可定制训练 需复杂预处理，中文支持较弱
PaddleOCR 较好 中文优化，支持方向矫正 依赖GPU加速，大模型占用资源
ABBYY FineReader 优秀 高精度，自动处理复杂排版 付费软件，重度依赖计算资源

代码示例（Python+PaddleOCR）

import paddleocr
from PIL import Image
# 加载图像并旋转90度
img = Image.open("vertical_text.jpg").rotate(90, expand=True)
# 初始化OCR引擎
ocr = paddleocr.OCR(use_angle_cls=True, lang_type="ch")
# 执行识别
result = ocr.ocr(img, cls=True)
# 输出结果（含方向矫正）
for line in result:
    print(line[1][0])  # 提取文本内容

注意事项

  1. 语言限制：部分引擎（如Tesseract）需额外训练竖排模型，否则对非拉丁字符支持差。
  2. 复杂排版：多列竖排或交错文本需分割为独立区域后再识别。
  3. 性能开销：旋转图像和方向矫正可能增加处理时间，需权衡效率与精度。

相关问题与解答

问题1：如何识别包含中英文混合的纵向文字？

解答：

  1. 优先选择支持多语言的OCR引擎（如PaddleOCR或ABBYY）。
  2. 若使用Tesseract，需合并中英文训练数据，并指定-l chi_sim+eng参数。
  3. 对中英文字符分别进行方向矫正（中文竖排，英文保持水平）。

问题2：低质量扫描件的纵向文字如何提升识别率？

解答：

  1. 增强对比度：使用CLAHE算法均衡亮度，减少阴影干扰。
  2. 深度学习去噪：通过UNet等模型修复模糊/残缺字符。
  3. 分段识别：将长文本拆分为短行，逐行矫正
按键
0

相关文章