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Python OCR实现竖排繁体文字识别：技术详解与实践指南

作者：热心市民鹿先生2025.09.19 18:44浏览量：4

简介：本文详细介绍如何使用Python OCR技术实现竖排繁体文字的精准识别，涵盖预处理、模型选择、参数优化及后处理全流程，提供可复用的代码示例与实用建议。

一、竖排繁体文字识别的技术挑战

竖排繁体文字常见于古籍、书法作品及传统文献，其识别面临三大技术难点：

  1. 布局特殊性：竖排文字的阅读顺序为从上至下、从右至左，与常规横排文本的坐标映射方式完全不同。例如，古籍中的《论语》竖排版本，若直接使用横排OCR模型，会导致字符顺序错乱。
  2. 字体复杂性：繁体字笔画繁复，且存在大量异体字（如“爲”与“为”），传统OCR模型对这类字符的识别准确率较低。
  3. 背景干扰：古籍扫描件常存在纸张老化、墨迹晕染等问题，需通过预处理提升图像质量。

二、Python OCR工具链选择

针对竖排繁体文字识别，推荐以下工具组合：

  1. Tesseract OCR：开源OCR引擎，支持自定义训练模型，但需额外处理竖排布局。
  2. PaddleOCR：百度开源的OCR工具，内置中文识别模型，支持竖排文本检测，但需注意其默认模型对繁体字的支持有限。
  3. EasyOCR：基于深度学习的OCR库，支持80+种语言，包括繁体中文，但需通过参数调整优化竖排识别。
  4. 自定义模型：使用PyTorch或TensorFlow训练专用模型，适合高精度需求场景。

三、竖排繁体文字识别全流程实现

1. 图像预处理

竖排文本识别前需完成以下预处理步骤：

  1. import cv2
  2. import numpy as np
  4. def preprocess_image(image_path):
  5.     # 读取图像并转为灰度图
  6.     img = cv2.imread(image_path)
  7.     gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  9.     # 二值化处理（自适应阈值）
  10.     binary = cv2.adaptiveThreshold(
  11.         gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, 
  12.         cv2.THRESH_BINARY, 11, 2
  13.     )
  15.     # 去噪（非局部均值去噪）
  16.     denoised = cv2.fastNlMeansDenoising(binary, h=10)
  18.     # 旋转校正（若图像倾斜）
  19.     # 此处需根据实际倾斜角度调整
  20.     # corrected = rotate_image(denoised, angle=5)
  22.     return denoised

关键点：

  • 自适应阈值可处理光照不均问题。
  • 非局部均值去噪能保留文字边缘细节。

2. 竖排文本检测与方向校正

使用PaddleOCR的文本检测模型定位竖排区域：

  1. from paddleocr import PaddleOCR
  3. def detect_vertical_text(image_path):
  4.     ocr = PaddleOCR(
  5.         use_angle_cls=True,  # 启用方向分类
  6.         lang="ch",           # 中文模型
  7.         det_db_thresh=0.3,   # 检测阈值
  8.         det_db_box_thresh=0.5
  9.     )
  11.     result = ocr.ocr(image_path, cls=True)
  12.     vertical_boxes = []
  14.     for line in result[0]:
  15.         points = line[0]
  16.         text = line[1][0]
  17.         confidence = line[1][1]
  19.         # 判断是否为竖排（通过宽高比或角度）
  20.         x_coords = [p[0] for p in points]
  21.         y_coords = [p[1] for p in points]
  22.         width = max(x_coords) - min(x_coords)
  23.         height = max(y_coords) - min(y_coords)
  25.         if height > width * 2:  # 宽高比阈值
  26.             vertical_boxes.append((points, text, confidence))
  28.     return vertical_boxes

优化建议：

  • 结合方向分类器（use_angle_cls=True）自动校正文本角度。
  • 对检测到的竖排区域进行裁剪，后续单独识别。

3. 繁体字识别模型选择

推荐以下方案：

  1. EasyOCR繁体模型：
    ```python
    import easyocr

def recognize_traditional_chinese(image_path):
reader = easyocr.Reader([‘ch_tra’]) # 繁体中文模型
results = reader.readtext(image_path)

  1. # 按竖排顺序排序结果
  2. sorted_results = sort_vertical_text(results)
  4. return [res[1] for res in sorted_results]
  1. 2. **Tesseract自定义训练**：
  2.    - 下载繁体中文训练数据（`chi_tra.traineddata`）。
  3.    - 使用`--psm 6`参数强制竖排识别：
  4.    ```python
  5.    import pytesseract
  7.    def tesseract_vertical(image_path):
  8.        custom_config = r'--oem 3 --psm 6 -l chi_tra'
  9.        text = pytesseract.image_to_string(image_path, config=custom_config)
  10.        return text

4. 后处理与结果优化

识别后需处理以下问题：

  • 异体字归一化：建立异体字映射表（如{"爲": "为"}）。
  • 标点符号修正：竖排文本中常用全角标点，需统一为半角或全角。
  • 顺序调整：确保识别结果按“从右至左、从上至下”排列。

四、性能优化与实用建议

  1. 数据增强：

    • 对训练数据添加旋转、透视变换等模拟竖排文本的变形。
    • 使用albumentations库实现自动化增强：
      ```python
      import albumentations as A

    transform = A.Compose([

    1. A.VerticalFlip(p=0.5),  # 模拟竖排
    2. A.GaussianBlur(p=0.3),
    3. A.RandomBrightnessContrast(p=0.2)

    ])
    ```

  2. 模型微调：

    • 使用LabelImg标注竖排繁体数据集。
    • 在PaddleOCR或EasyOCR基础上微调模型。

  3. 部署优化：

    • 将模型转换为ONNX格式提升推理速度。
    • 使用多线程处理批量图像。

五、完整代码示例

以下是一个端到端的竖排繁体识别脚本：

  1. import cv2
  2. import easyocr
  3. from paddleocr import PaddleOCR
  5. def preprocess(image_path):
  6.     img = cv2.imread(image_path)
  7.     gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  8.     binary = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
  9.     return binary
  11. def detect_and_recognize(image_path):
  12.     # 预处理
  13.     processed_img = preprocess(image_path)
  15.     # 使用PaddleOCR检测竖排区域
  16.     ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")
  17.     result = ocr.ocr(image_path, cls=True)
  19.     vertical_texts = []
  20.     for line in result[0]:
  21.         points = line[0]
  22.         text = line[1][0]
  23.         x_coords = [p[0] for p in points]
  24.         y_coords = [p[1] for p in points]
  25.         width = max(x_coords) - min(x_coords)
  26.         height = max(y_coords) - min(y_coords)
  28.         if height > width * 2:  # 竖排判断
  29.             vertical_texts.append((points, text))
  31.     # 使用EasyOCR识别竖排区域（更精准）
  32.     reader = easyocr.Reader(['ch_tra'])
  33.     final_text = ""
  35.     for box, _ in vertical_texts:
  36.         # 裁剪竖排区域
  37.         x_min = min([p[0] for p in box])
  38.         x_max = max([p[0] for p in box])
  39.         y_min = min([p[1] for p in box])
  40.         y_max = max([p[1] for p in box])
  41.         crop_img = processed_img[y_min:y_max, x_min:x_max]
  43.         # 识别并追加结果
  44.         res = reader.readtext(crop_img)
  45.         for r in res:
  46.             final_text += r[1] + "\n"
  48.     return final_text
  50. # 使用示例
  51. if __name__ == "__main__":
  52.     text = detect_and_recognize("vertical_chinese.jpg")
  53.     print("识别结果：\n", text)

六、总结与展望

竖排繁体文字识别需结合预处理、专用模型及后处理技术。未来方向包括：

  1. 开发更高效的竖排文本检测算法。
  2. 构建大规模竖排繁体数据集提升模型鲁棒性。
  3. 探索Transformer架构在复杂排版识别中的应用。

通过本文介绍的方法，开发者可快速搭建竖排繁体文字识别系统，适用于古籍数字化、书法研究等场景。实际项目中建议根据数据特点选择合适的工具链，并通过持续优化提升准确率。

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