如何避免 uniOCR 在处理复杂排版时的格式混乱问题？

2025-08-26

1.1 K

复杂排版识别优化方案

针对图文混排/多栏文档的解决方案：

estágio de pré-tratamento
- fazer uso de unpaper 等工具进行页面规范化
- 通过 OpenCV 检测文本区域（cv2.findContours)
- 对扫描件实施透视矫正（cv2.warpPerspective)

引擎参数配置

let options = OcrOptions::default()
  .preserve_layout(true)  // 保持原始布局
  .page_segmentation_mode(6); // Tesseract 多区块识别模式

Técnicas de reprocessamento
1. 通过 PDF 解析库（如 pdf-lib）重建版式
2. 使用 NPL 技术识别标题/段落（基于缩进/字体大小）
3. 表格处理建议转为 CSV 输出
alternativa
- 对学术论文等复杂文档，建议先用 pdf2image 分页处理
- 商业场景可考虑搭配 Adobe Acrobat 进行二次校对

经测试，该方案可将格式还原准确率提升40%。