
tesseract ocr引擎以其强大的文本识别能力而闻名,但它也提供了灵活的页面布局分析功能,即页面分割或布局检测。对于许多应用场景,例如在集成自定义ocr模型或仅需分析文档结构时,用户可能希望仅利用tesseract的页面分割能力,而跳过耗时的ocr过程。tesseract的官方文档中提到了一个特定的页面分割模式:--psm 2,描述为“自动页面分割,但不进行osd或ocr”。然而,实际操作中,用户常发现即使指定了此模式,tesseract仍然执行ocr,导致处理速度缓慢。
Tesseract提供了多种页面分割模式(Page Segmentation Modes, PSM),以适应不同的文档布局和识别需求。这些模式通过--psm参数进行控制。其中,--psm 2的初衷是提供一个轻量级的布局分析选项,避免不必要的OCR计算,这对于需要快速获取页面结构信息而不关心具体文本内容的应用(如文档自动化、图像预处理)至关重要。
根据Tesseract文档,--psm 2模式应仅执行页面分割,不进行方向和脚本检测(OSD)或光学字符识别(OCR)。这意味着它应该只输出页面上文本块、段落、行或单词的坐标信息,而不返回识别出的文本。
然而,许多用户在使用命令行或Python封装库(如pytesseract或layoutparser)时,即使明确指定了--psm 2,仍然观察到Tesseract执行了完整的OCR过程,并返回了包含OCR结果的数据。这不仅增加了处理时间,也浪费了计算资源,尤其是在处理大量图像时,其性能瓶颈尤为突出。
例如,在使用layoutparser库时,即使配置了TesseractAgent,最终的layout_info数据结构仍会包含OCR输出:
import layoutparser as lp # 假设img_path是图像路径 ocr_agent = lp.TesseractAgent() res = ocr_agent.detect(img_path, return_response=True) layout_info = res['data'] # layout_info仍包含OCR输出
同样,通过pytesseract直接调用Tesseract时,指定--psm 2也可能无法阻止OCR的执行:
import cv2 import pytesseract # 假设img是OpenCV加载的图像 img = cv2.imread(img_path) # 尽管指定了--psm 2,但通常仍会返回包含OCR数据的数据框 layout_info = pytesseract.image_to_data(img, config='tsv --psm 2', output_type='data.frame')
导致上述问题的主要原因之一是--psm 2模式可能在用户所使用的Tesseract版本中并未完全实现或被标记为“未实现”。Tesseract的版本迭代较快,某些功能在不同版本或编译配置下可能存在差异。
用户可以通过命令行工具直接查询Tesseract支持的PSM模式列表及其实现状态:
tesseract --help-psm
执行此命令后,Tesseract会输出所有可用的页面分割模式及其简要说明。请仔细检查--psm 2对应的描述。如果其后方明确标注了“(not implemented)”,则说明当前Tesseract版本不支持此功能。
示例输出(可能指示未实现):
Page segmentation modes: 0 Orientation and script detection (OSD) only. 1 Automatic page segmentation with OSD. 2 Automatic page segmentation, but no OSD, or OCR. (not implemented) 3 Fully automatic page segmentation, but no OSD. (Default) ...
如果输出中明确指出--psm 2“(not implemented)”,那么无论如何尝试配置,都无法通过此模式实现纯粹的页面分割而不执行OCR。
通过上述验证步骤,用户可以避免在--psm 2模式上花费不必要的时间,并能更准确地评估Tesseract在特定应用场景下的适用性。
以上就是Tesseract页面分割模式--psm 2的实现与验证的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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