引言

在古籍数字化、文献整理以及多语言场景中，竖排繁体中文的识别需求日益突出。然而，市面上的OCR工具大多仅支持横排简体或横排繁体，竖排繁体的识别往往需要付费或依赖专业软件。本文将介绍一款基于Python的小巧免费OCR工具，能够高效实现简体与竖排繁体中文的识别，适用于开发者、研究人员及企业用户。

竖排繁体OCR的挑战与需求

竖排繁体中文常见于古籍、传统文献及部分东亚语言材料中。与横排文字不同，竖排文字的排版规则、字符间距及行间关系更为复杂，对OCR算法的布局分析和字符识别能力提出了更高要求。传统OCR工具在处理竖排文字时，常因字符粘连、行间干扰等问题导致识别率下降。

此外，简体与繁体中文的混排现象（如古籍注释中的简体批注）进一步增加了识别难度。因此，一款同时支持简体和竖排繁体识别的OCR工具，对于学术研究、文化遗产保护及多语言数据处理具有重要意义。

Python OCR工具的核心技术

本文介绍的OCR工具基于Python生态，结合开源库（如Tesseract OCR、PaddleOCR）与自定义优化算法，实现高效识别。以下是其核心技术亮点：

1. Tesseract OCR的竖排适配

Tesseract OCR是开源OCR领域的标杆工具，支持多语言训练。通过配置tessdata中的竖排模型（如chi_tra_vert），可实现竖排繁体中文的识别。示例代码如下：

import pytesseract
from PIL import Image
# 配置Tesseract路径（根据实际安装路径修改）
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'
# 加载竖排繁体中文图片
image = Image.open('vertical_traditional.png')
# 使用chi_tra_vert模型识别竖排文字
text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_tra_vert')
print(text)

关键点：需下载Tesseract的竖排训练数据（如chi_tra_vert.traineddata），并放置在tessdata目录中。

2. PaddleOCR的深度学习优势

PaddleOCR是百度开源的OCR工具，支持中英文、繁简体及竖排文字识别。其基于深度学习的算法对复杂排版具有更强的鲁棒性。示例代码如下：

from paddleocr import PaddleOCR
# 初始化OCR模型（支持竖排繁体）
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch_tra', use_gpu=False)
# 识别图片
result = ocr.ocr('vertical_traditional.png', cls=True)
# 输出识别结果
for line in result:
    print(line[1][0])  # 打印识别文本

关键点：lang='ch_tra'指定使用繁体中文模型，PaddleOCR会自动处理竖排布局。

3. 自定义预处理与后处理

为提升识别率，可对图片进行预处理（如二值化、去噪）及后处理（如纠错、排版还原）。例如：

import cv2
import numpy as np
def preprocess_image(image_path):
    # 读取图片并转为灰度图
    img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    # 二值化处理
    _, binary = cv2.threshold(img, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
    # 去噪（可选）
    kernel = np.ones((2, 2), np.uint8)
    denoised = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
    return denoised
# 预处理后识别
processed_img = preprocess_image('vertical_traditional.png')
text = pytesseract.image_to_string(processed_img, lang='chi_tra_vert')
print(text)

工具优势与应用场景

1. 小巧免费：基于开源库，无需付费或商业授权，适合个人及企业用户。
2. 多语言支持：同时支持简体、繁体及竖排文字，满足古籍、文献、多语言文档处理需求。
3. 可扩展性：通过训练自定义模型（如Tesseract的finetune或PaddleOCR的PP-OCRv3），可进一步提升特定场景的识别率。
4. 跨平台兼容：Python环境支持Windows、Linux及macOS，部署灵活。

典型应用场景：

• 古籍数字化与整理。
• 竖排繁体文献的电子化归档。
• 包含简体与繁体混排的多语言文档处理。
• 学术研究中的文本数据提取。

实践建议

1. 数据准备：竖排文字图片需保持清晰，避免倾斜或遮挡。可通过扫描或截图获取高质量输入。
2. 模型选择：对于简单场景，Tesseract的竖排模型足够；复杂排版或低质量图片建议使用PaddleOCR。
3. 性能优化：批量处理时，可利用多线程或GPU加速（如PaddleOCR的use_gpu=True）。
4. 纠错与校验：识别后需人工校验关键内容，或结合规则引擎（如正则表达式）进行自动纠错。

结语

本文介绍的Python OCR工具通过整合Tesseract与PaddleOCR的优势，实现了简体与竖排繁体中文的高效识别。其免费、小巧、可扩展的特点，使其成为古籍数字化、多语言处理及学术研究的理想选择。开发者可根据实际需求选择技术方案，并通过预处理、后处理及模型优化进一步提升识别效果。未来，随着深度学习技术的演进，竖排OCR的准确率与应用场景将进一步拓展。