一、竖排文本识别的技术背景与挑战

竖排文本常见于东亚语言（如中文、日文、韩文）的传统排版场景，尤其在古籍、书法作品、日式漫画等载体中广泛应用。相较于横排文本，竖排文本的识别面临三大核心挑战：

1. 字符排列方向：竖排文本的字符沿垂直方向排列，且存在”从右至左”或”从上至下”的阅读顺序差异。例如，中文古籍通常采用”从右至左、从上至下”的排版方式，而日文竖排文本可能包含”从左至右”的混合排版。
2. 字符间距与粘连：竖排文本中，字符间距可能因排版风格（如书法、印刷体）产生差异，甚至出现字符粘连现象。例如，手写竖排文本的笔画可能跨越行边界，导致传统OCR（光学字符识别）模型难以准确分割字符。
3. 多语言混合：竖排文本可能包含中文、日文、韩文甚至拉丁字母的混合排版。例如，日文竖排文本中可能混入英文单词或数字，要求识别模型具备多语言处理能力。

传统OCR技术主要针对横排文本设计，其核心流程包括：图像预处理（二值化、去噪）、文本行检测、字符分割与识别。然而，这些方法在竖排文本场景中表现受限：

• 文本行检测失效：基于水平投影的文本行检测算法无法准确识别竖排文本的行边界。
• 字符分割错误：竖排文本的字符排列方向与横排不同，导致基于连通域分析的字符分割方法误判。
• 阅读顺序混淆：传统OCR输出结果通常按横排顺序排列，需额外后处理才能还原竖排文本的逻辑顺序。

二、pot-desktop竖排文本识别的技术实现

pot-desktop作为一款专注于文本识别的桌面端工具，针对竖排文本识别进行了深度优化，其核心实现包括以下技术模块：

1. 方向感知的文本检测

pot-desktop采用基于深度学习的文本检测算法（如CTPN、EAST的改进版本），通过引入方向分类器实现竖排文本的精准定位。具体流程如下：

• 多方向锚框设计：在检测阶段，模型同时生成水平与垂直方向的锚框（Anchor Boxes），覆盖不同排列方向的文本。
• 方向分类分支：在检测网络中增加方向分类分支，输出文本行的排列方向（水平/竖直）及阅读顺序（从左至右/从右至左）。
• 后处理优化：根据方向分类结果，对检测到的文本行进行排序与合并，生成符合逻辑顺序的文本块。

# 伪代码：方向感知的文本检测后处理
def post_process_detections(detections, directions):
    vertical_texts = []
    horizontal_texts = []
    for det, dir in zip(detections, directions):
        if dir == 'vertical':
            vertical_texts.append(det)
        else:
            horizontal_texts.append(det)
    # 对竖排文本按从右至左、从上至下排序
    vertical_texts_sorted = sort_vertical_texts(vertical_texts)
    # 对横排文本按从左至右排序
    horizontal_texts_sorted = sort_horizontal_texts(horizontal_texts)
    return vertical_texts_sorted + horizontal_texts_sorted

2. 上下文感知的字符识别

针对竖排文本的字符识别，pot-desktop采用以下优化策略：

• 双向LSTM网络：在CRNN（卷积循环神经网络）结构中引入双向LSTM，同时捕捉字符的上下文信息（垂直方向）与左右文脉（水平方向）。
• 注意力机制：通过注意力机制动态聚焦关键字符区域，解决竖排文本中字符间距不均的问题。
• 多语言混合训练：在训练数据中加入中文、日文、韩文的竖排文本样本，提升模型对混合语言的识别能力。

3. 排版还原与输出

pot-desktop支持将识别结果还原为竖排文本的原始排版格式，包括：

• 阅读顺序调整：根据检测到的方向信息，自动调整输出文本的顺序（如将”从右至左”的竖排文本转换为符合阅读习惯的排列）。
• 格式保留：支持输出为TXT、JSON或带位置信息的PDF格式，保留原始文本的行列结构。

三、pot-desktop竖排文本识别的应用场景

pot-desktop的竖排文本识别功能可广泛应用于以下场景：

1. 古籍数字化：快速识别古籍中的竖排文本，生成可编辑的电子文档，助力文化遗产保护。
2. 日式漫画翻译：准确识别漫画中的竖排日文对白，支持自动化翻译与排版。
3. 书法作品分析：识别书法作品中的竖排文字，用于风格分析或内容研究。
4. 多语言文档处理：处理包含竖排文本的混合语言文档（如中英日三语报告）。

四、开发实践：使用pot-desktop API实现竖排文本识别

pot-desktop提供简洁的API接口，开发者可通过以下步骤实现竖排文本识别：

1. 环境配置

• 下载并安装pot-desktop桌面端应用（支持Windows/macOS/Linux）。
• 获取API密钥（需在官网注册开发者账号）。

2. 调用API示例

import requests
def recognize_vertical_text(image_path, api_key):
    url = "https://api.pot-desktop.com/v1/ocr"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    with open(image_path, "rb") as f:
        image_data = f.read()
    data = {
        "image": image_data.hex(),
        "text_direction": "vertical",  # 指定竖排文本识别
        "output_format": "json"
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
    return response.json()
# 示例调用
result = recognize_vertical_text("vertical_text.jpg", "your_api_key")
print(result)

3. 结果解析

API返回的JSON结果包含以下关键字段：

• text_blocks：检测到的文本块列表，每个块包含bounding_box（边界框）、text（识别结果）、direction（排列方向）。
• reading_order：文本块的阅读顺序索引，用于还原原始排版。

五、优化建议与最佳实践

1. 图像预处理：对竖排文本图像进行二值化与去噪处理，提升识别准确率。
2. 方向指定：若已知文本方向，可在API请求中显式指定text_direction参数，减少模型推理时间。
3. 多语言混合处理：对于包含多种语言的竖排文本，建议分区域识别并合并结果。
4. 后处理校验：结合规则引擎（如正则表达式）对识别结果进行校验，修正常见错误（如数字与字母的混淆）。

六、总结与展望

pot-desktop的竖排文本识别功能通过方向感知的检测算法、上下文感知的识别模型与灵活的输出格式，有效解决了传统OCR在竖排文本场景中的痛点。未来，随着多模态大模型的发展，竖排文本识别有望进一步融合语义理解与风格迁移能力，为文化遗产保护、跨语言交流等领域提供更强大的支持。开发者可通过pot-desktop的API快速集成竖排文本识别功能，降低开发成本，提升业务效率。