旅游网站建设水平评价关键词优化外包服务
大家好，我是微学AI，今天给大家带来OCR的分栏识别。
一、文本分栏的问题
在OCR识别过程中，遇到文字是两个分栏的情况确实是一个比较常见的问题。通常情况下，OCR引擎会将文本按照从左到右，从上到下的顺序一行一行地识别。这种方式对于单栏或者少量分栏的文本来说是有效的，但是对于两个或者更多分栏的文本来说就有些棘手了。
在这种情况下，OCR引擎往往会将整个文本当作一行来处理，这就导致了分栏信息的丢失。如果直接将整个文本传递给OCR引擎，那么它会试图将所有的文字一起识别，而没有办法分辨哪些文字属于哪个栏目。
二、解决方案
为了解决这个问题，我们需要首先将文本分成两个栏目，然后再分别进行OCR识别。这个过程可以手动完成，也可以借助一些自动化工具。例如，可以使用图像处理算法来检测出文本中的分栏线，然后将文本按照这些线进行分割。
一旦将文本分成了两个栏目，就可以对每个栏目进行独立的OCR识别。这样可以保留分栏信息，同时提高识别精度。
对于三栏或者更多分栏的文本，也可以采用类似的方法进行处理。首先将文本分成多个栏目，然后再对每个栏目进行独立的OCR识别。
需要注意的是，将文本按照分栏进行切分会增加处理复杂度和运算量，可能会降低处理速度和识别准确率。因此，在实际应用中需要根据具体情况进行权衡和选择。
三、代码实现
import cv2
from paddleocr import PaddleOCR
# 加载OCR引擎
engine = PaddleOCR(enable_mkldnn=True, use_angle_cls=False)#分两栏识别
def recognize_multicolumn_text2(image_path,left_ratio=0.5):# 读取图片img = cv2.imread(image_path)# 将图片转为灰度图gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 获取图片的高度和宽度height, width = gray.shape# 将图片分成左右两栏，分别识别left_width = int(width * left_ratio)left_img = gray[:, :left_width]right_img = gray[:, left_width:]titles = []left_text=image2text(left_img)right_text=image2text(right_img)titles.extend(left_text)titles.extend(right_text)# 将识别出的两栏文字拼接起来#result_text = left_text + ' ' + right_textfor i in titles:print(i)return titles#分三栏识别
def recognize_multicolumn_text3(image_path, left_ratio=0.3333, middle_ratio=0.6667):# 读取图片img = cv2.imread(image_path)# 将图片转为灰度图gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 获取图片的高度和宽度height, width = gray.shape# 将图片分成三栏，分别识别left_width = int(width * left_ratio)middle_width = int(width * middle_ratio)left_img = gray[:, :left_width]middle_img = gray[:, left_width:middle_width]right_img = gray[:, middle_width:]titles = []left_text = image2text(left_img)middle_text = image2text(middle_img)right_text = image2text(right_img)titles.extend(left_text)titles.extend(middle_text)titles.extend(right_text)for i in titles:print(i)return titles# 图片OCR转文本信息
def image2text(path):result = engine.ocr(path)print('识别结果:')title= []title_append= title.appendfor key in result[0]:key[-1] = list(key[-1])key[-1][0] = key[-1][0].replace('\n', '')title_append(key[-1][0])return titleimage ='200.jpg'
recognize_multicolumn_text3(image)代码提供了分栏识别与分三栏识别的函数，可以扩展N栏，根据需求设定。
对于分三栏的问题也一样可以识别：
识别效果还可以，调用函数之后可以进行批量识别，可以识别PDF,和图库的文件，实现批量识别。
OCR分栏识别是OCR技术的一个应用领域，它可以在处理多列或多块的文本时，将文本分割成段落、行和字符，并对它们进行识别。
OCR分栏识别的主要优势：
1. 能够自动识别并分割多栏文本，从而加快文本提取和理解速度。
2. 可以处理各种类型的文档，如书籍、报纸、表格等。
3. 提高了文本提取和处理的准确性和效率，降低了人工处理的成本。
4. 可以使数字化文件搜索和浏览更加方便。
总之，OCR分栏识别可以将传统的文本处理转换为数字化的自动处理，为企业和个人节省时间和成本，提升效率和准确性。