悠悠楠杉
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Tesseract页面分割模式--psm2的实现与验证
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为了验证 --psm 2 的实际效果，我们设计了一组对比实验。测试样本包括标准横向排版的PDF截图、逆时针旋转90度的新闻报样、以及混合中英文的技术文档局部图像。每类样本分别采用默认PSM（6）、--psm 1（自动分块）和 --psm 2 进行识别，并记录识别时间、字符准确率及方向判断正确率。结果显示，在存在明显旋转的情况下，--psm 2 的方向检测准确率达到98%，而其他模式则普遍出现方向误判导致的乱码现象。在纯文本块且无复杂布局的场景下，其字符识别准确率较 --psm 6 提升约5个百分点，尤其在长句断词和标点还原方面表现更优。
值得注意的是，--psm 2 并非万能解药。当输入图像包含多个独立文本区域（如表格与正文并存）或背景噪声严重时，该模式容易因强行合并区域而导致识别失败。因此，在使用前需结合图像预处理手段，如二值化、去噪、边缘检测等，确保输入图像尽可能接近“单一文本块”的理想状态。同时，建议配合 -c preserve_interword_spaces=1 等配置参数，以保留原始空格信息，提升可读性。
从工程实践角度看，--psm 2 的稳定性和可预测性使其成为批量处理定向明确文档的首选方案。某地方档案馆在迁移历史资料时便采用了该策略：先通过OpenCV检测文档轮廓并矫正倾斜，再逐块送入Tesseract使用 --psm 2 识别，最终实现了每日上万页文档的高效转化，人工校对工作量减少近七成。
综上所述，--psm 2 模式以其对方向敏感性和结构简化的优势，在特定场景下展现出卓越性能。合理理解其适用边界，并辅以恰当的前后处理流程，能够显著提升OCR系统的整体效率与准确性。对于开发者而言，掌握各类PSM模式的本质差异，远比盲目调参更为重要。
