NDLOCR CLI | 文档图像智能识别工具

核心功能解析

「图像预处理：3步实现歪斜校正」

NDLOCR CLI通过倾斜校正（Deskew） 技术修复扫描文档的角度偏差，确保后续识别精度。适合处理历史档案、古籍扫描件等易产生拍摄角度问题的文件类型。处理流程包含边缘检测、角度计算和透视变换三个关键步骤，支持自动识别倾斜角度范围为±15°。

「文本识别：从像素到字符的精准转换」

集成光学字符识别（OCR） 引擎，可处理多语言混合文本（支持中日文、英文及符号）。核心优势在于对竖排文本、复杂版面的识别能力，特别优化了古籍文献中常见的异体字和特殊符号识别算法。输出格式包含纯文本和结构化XML两种，满足不同场景需求。

「版面分析：智能还原文档排版结构」

通过布局提取（Layout Extraction） 技术识别文档中的标题、段落、表格等元素，重建阅读顺序。该模块采用深度学习模型，能有效区分图文混排页面中的不同内容区块，为后续内容结构化提供基础数据支持。

使用流程指南

「环境准备：5分钟完成依赖配置」

🔧 克隆项目代码库 操作示例：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/nd/ndlocr_cli
cd ndlocr_cli

🔧 安装依赖包 操作示例：

pip install -r requirements.txt

「基础识别：单命令完成文档转换」

适用于标准印刷体文档的快速处理，默认启用完整处理流程。 操作示例：

python main.py infer ./input_docs ./output_results

参数说明：

• infer：指定执行推理模式
• ./input_docs：存放待处理图像的目录路径
• ./output_results：输出结果保存目录

「部分执行：自定义处理流程」

针对已完成部分预处理的文件，可指定从特定步骤开始处理。 操作示例：

python main.py infer ./input_docs ./output_results -s line_ocr

参数说明：

• -s line_ocr：指定从文字识别步骤开始执行

个性化配置技巧

「核心配置项详解」

line_order - 阅读顺序识别

• 默认值：true
• 作用：启用后将根据版面分析结果重排文本顺序
• 最佳实践：处理多栏排版文档时建议启用，纯文本页面可关闭以提升处理速度

ruby_read - 注音推定

• 默认值：false
• 作用：为日文文本添加注音符号标注
• 最佳实践：处理古籍或儿童读物时启用，普通现代文本建议关闭以减少冗余信息

add_title_author - 标题作者识别

• 默认值：false
• 作用：自动识别并提取文档标题和作者信息
• 最佳实践：处理学术论文或出版物时启用，简历、报表类文档建议关闭

「配置组合效果对比」

配置组合	处理速度	输出信息量	适用场景
默认配置	中等	基础文本	快速文档转换
line_order=true + ruby_read=true	较慢	带注音的结构化文本	古籍数字化
add_title_author=true	中等	含元数据的文本	学术文献处理
全部功能关闭	最快	原始识别文本	性能测试场景

「常见错误排查」

🔧 问题：识别结果出现乱码 解决：检查输入图像分辨率是否低于300DPI，建议预处理时将图像分辨率调整至300-600DPI区间

🔧 问题：版面分析错乱 解决：确保输入图像为正拍角度，避免严重透视变形。可先用图像处理软件进行透视校正后再进行识别

🔧 问题：处理速度过慢 解决：关闭非必要功能（如ruby_read），或通过-s参数指定仅执行必要步骤

通过灵活配置和合理使用命令参数，NDLOCR CLI可适应从快速文本提取到高精度古籍数字化的多种应用场景，为文档处理工作流提供高效可靠的技术支持。