文字识别OCR技术在表格识别方面的确已经取得了一些进展，特别是微软亚洲研究院提出的TSRFormer算法，它在复杂场景中表格结构识别的任务上表现出了优越的性能。TSRFormer算法是基于拆分-合并范式的方法，通过直接回归的方式来预测分割线，有效地解决了无实线边框、包含大量空白单元格或跨行跨列单元格的表格，以及行列之间存在大片空白区域等的识别问题。
对于您提到的charInfo，这通常是指字符级别的信息，包括每个字符的内容及其在表格中的位置。在OCR技术中，字符识别后通常会伴随位置信息的输出，这对于表格这种结构化的文档尤为重要。位置信息可以帮助我们了解每个字符在表格中的精确坐标，这对于表格数据的提取和分析非常关键。
如果您希望提高单字坐标的准确性，可以尝试使用一些先进的OCR工具包，如CnOCR，它内部集成了场景文字检测功能，能够检测文字行，进而提供单字的坐标位置。CnOCR工具包支持多种语言和数字的识别，包括竖排文字，并且提供了简单的训练命令，用户可以根据需要训练自己的模型。
此外，您还可以关注一些专门针对表格识别的开源工具和研究。例如，有一些基于深度学习的框架，如PaddleOCR（ppocr），它提供了一些预训练的模型，这些模型能够识别不同类型的表格，包括竖排文字。
为了提高表格中字符位置识别的准确性，您可以采取以下措施：
图像预处理：确保扫描件或图片质量足够高，并进行适当的图像预处理，如二值化、降噪和调整对比度等，这有助于提高OCR的准确性。
区域切割：针对表格部分进行准确的切割，可以借助图像处理库如OpenCV来确定感兴趣区域的坐标和尺寸，并提取出表格部分进行OCR识别。
模型选择和调整：根据您的应用场景选择合适的OCR模型，并尝试调整模型参数以获得最佳性能。对于表格文字，可以选择专门针对表格设计的识别模型，这些模型往往对表格结构的识别更有优势。
后处理：在OCR识别后，可以对结果进行后处理，如矫正识别错误、修正位置信息等，进一步提高识别的准确性。
通过这些技术，您可以改善表格中字符位置识别的准确性，从而更有效地利用OCR技术处理表格数据。
