应用场景

竖排繁体文字识别系统主要适用于以下场景：
古籍文献数字化：古代书籍多为竖排繁体，需要转换为现代横排格式
港澳台地区文档处理：这些地区仍保留竖排繁体书写习惯
书法作品识别：传统书法作品多为竖排繁体
历史档案整理：民国及更早时期的档案多为竖排繁体
学术研究：研究古代文献时需要将竖排繁体转为可编辑文本

工具下载：

咕嘎竖排繁体简体中文图片OCR文字识别专用版
百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1eH5IKRbNTD5JSkcIXNJTcw?pwd=8888
腾讯云盘：https://share.weiyun.com/tUsrbtHp

原文参考：
https://mp.weixin.qq.com/s/D8QARsz0xvWRaAfaJtLqKQ

详细代码实现

1. 图像预处理
   import cv2
   import numpy as np
   from PIL import Image

def preprocess_image(image_path):

# 读取图像
img = cv2.imread(image_path)

# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
_, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

# 去噪
denoised = cv2.fastNlMeansDenoising(binary, h=10)

# 边缘增强
kernel = np.ones((2, 2), np.uint8)
enhanced = cv2.morphologyEx(denoised, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

return enhanced

1. 竖排文字检测与旋转
   def detect_text_direction(image):

   使用OpenCV检测文字方向

   coords = np.column_stack(np.where(image > 0))
   angle = cv2.minAreaRect(coords)[-1]

   if angle < -45:

    angle = -(90 + angle)
   

   else:

    angle = -angle
   

   如果角度小于15度，认为是横排，需要旋转90度

   if abs(angle) < 15:

    return 90
   

   return 0

def rotate_image(image, angle):
(h, w) = image.shape[:2]
center = (w // 2, h // 2)
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)
rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h), flags=cv2.INTER_CUBIC, borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)
return rotated

1. 使用咕嘎OCR进行竖排繁体识别
   import requests
   import json
   import base64

def gugu_ocr_vertical(image_path, lang='zh-Hant'):

# 读取并预处理图像
img = preprocess_image(image_path)

# 检测文字方向并旋转
angle = detect_text_direction(img)
rotated_img = rotate_image(img, angle)

# 转换为base64
_, buffer = cv2.imencode('.png', rotated_img)
img_base64 = base64.b64encode(buffer).decode('utf-8')

# 调用咕嘎OCR API
url = "https://api.guguocr.com/v1/recognize"
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
payload = {
    'image': img_base64,
    'lang': lang,
    'vertical': True,  # 指定为竖排文字
    'config': {
        'preserve_layout': False,
        'output_format': 'plain'
    }
}

response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
result = response.json()

if result['code'] == 200:
    return result['data']['text']
else:
    raise Exception(f"OCR识别失败: {result['message']}")

1. 竖排转横排处理
   def vertical_to_horizontal(text):

   竖排文本通常是按列排列，需要转换为行排列

   lines = text.split('\n')
   max_len = max(len(line) for line in lines)

   填充各行使其长度一致

   padded_lines = [line.ljust(max_len) for line in lines]

   转置矩阵实现竖排转横排

   horizontal_text = '\n'.join(

    ''.join(padded_lines[row][col] for row in range(len(padded_lines)))
    for col in range(max_len)
   

   )

   return horizontal_text

2. 繁体转简体
   from opencc import OpenCC

def traditional_to_simplified(text):
cc = OpenCC('t2s') # 繁体转简体
return cc.convert(text)

1. 主流程整合
   def process_vertical_text(image_path, output_format='horizontal_simplified'):

   1. OCR识别

   traditional_text = gugu_ocr_vertical(image_path)

   2. 竖排转横排

   if 'horizontal' in output_format:

    text = vertical_to_horizontal(traditional_text)
   

   else:

    text = traditional_text
   

   3. 繁体转简体

   if 'simplified' in output_format:

    text = traditional_to_simplified(text)
   

   return text
   优化与总结
   优化策略
   ​​性能优化​​：
   实现本地缓存机制，避免重复处理相同图片
   使用多线程处理批量图片
   对小型图片进行适当放大以提高识别率
   ​​识别率优化​​：
   结合多种OCR引擎结果进行投票选择
   实现后处理校正算法，基于统计语言模型修正识别错误
   针对特定古籍字体训练专用模型
   ​​用户体验优化​​：
   添加实时预览功能，显示识别结果与原始图片对比
   实现拖拽上传和多文件批量处理
   添加历史记录功能，方便用户查看之前的处理记录
   完整示例代码
   import cv2
   import numpy as np
   import requests
   import json
   import base64
   from PIL import Image
   from opencc import OpenCC

class VerticalTextOCR:
def init(self):
self.cc = OpenCC('t2s')

def preprocess_image(self, image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
    denoised = cv2.fastNlMeansDenoising(binary, h=10)
    kernel = np.ones((2, 2), np.uint8)
    enhanced = cv2.morphologyEx(denoised, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
    return enhanced

def detect_text_direction(self, image):
    coords = np.column_stack(np.where(image > 0))
    angle = cv2.minAreaRect(coords)[-1]
    if angle < -45:
        angle = -(90 + angle)
    else:
        angle = -angle
    return 90 if abs(angle) < 15 else 0

def rotate_image(self, image, angle):
    (h, w) = image.shape[:2]
    center = (w // 2, h // 2)
    M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)
    rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h), flags=cv2.INTER_CUBIC, borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)
    return rotated

def gugu_ocr(self, image_path, lang='zh-Hant'):
    img = self.preprocess_image(image_path)
    angle = self.detect_text_direction(img)
    rotated_img = self.rotate_image(img, angle)

    _, buffer = cv2.imencode('.png', rotated_img)
    img_base64 = base64.b64encode(buffer).decode('utf-8')

    url = "https://api.guguocr.com/v1/recognize"
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
    payload = {
        'image': img_base64,
        'lang': lang,
        'vertical': True,
        'config': {
            'preserve_layout': False,
            'output_format': 'plain'
        }
    }

    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
    result = response.json()

    if result['code'] == 200:
        return result['data']['text']
    else:
        raise Exception(f"OCR识别失败: {result['message']}")

def vertical_to_horizontal(self, text):
    lines = text.split('\n')
    max_len = max(len(line) for line in lines)
    padded_lines = [line.ljust(max_len) for line in lines]
    horizontal_text = '\n'.join(
        ''.join(padded_lines[row][col] for row in range(len(padded_lines)))
        for col in range(max_len)
    )
    return horizontal_text

def process(self, image_path, output_format='horizontal_simplified'):
    traditional_text = self.gugu_ocr(image_path)

    if 'horizontal' in output_format:
        text = self.vertical_to_horizontal(traditional_text)
    else:
        text = traditional_text

    if 'simplified' in output_format:
        text = self.cc.convert(text)

    return text

使用示例

if name == "main":
ocr = VerticalTextOCR()
result = ocr.process("ancient_book_page.png")
print("识别结果:")
print(result)
总结
本系统实现了竖排繁体图片文字的识别、旋转、横排转换和繁简转换的全流程处理。

关键点包括：

使用图像预处理技术提高OCR识别率自动检测文字方向并进行适当旋转利用咕嘎OCR的竖排文字识别能力实现竖排到横排的矩阵转换算法整合OpenCC实现高质量的繁简转换未来可进一步优化的方向包括：添加深度学习模型来提高古籍异体字的识别率、实现更智能的排版保留功能、开发桌面版和移动端应用、添加批处理和自动化工作流功能、此系统特别适合古籍数字化、历史研究、跨地区文档处理等场景，能够有效提高竖排繁体文字的处理效率。