快速体验
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开发古籍文字识别原型系统，要求：1.支持繁体中文和竖排文本识别 2.自动分割古籍扫描图像的双页 3.保留原排版格式输出 4.生僻字标注功能 5.简单的校对界面。使用UMI-OCR定制模型，结合版面分析算法，前端采用React实现响应式设计，允许专家用户对识别结果进行标注修正。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在做一个古籍数字化的项目，需要快速验证OCR识别方案的可行性。经过调研，发现UMI-OCR在中文识别方面表现不错，特别是对繁体字和特殊排版的支持较好。下面分享一下我是如何在一天内搭建出这个原型系统的。
需求分析古籍识别有几个特殊难点：首先是繁体字和生僻字多，其次是竖排文本很常见，还有双页扫描需要分割。我们的原型需要解决这些问题，同时提供一个简单的校对界面让专家可以修正识别结果。
技术选型UMI-OCR作为核心识别引擎，它内置了针对古籍优化的模型。前端用React实现响应式设计，这样在电脑和平板上都能方便校对。为了处理双页扫描，我加了一个简单的图像分割算法。
实现步骤第一步是处理图像输入。古籍扫描件通常是双页的，所以要先做分割。我用了一个基于连通域分析的算法，可以自动找到中线把左右页分开。
第二步是调用UMI-OCR进行识别。这里需要特别注意配置参数，要开启繁体字识别模式，并且设置竖排文本的识别选项。UMI-OCR的API调用很简单，只需要传入图像路径就能返回识别结果。
第三步是结果处理。识别出来的文本需要保留原排版格式，我设计了一个数据结构来存储每个字符的位置信息。对于生僻字，系统会自动标记出来方便后续校对。
前端界面React实现的界面主要分三个区域：左侧显示原图，中间是识别结果，右侧是校对工具。专家可以在识别结果上直接修改，系统会实时保存修改记录。为了提升体验，我还加了快捷键支持，这样校对起来更高效。
遇到的坑最大的问题是竖排文本的识别准确率。刚开始UMI-OCR会把一些竖排的标点符号识别错误，后来发现是参数配置的问题。还有就是生僻字标注，需要自定义字典来提升识别率。
优化方向下一步准备加入自动校对功能，利用已有的校对记录训练一个纠错模型。另外还想实现批量处理功能，这样能一次性处理整本古籍的扫描件。
整个原型开发下来，UMI-OCR的表现让我很惊喜。特别是它的繁体字识别能力，对古籍这种特殊场景支持得很好。虽然还有些小问题，但作为快速验证的方案已经足够用了。
在实际操作中，我发现InsCode(快马)平台特别适合这种快速验证的场景。不需要配置复杂的环境，直接在网页上就能完成大部分开发工作。特别是部署功能很省心，一键就能把原型分享给团队成员测试。
整个流程下来，从想法到可用的原型只用了一天时间。这种快速验证的方式真的很适合需要频繁迭代的项目。如果你也在做类似的OCR项目，不妨试试这个方案。
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开发古籍文字识别原型系统，要求：1.支持繁体中文和竖排文本识别 2.自动分割古籍扫描图像的双页 3.保留原排版格式输出 4.生僻字标注功能 5.简单的校对界面。使用UMI-OCR定制模型，结合版面分析算法，前端采用React实现响应式设计，允许专家用户对识别结果进行标注修正。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
