实测Chandra OCR：扫描件转可编辑文档的最佳方案

实测Chandra OCR：扫描件转可编辑文档的最佳方案

Chandra OCR不是又一个“能识字”的OCR工具——它是少数几个真正把“文档理解”当核心目标来做的模型。当你面对一叠泛黄的数学试卷、带复选框的合同扫描件、或者排版密集的多栏PDF时，传统OCR输出的往往是错乱的段落、消失的表格线、公式变成乱码。而Chandra给出的，是一份结构清晰、层级分明、开箱即用的Markdown文件：标题是#，表格是标准GFM语法，公式是$...$，手写签名区域被准确标注为[signature]，连图片坐标都原样保留。

这不是理想化的宣传话术。本文全程基于本地实测（RTX 3060 12GB显存），不依赖云端API，不调用任何闭源服务，所有操作均使用官方开源镜像chandra完成。我们将聚焦一个最真实的工作流：从一张手机拍的模糊扫描件开始，到生成可直接导入Notion或Obsidian的知识库文档为止。不讲原理，不堆参数，只回答三个问题：它到底准不准？快不快？好不好用？

1. 为什么说Chandra解决了OCR的“最后一公里”痛点

过去五年，OCR精度提升明显，但用户实际体验却卡在三个地方：

• “识别出来，但没法用”：多数OCR输出纯文本，丢失标题层级、段落缩进、列对齐，更别说表格结构。你得手动重排版，反而比重新打字还累。
• “表格一塌糊涂”：合并单元格错位、表头识别成正文、数字和文字挤在同一格——财务报表、实验数据表基本不可用。
• “手写+印刷混排就崩溃”：学生作业、审批单、医疗表单里常有打印模板+手写填空，传统OCR要么忽略手写，要么把整个区域判为噪声。

Chandra的突破在于：它不把OCR当作“图像→文字”的单向翻译，而是建模为“图像→结构化文档”的端到端生成任务。其ViT-Encoder+Decoder架构直接学习文档的视觉布局语义——哪块是标题、哪块是脚注、哪块是跨页表格，甚至能区分“手写签名”和“打印签名栏”。

实测olmOCR基准数据并非虚名：

• 表格识别88.0分（GPT-4o为82.1）
• 长小字（如页脚版权信息）92.3分（行业平均76.5）
• 老扫描数学试卷80.3分（含手写解题过程）

这些分数背后，是它能稳定输出这样的结果：

### 实验三：酸碱滴定数据记录 | 序号 | 样品编号 | 初始读数(mL) | 终点读数(mL) | 消耗体积(mL) | |------|----------|--------------|--------------|--------------| | 1 | A-01 | 0.25 | 24.30 | 24.05 | | 2 | A-02 | 0.10 | 23.95 | 23.85 | > **备注**：样品A-02终点颜色判断存疑，建议复测。 > —— *手写批注，位置标注于原文第2行右侧*

注意两点：

1. 表格完全保留原始行列结构，无错行、无合并丢失；
2. 手写批注被识别为引用块，并附带位置说明——这正是RAG系统需要的元数据。

这才是真正意义上的“可编辑文档”，而非“可复制文字”。

2. 本地部署实测：4GB显存真能跑？怎么装最省事

标题里“4GB显存可跑”不是营销话术，而是vLLM后端优化的真实结果。我们用RTX 3060（12GB显存，实际仅占用3.8GB）完成了全流程验证。

2.1 一键安装与环境确认

无需编译、不碰CUDA版本，官方CLI已打包全部依赖：

# 创建干净环境（推荐） python -m venv chandra-env source chandra-env/bin/activate # Linux/Mac # chandra-env\Scripts\activate # Windows # 安装（自动拉取vLLM+模型权重） pip install chandra-ocr # 验证安装 chandra --version # 输出：chandra-ocr 0.3.2 (vLLM backend)

关键点：chandra-ocr包内已预置vLLM轻量版，无需单独pip install vllm。它会自动检测GPU并选择最优配置——实测中，即使未指定--method vllm，CLI默认也启用vLLM加速。

2.2 两张卡？真相是“一张卡够用，但别用错模式”

镜像文档强调“两张卡，一张卡起不来”，实则指向一个关键细节：HuggingFace本地推理模式（--method hf）确实需双卡（因模型权重加载占显存），但vLLM模式完全单卡运行。

我们实测对比：

结论明确：日常使用请始终用vLLM模式。命令极简：

# 处理单个PDF（自动识别所有页面） chandra contract_scan.pdf ./output --method vllm # 批量处理整个文件夹（推荐） chandra ./scans ./output --method vllm --max-workers 3

--max-workers 3是RTX 3060的甜点值：再高会触发显存交换，反而降速；设为2则CPU闲置率过高。这个数字需根据你的GPU调整，但vLLM模式下，单卡绝对可行。

2.3 Streamlit交互界面：零代码调试神器

不想敲命令？chandra自带Web界面，一行启动：

chandra serve # 访问 http://localhost:7860

界面简洁到只有三个控件：

• 文件上传区（支持PDF/ JPG/ PNG/ TIFF）
• 输出格式选择（Markdown / HTML / JSON，默认全选）
• “是否提取图像”开关（开启后，原图中的插图将存入./output/images/子目录）

实测中，上传一张1200×1600的手机拍摄扫描件（轻微倾斜+阴影），点击“Run”，1.3秒后即生成三份文件。重点看Markdown预览：

• 标题自动识别为#和##；
• 表格边框线虽在图像中模糊，但Chandra仍正确推断出3列结构；
• 手写签名区域被标记为[handwritten_signature]，并附坐标{x: 420, y: 1120, width: 180, height: 60}。

这个界面的价值在于：快速验证某类文档是否适配，无需写脚本。比如你有一批医疗检查单，先传一张试试效果，再决定是否批量处理。

3. 真实场景效果实测：三类最难搞的扫描件

理论再好不如眼见为实。我们选取三类公认OCR难点文档，全部使用手机拍摄（非专业扫描仪），直连Chandra处理：

3.1 场景一：带复选框的法律合同扫描件

• 文档特征：A4纸黑白扫描，含印刷条款+手写签名+方框复选框（✓打勾）
• 传统OCR表现：复选框识别为“口”或“□”，手写签名区域空白，条款段落粘连
• Chandra输出：

  ## 第五条 违约责任 ▢ 甲方违约时，乙方有权解除合同。 ✓ 乙方违约时，甲方有权要求继续履行。 <!-- 复选框自动转为HTML实体 --> > **签字页** > 甲方（盖章）：________________________ > 乙方（签字）：[handwritten_signature] <!-- 坐标：x=210,y=890 -->

关键能力：复选框状态（✓/▢）100%识别，手写区域不破坏上下文结构。

3.2 场景二：多栏学术论文PDF（含LaTeX公式）

• 文档特征：双栏排版，穿插行内公式$E=mc^2$和独立公式块，页眉页脚含页码
• 传统OCR表现：双栏文字串行、公式符号错乱（E=mc2）、页眉页脚混入正文
• Chandra输出：
  • Markdown中严格保持双栏逻辑：左栏内容以<div class="column-left">包裹，右栏同理；
  • 公式完整保留：行内$...$，独立公式块用$$...$$；
  • 页眉页脚被识别为<header>和<footer>标签，不进入正文段落。

这使得后续用Pandoc转Word或LaTeX时，格式几乎零损耗。

3.3 场景三：学生手写作业（拍照+低光照）

• 文档特征：手机侧光拍摄，纸张反光，字迹潦草，有涂改痕迹
• 传统OCR表现：大量字符识别失败，涂改部分被误判为墨迹，段落断裂
• Chandra输出：
  • 主体文字识别准确率约85%（符合olmOCR“手写体80.3分”预期）；
  • 涂改痕迹被标注为[edited_text: "原词" → "新词"]；
  • 反光区域未导致整块失效，仅局部字符缺失，其余结构完整。

实测提示：对极端模糊的手写件，建议先用手机相册“增强”功能提亮对比度，再上传。Chandra对输入质量有容忍度，但非魔法。

4. 输出即生产力：如何把结果直接喂给知识库

Chandra的终极价值不在“识别”，而在“交付”。它的输出天生适配现代知识工作流：

4.1 Markdown：Obsidian/Notion的完美输入

生成的.md文件无需任何清洗，可直接拖入Obsidian。标题自动生成大纲，表格可直接排序，公式实时渲染。我们测试了将一份23页的《采购管理制度》PDF转为Markdown后：

• 在Obsidian中搜索“付款条件”，0.2秒定位到第7页表格；
• 点击表格内任意单元格，自动跳转至原文PDF对应位置（因Chandra在JSON输出中保存了精确坐标）。

4.2 JSON：为RAG提供结构化燃料

output.json包含远超文本的信息：

{ "pages": [{ "page_number": 1, "blocks": [{ "type": "table", "bbox": [120, 340, 520, 780], "content": "..." }, { "type": "handwritten", "bbox": [420, 1120, 600, 1180], "confidence": 0.72 }] }] }

这使得你可以：

• 构建精准的chunking策略（按block.type切分，而非固定字数）；
• 对手写区域设置更低的检索权重；
• 将表格坐标映射回原始PDF生成可点击热区。

4.3 HTML：保留排版的终极交付物

output.html不是简单样式，而是完整复刻原始视觉层次：

• <h1>对应一级标题，<h2>对应二级；
• 表格使用<table class="ocr-table">，CSS可定制；
• 图片嵌入<img src="./images/fig1.png">