本文深入探讨了tesseract ocr引擎中`--psm 2`模式的实际可用性，该模式旨在实现纯页面分割而不执行ocr。通过验证tesseract的帮助文档，我们揭示了该模式实际上并未实现，解释了用户在使用命令行或`pytesseract`时为何无法获得预期效果。文章进一步分析了tesseract页面分割的性能瓶颈，并为需要纯布局检测的用户提供了探索专用布局分析工具的替代策略，以实现更高效的文档处理。
Tesseract OCR引擎提供了一系列页面分割模式（Page Segmentation Modes, PSM），允许用户根据输入图像的特性和期望的输出粒度来指导Tesseract如何解析页面布局。这些模式通过--psm参数指定，旨在优化OCR的准确性和效率。例如，--psm 3是默认模式，用于全自动页面分割；--psm 7将图像视为单行文本。
其中，--psm 2模式在Tesseract的官方文档中被描述为“自动页面分割，但不进行OSD（方向和脚本检测）或OCR”。这对于那些只需要页面布局信息而无需Tesseract执行OCR的用户来说，似乎是一个理想的选择，尤其是在结合自定义OCR模型时。然而，实际情况并非如此。
为了验证--psm 2的实际实现状态，我们可以直接通过Tesseract的命令行工具进行查询：
tesseract --help-psm
执行此命令后，Tesseract会列出所有可用的PSM模式及其简要说明。在某些Tesseract版本（例如，Tesseract 5.x系列）的输出中，您可能会看到类似以下的关键信息：
Page segmentation modes: 0 Orientation and script detection (OSD) only. 1 Automatic page segmentation with OSD. 2 Automatic page segmentation, but no OSD, or OCR. (not implemented) 3 Fully automatic page segmentation, but no OSD. (Default) ...
关键发现： 模式2后面明确标注了“(not implemented)”。这直接解释了为什么用户在尝试使用--psm 2时，无论是通过命令行直接调用Tesseract，还是通过pytesseract这样的Python封装库，都无法实现纯粹的页面分割而没有OCR输出。Tesseract的内部逻辑并未实现此模式的功能，因此即使指定了该参数，它也不会按照预期工作。
当--psm 2模式在Tesseract核心中未实现时，任何依赖Tesseract的工具或库都将继承这一限制。
2.1 pytesseract的行为
pytesseract是Tesseract的Python封装库，它通过调用底层的Tesseract可执行文件来执行OCR任务。当用户尝试在pytesseract中使用--psm 2时，例如：
import cv2 import pytesseract # 假设 img_path 指向一个图像文件 img = cv2.imread(img_path) layout_info = pytesseract.image_to_data(img, config='tsv --psm 2', output_type='data.frame')
尽管config='tsv --psm 2'参数被传递给了Tesseract，但由于--psm 2未实现，Tesseract并不会停止OCR过程。通常，它会回退到默认的页面分割行为（例如--psm 3），并继续执行OCR，导致layout_info中仍然包含OCR文本数据，并且处理时间并不会显著减少。
2.2 layoutparser中TesseractAgent的行为
layoutparser是一个强大的文档布局分析库，它提供了TesseractAgent作为其OCR后端之一。TesseractAgent的底层同样依赖于Tesseract。当使用TesseractAgent时：
import layoutparser as lp # 假设 img_path 指向一个图像文件 ocr_agent = lp.TesseractAgent() res = ocr_agent.detect(img_path, return_response=True) layout_info = res['data']
TesseractAgent在默认情况下会执行完整的OCR过程，包括页面分割和文本识别。即使尝试通过某种方式向TesseractAgent传递--psm 2配置（如果layoutparser的API允许），由于Tesseract自身的限制，也无法实现纯页面分割。因此，layout_info中会包含块、段落、行和单词级别的布局信息，以及相应的OCR输出，这正是用户所遇到的处理缓慢且包含不必要OCR数据的问题。
Tesseract的运行时间与输入图像的质量、分辨率以及图像中包含的文本量和复杂性直接相关。即使是页面分割过程，也需要分析图像结构，这本身就需要一定的计算资源。当OCR过程也一并执行时，识别每个字符的计算开销会进一步增加整体处理时间。对于那些明确只需要页面布局信息而无需Tesseract进行OCR的用户，Tesseract的这种默认行为确实造成了不必要的性能开销。
鉴于Tesseract中--psm 2模式未实现，且其默认行为倾向于执行完整的OCR，对于追求纯粹、高效页面布局检测的用户，探索以下替代方案更为合适：
3.1 专用布局分析库
如果您的核心需求是快速、准确地检测文档的布局结构（如文本块、图片、表格等），而不涉及Tesseract的OCR功能，那么应考虑使用专门的布局分析工具或框架。
layoutparser的非Tesseract后端：layoutparser本身是一个非常强大的库，它支持多种布局模型，不仅仅是Tesseract。例如，它可以集成基于深度学习的模型，如Detectron2、PaddleOCR的布局模型、或Microsoft的LayoutLM系列模型。这些模型能够实现纯粹的布局检测，且通常比运行Tesseract OCR更快，因为它们专注于视觉特征的识别而非字符识别。
import layoutparser as lp import cv2 # 假设 img_path 指向一个图像文件 image = cv2.imread(img_path) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 示例：使用基于深度学习的布局模型（例如，Detectron2） # 需要先安装相关依赖，例如：pip install 'layoutparser[ocr,model]' # model = lp.models.Detectron2LayoutModel( # config_path="lp://PubLayNet/faster_rcnn_R_50_FPN_3x/config", # model_path=None, # 留空以自动下载预训练模型 # extra_config=["MODEL.ROI_HEADS.SCORE_THRESH_TEST", 0.8], # label_map=lp.models.PubLayNet.LABEL_MAP # ) # layout = model.detect(image) # print(layout) # layout对象只包含布局信息，不包含OCR文本 # 如果对Tesseract的布局质量满意，但又想避免其OCR，这可能不是直接的解决方案 # 因为layoutparser的TesseractAgent设计初衷就是为了获取OCR和布局。 # 真正的解决方案是使用不执行OCR的布局模型。
选择这些模型可以实现更快的布局检测，因为它们是为这个特定任务优化的。
3.2 图像处理与计算机视觉方法
对于某些特定且结构化的文档布局，可以考虑使用OpenCV等图像处理库，结合形态学操作、轮廓检测、连通分量分析等传统计算机视觉技术，来定制化地提取布局信息。这种方法需要更多的开发工作，但对于高度定制化的需求可能提供最佳的性能和控制力。
总结来说，Tesseract的--psm 2模式（自动页面分割，但不进行OSD或OCR）在当前版本中并未实现。这意味着用户无法通过Tesseract直接获得纯粹的页面分割结果而避免OCR过程。
对于需要高性能、纯粹页面布局检测（无OCR）的应用场景，我们强烈建议：
通过采用正确的策略和工具，可以显著提高文档处理流程的效率和性能。
以上就是Tesseract纯页面分割模式（PSM 2）的真相与性能优化策略的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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