训练Tesseract时如何处理训练图像与真值文件中的多空格字符问题

真值文件空格处理方案选择 #

• 选项1（精准标注空格数量）：仅适配有严格排版还原需求的下游场景，例如固定格式票据识别、代码片段识别、古籍排版复刻等。该方案要求标注时尽可能还原原图的真实空格数量，模型才能学习到视觉间距和实际空格个数的对应关系。如果部分区域空格数量无法判断，可以将对应样本排除，或者结合同文档其他同间距区域的标注逻辑统一处理，避免标注误差影响训练效果。
• 选项2（统一使用单空格）：适配仅需提取文本内容、无排版保留需求的通用识别场景。这类场景下多空格无实际语义价值，统一单空格标注可以降低训练复杂度，也能避免无法判断空格个数带来的标注错误。
• 选项3（两种方式无差异）：结论错误，两种标注逻辑训练得到的模型适配场景、输出效果都有明显差异，不存在等效性。

保留词间距选项的影响 #

推理阶段的保留词间距参数不会改变训练阶段的标注选择逻辑，反而你的标注规则决定了该参数能否生效：

• 若训练时统一使用单空格标注，即使推理时打开该参数，模型也无法输出多空格结果，因为训练数据中没有对应的标注样本，模型没有学习到多空格的映射规则。
• 若训练时精准标注了空格数量，打开该参数时模型会输出和学习到的间距匹配的多空格结果；关闭该参数时，输出结果会自动将所有词间空格合并为单空格，和统一标注单空格的模型输出效果一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Neil