多语言文档混排时，整页直接交给 OvisOCR2 识别，经常出现少数语言乱码。乱码不一定代表模型不支持该语言，更可能是页面内多种语言互相干扰，或者检测阶段把相邻的不同语言区块连成了一个大框。处理方向是先定位乱码区块，再看官方参数有没有多语言开关，最后按语言区域裁剪成单语言子图，分别识别后按原坐标把文本拼回去。

混排文档出现部分语言乱码时，先按视觉区块定位语言分布，再用框选工具确认乱码区域，随后查阅 OvisOCR2 官方文档中 language 或 lang 参数。若参数可指定语言，优先整页开启对应选项；若仍乱码或参数不可用，则将图片按语言区域裁剪成独立子图，分别识别并按坐标拼接。此策略适用于中英混排、中英加第三语言等版面规整的文档，手写、倾斜、重叠文本需结合版面校正。

定位混排段落并复现乱码

先选一页混排文档，不要直接跑整页识别。用截图工具或标注工具（如 Snipaste、LabelImg）把页面里不同语言的区域框出来，记录每个框的坐标和语言。比如页面顶部是中文段落，右栏是英文，底部是俄文。然后把这页原图直接交给 OvisOCR2 识别，保存输出。

对比输出和原图，确认乱码出现在哪些区域。通常情况是中文和英文都正常，唯独某个小语种区域出现大量“□”或错字。记录下这个区域的名字和坐标，这是后面拆分的基础。如果整页识别结果全部正常，就不需要继续分段。

查看官方参数中的语言选项

在动手裁剪图片之前，先查一下 OvisOCR2 的官方文档或包内函数签名，看有没有 language、lang、languages 这类参数。如果有，记录参数名和可选值，尝试在整页识别时直接指定语言组合，例如 lang 设置为“zh+en+ru”之类的格式。有些版本还支持自动检测，配置后也许能直接解决混排问题。

这一步能省掉后续所有裁剪工作。但要注意，不是所有版本都开放多语言参数，文档里没有就不能硬猜。若参数存在且设置后乱码消失，就直接用整页方案；若设置后仍然乱码，或者文档中根本没有这个参数，就进入区域拆分流程。

按语言区域拆分图片

用 OpenCV 根据之前记录的坐标，把混排页面裁剪成多个单一语言子图。坐标格式按 OpenCV 的切片习惯写成 [x, y, width, height]，注意裁剪时要多留几个像素的边缘，避免字符被切断。

import cv2

image = cv2.imread('mixed_page.png')

regions = {
    'zh_1': (10, 10, 400, 200),
    'en_1': (420, 10, 400, 150),
    'ru_1': (10, 230, 400, 180),
}

for name, (x, y, w, h) in regions.items():
    crop = image[y:y+h, x:x+w]
    cv2.imwrite(f'crop_{name}.png', crop)

执行后得到三张独立图片，每张只包含一种语言。保存文件名用“语言_序号”的格式，后面合并结果时可以直接对应。

分别识别后按原坐标合并结果

对每张裁剪图分别调用 OvisOCR2，然后把输出按“区块序号：文本”的格式拼接起来。拼接顺序要遵循原图的阅读顺序，通常是从上到下、从左到右，不要按文件名随机排。

import subprocess

regions = ['zh_1', 'en_1', 'ru_1']
results = {}

for name in regions:
    # 以下命令仅为通用接入骨架，实际参数以本机环境为准
    cmd = f"ovisocr2 crop_{name}.png `--output` json"
    out = subprocess.check_output(cmd, shell=True).decode()
    results[name] = out.strip()

ordered_names = ['zh_1', 'en_1', 'ru_1']  # 按原图从上到下排列
for i, name in enumerate(ordered_names, 1):
    print(f"区块{i} ({name}): {results[name]}")

如果 OvisOCR2 是以 Python 模块方式调用，直接用函数替换 subprocess 那一行即可。重点是排序逻辑：先按 y 坐标排序，y 相同的再按 x 坐标排序，这样合并结果才能尽量接近原文档顺序。

对比整页识别与分段识别的输出

用同一份文档分别跑整页识别和分段识别，保存两份结果文件，逐段对照原文检查乱码是否减少。检查点包括：乱码字符是否消失、段落顺序是否正确、是否有漏行。

建议做一个简单清单：先固定同一份输入图片；分别导出整页结果和分段结果；对照原文检查每个语言区块；如果分段后仍有乱码，先检查裁剪坐标是否完整包含文本区域，再尝试稍微扩大裁剪范围，或者检查该语言是否在模型支持范围内。

分段识别不能修复模型本身不认识的语种。如果裁剪后单语言图片仍然乱码，说明问题不在混排干扰，需要先确认 OvisOCR2 是否支持该语言。另外，如果页面有大量跨栏文本、旋转文字或表格，简单坐标裁剪可能破坏上下文，需要先做版面分析再决定是否适合分段。