必须提取ocr坐标才能还原空间结构：paddleocr需启用box输出，按y轴分组生成逻辑行，再通过网格线检测或坐标聚类还原表格，最后按像素间距插入空格拼接成结构化文本。
你需要把OCR识别出的多段文字按原始图片中的位置关系拼成逻辑通顺的文本，比如表格行列对齐、段落缩进还原、标题与正文层级匹配。直接concat字符串会丢掉空间结构，导致“姓名年龄性别”连成一串而无法区分字段。
提取OCR原始坐标与文本
调用Tesseract或PaddleOCR时必须启用box输出模式，否则后续无法定位。以PaddleOCR为例：初始化Predictor时传入use_angle_cls=False, det=True, rec=True, cls=False，并确保return_ocr_result=True返回包含boxes和texts的二维数组。
每条识别结果形如['text' => '张三', 'box' => [[120,45],[200,45],[200,68],[120,68]]，box是左上→右上→右下→左下四个顶点坐标（单位像素）。
这一步不能跳过坐标提取——没有box就无法判断“张三”在“年龄”左边还是右边，所有拼接都会失效。
按Y轴分组生成逻辑行
第一步：遍历所有识别项，用其box左上角y坐标（即$item['box'][0][1]）除以字体高度估算行号。字体高度取所有box高度中位数：array_map(fn($b) => $b[2][1] - $b[0][1], $boxes) → array_median(...)。
第二步：将每个文本项归入对应行号的桶中，桶内按x坐标升序排列。注意：同一行内若两个box水平重叠度＞30%（重叠宽度/较小box宽度），则判定为同一字段多行（如长地址换行），需合并而非并列。
第三步：对每一行桶内的文本执行左对齐校验——计算各box左上角x坐标的众数，偏离该值±15px的视为缩进或悬挂，保留空格前缀；偏离＞50px的单独成子行（如项目符号列表）。
还原表格结构
方法一：基于网格线检测。先用OpenCV二值化+霍夫线变换提取横纵线，交点构成网格顶点；再将每个OCR文本框中心点落入的单元格坐标（r,c）记录下来；最后按(r,c)二维索引填充二维数组，空单元格填空字符串。
方法二：纯坐标聚类（无表格线时）。统计所有box的x方向端点（左/右边界），用DBSCAN聚类出列候选位置；同理聚类y方向端点得行候选位置；再用最近邻分配每个文本到最近列+最近行交叉区域。
【列边界聚类时eps参数必须设为图片宽度的1.5%～3%，过大导致列合并，过小产生虚假列】
生成最终结构化文本
将分好行的数据逐行拼接，行间用\n；同一行内文本间插入空格数 = (后一项左x - 前一项右x) ÷ 平均字符宽度（取字体大小×0.6）；结果四舍五入取整，最小为1。
表格数据转CSV：遍历二维数组，每行用fputcsv()写入临时文件，最后读取返回字符串。
这一步操作起来很简单，直接把处理好的二维数组传给array_map('implode', $table_rows)就能得到带制表符的文本流。
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