图文万匠是一个图片处理小程序：擦笔迹、画质增强、试卷转 PDF。用户上传的大多是手机拍的试卷和文档——所以我们的第一道工序，是把照片里的桌面、地砖、阴影裁掉，只留下纸张本身。不然没法识别到试卷正文内容，拍照打印出来的试卷就会有很多的黑边污渍。

这道工序上线后，满心期望收到的是更好的有效反馈，没想到收到的第一条用户反馈是：「左右裁多了，题目没了。

模型指个大概，不可能指准

最初的方案很直接：把压缩后的照片交给视觉模型，让它返回纸张四个角的坐标，程序按坐标裁剪。真机联调第一天我们就发现，这条路到不了「像素级」——

模型定位误差天生 ±10% 起步，还常把纸面宽度少报一半（线上日志：模型说纸只有 829px 宽，实际 1353px）。更麻烦的是它输出的东西五花八门：带 ```json 围栏的、多行缩进被截断的、坐标是负数的（-40,40，意思是「纸边在照片外面」，后来我们专门做了钳边处理）。连续三个晚上，我们修的全是「怎么把模型的话翻译成可靠坐标」。

结论只有一句话：别指望模型给像素级坐标。它负责指个大概，精确对齐交给本地算法。

像素级校准：以模型矩形为起点，双向收敛

我们在裁剪前加了一步「纸边校准」：以模型矩形为起点，每次 4 像素，逐条扫描外缘线——外缘线几乎全是背景（纸色占比 ≤12%）就向内收，大面积是纸（≥60%）就向外扩，直到贴住真实纸边。同时设了安全边界：内收（裁内容）单边最多 35%，外扩（多留背景）放宽到 55%；校准结果小于原图 30% 整体回退；任何失败一律返回原图，绝不阻断主流程。

原则是：宁可多留一条桌面，绝不裁掉一块题目。

真实照片连续踩坑（修了两轮）

第一版在测试图上全对，上线就被一张皱试卷打脸：试卷铺在暖色地砖上，地砖亮度和纸面几乎一样，「亮度高 = 纸」的判据直接失灵。改成「中性色 + 亮度」双判据，并把单向修正改成双向收敛。

第二版又被生产样本教育了一轮。我们对用户原图进行观察（皱试卷、暗光卷、密集文字页），逐一分析出两类反向失效：暗光下白纸亮度只有 100~118，过不了固定阈值 120，纸被误判成背景，内收循环一路收到只剩三分之一页；密集文字页里，笔画把扫描线切碎，判据永远达不到阈值。修复方向：阈值不再写死，从每张图自己的纸面中心区推算；判据从「连续游程」改成「占比」，对笔画打断免疫。

结果：同样的试卷、同样的模型矩形，旧版复现全部生产翻车（最惨一张 1707px 的卷子只剩 582px），新版纸面内容保留 93%~100%。这些对比图都在下面简单做了分析。

复盘数字

• 所有生产翻车样本，全部留档做回归：旧代码必须能复现全部翻车，新代码才算修好
• 工作分辨率收敛到 2400px、超 25MP 跳过、多图 30 秒时间预算——三道防线治好了连修三轮的内存与超时问题
• 识别服务商已支持双家切换，任何一家故障，裁边不停摆

这个能力现在是图文万匠所有图片功能的前置工序。你在小程序里「一键擦除」「试卷转 PDF」时感觉不到它的存在。

你拍试卷也被裁掉过内容吗？评论区聊聊，翻车样本我们照单全收。