feat: 实现CutThenThink P0阶段核心功能
项目初始化 - 创建完整项目结构（src/, data/, docs/, examples/, tests/） - 配置requirements.txt依赖 - 创建.gitignore P0基础框架 - 数据库模型：Record模型，6种分类类型 - 配置管理：YAML配置，支持AI/OCR/云存储/UI配置 - OCR模块：PaddleOCR本地识别，支持云端扩展 - AI模块：支持OpenAI/Claude/通义/Ollama，6种分类 - 存储模块：完整CRUD，搜索，统计，导入导出 - 主窗口框架：侧边栏导航，米白配色方案 - 图片处理：截图/剪贴板/文件选择/图片预览 - 处理流程整合：OCR→AI→存储串联，Markdown展示，剪贴板复制 - 分类浏览：卡片网格展示，分类筛选，搜索，详情查看 技术栈 - PyQt6 + SQLAlchemy + PaddleOCR + OpenAI/Claude SDK - 共47个Python文件，4000+行代码 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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# P0-3: OCR 模块 - 验证报告
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## 实施时间
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2025-02-11
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## 任务完成情况
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### 1. OCR 模块文件创建
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| 文件 | 状态 | 描述 |
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| src/core/ocr.py | 完成 | OCR 模块主文件（约 650 行） |
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| examples/ocr_example.py | 完成 | 10 个使用示例 |
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| tests/test_ocr.py | 完成 | 测试脚本 |
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| docs/ocr_module.md | 完成 | 完整文档 |
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### 2. 功能实现清单
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#### 核心组件
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- [x] **BaseOCREngine**: OCR 引擎抽象基类
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- [x] **PaddleOCREngine**: 本地 PaddleOCR 识别引擎
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- [x] **CloudOCREngine**: 云端 OCR 适配器（预留接口）
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- [x] **OCRFactory**: 工厂类，根据模式创建引擎
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- [x] **ImagePreprocessor**: 图像预处理器
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#### 数据模型
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- [x] **OCRResult**: 单行识别结果（文本、置信度、坐标）
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- [x] **OCRBatchResult**: 批量识别结果（完整文本、统计信息）
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- [x] **OCRLanguage**: 语言枚举（中文、英文、混合）
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#### 图像预处理功能
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- [x] **resize_image**: 调整大小（保持宽高比）
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- [x] **enhance_contrast**: 增强对比度
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- [x] **enhance_sharpness**: 增强锐度
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- [x] **enhance_brightness**: 调整亮度
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- [x] **denoise**: 去噪（中值滤波）
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- [x] **binarize**: 二值化
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- [x] **preprocess**: 综合预处理（可选组合）
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#### 便捷函数
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- [x] **recognize_text()**: 快速识别文本
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- [x] **preprocess_image()**: 快速预处理图像
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## 支持的功能
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### 多语言支持
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- 中文 (ch)
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- 英文 (en)
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- 中英混合 (chinese_chinese)
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### 灵活的输入格式
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- 文件路径（字符串）
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- PIL Image 对象
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- NumPy 数组
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### 可配置的预处理
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- 单独启用各种增强
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- 综合预处理模式
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- 自定义参数调整
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## 代码质量
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### 设计模式
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- 工厂模式：OCRFactory
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- 策略模式：BaseOCREngine 及其子类
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- 数据类：OCRResult、OCRBatchResult
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### 可扩展性
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- 抽象基类便于扩展云端 OCR
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- 配置驱动的设计
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- 清晰的接口定义
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### 错误处理
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- 优雅的降级处理
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- 详细的错误信息
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- 日志记录
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## 测试验证
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### 基础功能测试
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```bash
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# 模块导入测试
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from src.core.ocr import *
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```
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结果：通过
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### 枚举类型测试
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```python
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OCRLanguage.CHINESE # 中文
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OCRLanguage.ENGLISH # 英文
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OCRLanguage.MIXED # 混合
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```
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结果：通过
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### 数据模型测试
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```python
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result = OCRResult(text='测试', confidence=0.95, bbox=..., line_index=0)
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batch = OCRBatchResult(results=[result], full_text='测试', total_confidence=0.95)
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```
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结果：通过
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### 云端 OCR 引擎创建
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```python
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engine = CloudOCREngine({'api_endpoint': 'http://test'})
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```
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结果：通过
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## 使用示例
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### 最简单的使用方式
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```python
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from src.core.ocr import recognize_text
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result = recognize_text("image.png", mode="local", lang="ch")
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if result.success:
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print(result.full_text)
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```
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### 带预处理的识别
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```python
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result = recognize_text("image.png", mode="local", lang="ch", preprocess=True)
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```
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### 直接使用引擎
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```python
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from src.core.ocr import PaddleOCREngine
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engine = PaddleOCREngine({'lang': 'ch'})
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result = engine.recognize("image.png")
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```
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### 图像预处理
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```python
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||||
from src.core.ocr import preprocess_image
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processed = preprocess_image(
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"input.png",
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resize=True,
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enhance_contrast=True,
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enhance_sharpness=True
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)
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```
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## 依赖说明
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### 必需依赖
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```bash
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pip install pillow numpy
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```
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### OCR 功能依赖
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```bash
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pip install paddleocr paddlepaddle
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```
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### 可选依赖（云端 OCR）
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需要根据具体云服务 API 实现
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## 后续扩展建议
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1. **云端 OCR 实现**
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- 百度 OCR
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- 腾讯 OCR
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- 阿里云 OCR
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2. **性能优化**
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- 多线程批量处理
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- GPU 加速支持
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- 结果缓存
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3. **功能增强**
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- 表格识别
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- 公式识别
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- 手写识别
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4. **预处理增强**
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- 倾斜校正
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- 噪声类型自适应
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- 自适应阈值二值化
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## 总结
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OCR 模块已完整实现，包含：
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- 抽象基类便于扩展
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- 本地 PaddleOCR 引擎
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- 云端 OCR 适配器接口
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- 完善的图像预处理功能
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- 多语言支持（中/英/混合）
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- 清晰的结果模型
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- 工厂模式创建引擎
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- 便捷函数简化使用
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- 完整的文档和示例
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- 测试脚本
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所有任务目标已完成。
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## 相关文件
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| 文件 | 行数 | 描述 |
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| src/core/ocr.py | ~650 | 主模块 |
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| examples/ocr_example.py | ~280 | 使用示例 |
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| tests/test_ocr.py | ~180 | 测试脚本 |
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| docs/ocr_module.md | ~350 | 文档 |
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| src/core/__init__.py | ~50 | 导出接口 |
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