congsh/cutThenThink
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feat: 实现CutThenThink P0阶段核心功能

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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>
This commit is contained in:
congsh
2026-02-11 18:21:31 +08:00
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381
docs/P0-8_processor_integration.md Normal file
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@@ -0,0 +1,381 @@
# P0-8: 处理流程整合 - 使用文档
本文档说明如何使用 CutThenThink 的处理流程整合功能。
## 功能概述
处理流程整合模块提供了以下功能：
1. **完整流程串联**：OCR → AI 分类 → 数据库存储
2. **Markdown 结果展示**：将处理结果格式化为 Markdown
3. **一键复制到剪贴板**：方便复制处理结果
4. **错误提示和日志**：完善的错误处理和日志记录
## 核心组件
### 1. ImageProcessor
图片处理器是整合流程的核心类。
```python
from src.core.processor import ImageProcessor, ProcessCallback
from src.config.settings import get_settings
# 加载配置
settings = get_settings()
# 创建回调（可选）
callback = ProcessCallback()
# 创建处理器
processor = ImageProcessor(
ocr_config={
'mode': 'local', # 'local' 或 'cloud'
'lang': 'ch', # 语言
'use_gpu': False # 是否使用 GPU
},
ai_config=settings.ai,
db_path='data/cutnthink.db',
callback=callback
)
# 处理图片
result = processor.process_image('/path/to/image.png')
# 检查结果
if result.success:
print(f"处理成功! 耗时: {result.process_time:.2f}秒")
print(f"记录 ID: {result.record_id}")
else:
print(f"处理失败: {result.error_message}")
```
### 2. ProcessResult
处理结果数据结构。
```python
from src.core.processor import ProcessResult
result: ProcessResult = processor.process_image(...)
# 访问结果
result.success # 是否成功
result.image_path # 图片路径
result.ocr_result # OCR 结果 (OCRBatchResult)
result.ai_result # AI 结果 (ClassificationResult)
result.record_id # 数据库记录 ID
result.process_time # 处理耗时（秒）
result.steps_completed # 已完成的步骤列表
result.warnings # 警告信息列表
# 转换为字典
data = result.to_dict()
```
### 3. ProcessCallback
处理进度回调类。
```python
from src.core.processor import ProcessCallback
class MyCallback(ProcessCallback):
def on_start(self, message="开始处理"):
print(f"开始: {message}")
def on_ocr_complete(self, result):
print(f"OCR 完成: {len(result.results)} 行")
def on_ai_complete(self, result):
print(f"AI 分类: {result.category.value}")
def on_complete(self, result):
if result.success:
print("处理成功!")
else:
print("处理失败")
callback = MyCallback()
processor = ImageProcessor(..., callback=callback)
```
### 4. Markdown 格式化
创建 Markdown 格式的处理结果。
```python
from src.core.processor import create_markdown_result
# 创建 Markdown
markdown = create_markdown_result(
ai_result=result.ai_result,
ocr_text=result.ocr_result.full_text
)
print(markdown)
```
### 5. 剪贴板功能
复制内容到剪贴板。
```python
from src.utils.clipboard import copy_to_clipboard
# 复制文本
success = copy_to_clipboard("要复制的文本")
if success:
print("复制成功!")
else:
print("复制失败")
```
### 6. 结果展示组件
在 GUI 中展示处理结果。
```python
import tkinter as tk
from src.gui.widgets import ResultWidget
# 创建主窗口
root = tk.Tk()
# 创建结果组件
result_widget = ResultWidget(root)
result_widget.pack(fill=tk.BOTH, expand=True)
# 设置结果
result_widget.set_result(process_result)
# 获取内容
content = result_widget.get_content()
root.mainloop()
```
### 7. 消息处理
显示各种对话框。
```python
from src.gui.widgets import show_info, show_error, show_warning, ask_yes_no
# 显示信息
show_info("标题", "消息内容")
# 显示警告
show_warning("警告", "警告内容")
# 显示错误
show_error("错误", "错误内容", exception=e)
# 询问是/否
if ask_yes_no("确认", "确定要继续吗？"):
print("用户选择是")
```
## 完整示例
### 命令行示例
```python
#!/usr/bin/env python3
from src.core.processor import process_single_image
from src.config.settings import get_settings
settings = get_settings()
# 处理单张图片
result = process_single_image(
image_path="/path/to/image.png",
ocr_config={
'mode': 'local',
'lang': 'ch',
'use_gpu': False
},
ai_config=settings.ai,
db_path="data/cutnthink.db"
)
if result.success:
print("处理成功!")
print(f"分类: {result.ai_result.category.value}")
print(f"标题: {result.ai_result.title}")
else:
print(f"处理失败: {result.error_message}")
```
### GUI 示例
```python
#!/usr/bin/env python3
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog, ttk
from src.core.processor import ImageProcessor, ProcessCallback, ProcessResult
from src.gui.widgets import ResultWidget, ProgressDialog, MessageHandler
from src.config.settings import get_settings
class App:
def __init__(self):
self.root = tk.Tk()
self.settings = get_settings()
self.message_handler = MessageHandler(self.root)
# 创建 UI
self._create_ui()
def _create_ui(self):
# 工具栏
toolbar = ttk.Frame(self.root)
toolbar.pack(fill=tk.X, padx=5, pady=5)
ttk.Button(toolbar, text="选择图片", command=self._select_image).pack(side=tk.LEFT)
ttk.Button(toolbar, text="处理", command=self._process).pack(side=tk.LEFT)
# 状态栏
self.status_label = ttk.Label(self.root, text="就绪", relief=tk.SUNKEN)
self.status_label.pack(side=tk.BOTTOM, fill=tk.X)
# 结果展示
self.result_widget = ResultWidget(self.root)
self.result_widget.pack(fill=tk.BOTH, expand=True)
def _select_image(self):
filename = filedialog.askopenfilename(filetypes=[("图片", "*.png *.jpg")])
if filename:
self.image_path = filename
self.status_label.config(text=f"已选择: {filename}")
def _process(self):
# 创建进度对话框
progress = ProgressDialog(self.root, title="处理中", message="正在处理...")
# 创建处理器
callback = ProcessCallback()
processor = ImageProcessor(
ocr_config={'mode': 'local', 'lang': 'ch'},
ai_config=self.settings.ai,
db_path="data/cutnthink.db",
callback=callback
)
# 处理
result = processor.process_image(self.image_path)
# 关闭进度
progress.close()
# 显示结果
if result.success:
self.result_widget.set_result(result)
self.message_handler.show_info("完成", "处理成功!")
else:
self.message_handler.show_error("失败", result.error_message)
def run(self):
self.root.mainloop()
if __name__ == "__main__":
app = App()
app.run()
```
## 高级功能
### 批量处理
```python
# 批量处理多张图片
image_paths = [
"/path/to/image1.png",
"/path/to/image2.png",
"/path/to/image3.png"
]
results = processor.batch_process(image_paths)
for i, result in enumerate(results):
print(f"图片 {i+1}: {'成功' if result.success else '失败'}")
```
### 跳过步骤
```python
# 跳过 OCR，使用提供的文本
result = processor.process_image(
image_path="/path/to/image.png",
skip_ocr=True,
ocr_text="直接提供的文本"
)
# 跳过 AI 分类
result = processor.process_image(
image_path="/path/to/image.png",
skip_ai=True
)
# 不保存到数据库
result = processor.process_image(
image_path="/path/to/image.png",
save_to_db=False
)
```
### 自定义日志
```python
from src.utils.logger import init_logger, get_logger
# 初始化日志
init_logger(
log_dir="logs",
level="DEBUG",
console_output=True,
file_output=True
)
logger = get_logger(__name__)
logger.info("处理开始")
logger.error("处理失败")
```
## 错误处理
```python
from src.core.processor import ProcessResult
from src.gui.widgets import show_error
result = processor.process_image(...)
if not result.success:
# 显示错误
show_error("处理失败", result.error_message)
# 检查警告
for warning in result.warnings:
print(f"警告: {warning}")
```
## 注意事项
1. **数据库路径**：确保数据库路径正确，目录存在
2. **AI 配置**：使用 AI 分类前需配置 API Key
3. **OCR 模式**：本地模式需要安装 PaddleOCR
4. **错误处理**：建议使用 try-except 捕获异常
5. **日志记录**：生产环境建议启用文件日志
## 参考文档
- [OCR 模块文档](../src/core/ocr.py)
- [AI 模块文档](../src/core/ai.py)
- [数据库文档](../src/models/database.py)
- [配置管理文档](../src/config/settings.py)
## 示例文件
- `/examples/processor_example.py` - 命令行示例
- `/examples/gui_integration_example.py` - GUI 集成示例
- `/tests/test_processor.py` - 单元测试