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P0-3: OCR 模块 - 验证报告

实施时间

2025-02-11

任务完成情况

1. OCR 模块文件创建

文件	状态	描述
src/core/ocr.py	完成	OCR 模块主文件（约 650 行）
examples/ocr_example.py	完成	10 个使用示例
tests/test_ocr.py	完成	测试脚本
docs/ocr_module.md	完成	完整文档

2. 功能实现清单

核心组件

• BaseOCREngine: OCR 引擎抽象基类
• PaddleOCREngine: 本地 PaddleOCR 识别引擎
• CloudOCREngine: 云端 OCR 适配器（预留接口）
• OCRFactory: 工厂类，根据模式创建引擎
• ImagePreprocessor: 图像预处理器

数据模型

• OCRResult: 单行识别结果（文本、置信度、坐标）
• OCRBatchResult: 批量识别结果（完整文本、统计信息）
• OCRLanguage: 语言枚举（中文、英文、混合）

图像预处理功能

• resize_image: 调整大小（保持宽高比）
• enhance_contrast: 增强对比度
• enhance_sharpness: 增强锐度
• enhance_brightness: 调整亮度
• denoise: 去噪（中值滤波）
• binarize: 二值化
• preprocess: 综合预处理（可选组合）

便捷函数

• recognize_text(): 快速识别文本
• preprocess_image(): 快速预处理图像

支持的功能

多语言支持

• 中文 (ch)
• 英文 (en)
• 中英混合 (chinese_chinese)

灵活的输入格式

• 文件路径（字符串）
• PIL Image 对象
• NumPy 数组

可配置的预处理

• 单独启用各种增强
• 综合预处理模式
• 自定义参数调整

代码质量

设计模式

• 工厂模式：OCRFactory
• 策略模式：BaseOCREngine 及其子类
• 数据类：OCRResult、OCRBatchResult

可扩展性

• 抽象基类便于扩展云端 OCR
• 配置驱动的设计
• 清晰的接口定义

错误处理

• 优雅的降级处理
• 详细的错误信息
• 日志记录

测试验证

基础功能测试

# 模块导入测试
from src.core.ocr import *

结果：通过

枚举类型测试

OCRLanguage.CHINESE  # 中文
OCRLanguage.ENGLISH  # 英文
OCRLanguage.MIXED    # 混合

结果：通过

数据模型测试

result = OCRResult(text='测试', confidence=0.95, bbox=..., line_index=0)
batch = OCRBatchResult(results=[result], full_text='测试', total_confidence=0.95)

结果：通过

云端 OCR 引擎创建

engine = CloudOCREngine({'api_endpoint': 'http://test'})

结果：通过

使用示例

最简单的使用方式

from src.core.ocr import recognize_text

result = recognize_text("image.png", mode="local", lang="ch")
if result.success:
    print(result.full_text)

带预处理的识别

result = recognize_text("image.png", mode="local", lang="ch", preprocess=True)

直接使用引擎

from src.core.ocr import PaddleOCREngine

engine = PaddleOCREngine({'lang': 'ch'})
result = engine.recognize("image.png")

图像预处理

from src.core.ocr import preprocess_image

processed = preprocess_image(
    "input.png",
    resize=True,
    enhance_contrast=True,
    enhance_sharpness=True
)

依赖说明

必需依赖

pip install pillow numpy

OCR 功能依赖

pip install paddleocr paddlepaddle

可选依赖（云端 OCR）

需要根据具体云服务 API 实现

后续扩展建议

1. 云端 OCR 实现

   • 百度 OCR
   • 腾讯 OCR
   • 阿里云 OCR

2. 性能优化

   • 多线程批量处理
   • GPU 加速支持
   • 结果缓存

3. 功能增强

   • 表格识别
   • 公式识别
   • 手写识别

4. 预处理增强

   • 倾斜校正
   • 噪声类型自适应
   • 自适应阈值二值化

总结

OCR 模块已完整实现，包含：

• 抽象基类便于扩展
• 本地 PaddleOCR 引擎
• 云端 OCR 适配器接口
• 完善的图像预处理功能
• 多语言支持（中/英/混合）
• 清晰的结果模型
• 工厂模式创建引擎
• 便捷函数简化使用
• 完整的文档和示例
• 测试脚本

所有任务目标已完成。

相关文件

文件	行数	描述
src/core/ocr.py	~650	主模块
examples/ocr_example.py	~280	使用示例
tests/test_ocr.py	~180	测试脚本
docs/ocr_module.md	~350	文档
src/core/init.py	~50	导出接口