congsh/cutThenThink
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cutThenThink/docs/P0-3-verification.md
congsh c4a77f8aa4 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>
2026-02-11 18:21:31 +08:00

4.4 KiB
Raw Blame History

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
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