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完整实现 Tauri + Vanilla JS 轻量级截图工具 Phase 1 - 项目搭建 - Tauri 2.x 项目初始化 - Vite 前端项目搭建 - 基础 UI 框架（CSS 变量、组件库） - 构建配置优化 Phase 2 - 核心截图功能 - 全屏/区域/窗口截图 - 截图预览和管理 - 文件命名和缩略图 - 全局快捷键集成 Phase 3 - 上传与存储 - 多图床上传（GitHub/Imgur/自定义） - 配置管理系统 - SQLite 数据库 Phase 4 - OCR 集成 - 云端 OCR（百度/腾讯云） - 插件管理系统 - 本地 OCR 插件（Go） - OCR 结果处理 Phase 5 - AI 分类系统 - Claude/OpenAI API 集成 - Prompt 模板引擎 - 模板管理界面 - 自动分类流程 Phase 6 - 历史记录与管理 - 图库视图（网格/列表） - 搜索与筛选 - 批量操作 - 导出功能（JSON/CSV/ZIP） Phase 7 - 打包与发布 - 多平台构建配置 - CI/CD 工作流 - 图标和资源 - 安装包配置 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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# CutThenThink OCR Plugin
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本地 OCR 插件，基于 Tesseract OCR 引擎实现。
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## 功能特性
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- 支持多语言识别（中文、英文、日文、韩文等）
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- 返回文本内容和边界框信息
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- 提供置信度评分
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- 跨平台支持（Windows、macOS、Linux）
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## 系统依赖
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### Linux (Ubuntu/Debian)
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```bash
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sudo apt-get install tesseract-ocr
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sudo apt-get install tesseract-ocr-chi-sim # 简体中文
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sudo apt-get install tesseract-ocr-chi-tra # 繁体中文
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sudo apt-get install libtesseract-dev
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```
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### macOS
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```bash
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brew install tesseract
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brew install tesseract-lang # 包含中文语言包
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```
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### Windows
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1. 下载安装 Tesseract from [UB Mannheim](https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki)
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2. 将 Tesseract 安装目录添加到 PATH 环境变量
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3. 安装中文语言包
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## 编译
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```bash
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# 下载依赖
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go mod download
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# 编译当前平台
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go build -o ocr-plugin main.go
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# 交叉编译
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GOOS=windows GOARCH=amd64 go build -o ocr-plugin.exe main.go
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GOOS=darwin GOARCH=amd64 go build -o ocr-plugin-mac main.go
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GOOS=linux GOARCH=amd64 go build -o ocr-plugin-linux main.go
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```
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## 使用
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### 查看版本
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```bash
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./ocr-plugin version
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```
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### 识别文本
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```bash
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./ocr-plugin recognize -image /path/to/image.png -lang eng+chi_sim
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```
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### 参数说明
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- `-image`: 图片文件路径（必需）
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- `-lang`: OCR 语言（默认: eng+chi_sim）
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#### 支持的语言代码
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- `eng` - English
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- `chi_sim` - 简体中文
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- `chi_tra` - 繁体中文
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- `jpn` - Japanese
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- `kor` - Korean
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## 输出格式
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### 成功响应
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```json
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{
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"success": true,
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"engine": "tesseract",
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"language": "eng+chi_sim",
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"blocks": [
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{
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"text": "识别的文本",
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"confidence": 95.5,
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"bbox_x": 100,
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"bbox_y": 200,
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"bbox_width": 150,
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"bbox_height": 30,
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"block_type": "text"
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}
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]
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}
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```
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### 错误响应
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```json
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{
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"success": false,
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"error": "错误信息"
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}
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```
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## 性能优化
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1. **图片预处理**: 在识别前对图片进行降噪、二值化处理可提高准确率
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2. **语言选择**: 只加载需要的语言包可以提高速度
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3. **图片尺寸**: 过大的图片会降低识别速度，建议缩放到合理尺寸
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## 许可证
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MIT License
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