Complete OpenCV Method 3 implementation with 86.5% handwriting retention
- Implemented comprehensive feature analysis based on size, stroke length, and regularity - Size-based scoring: height >50px indicates handwriting - Stroke length ratio: >0.4 indicates handwriting - Irregularity metrics: low compactness/solidity indicates handwriting - Successfully tested on sample PDF with 2 signatures (楊智惠, 張志銘) - Created detailed documentation: CURRENT_STATUS.md and NEW_SESSION_HANDOFF.md - Stable PaddleOCR 2.7.3 configuration documented (numpy 1.26.4, opencv 4.6.0.66) - Prepared research plan for PP-OCRv5 upgrade investigation 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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NEW_SESSION_HANDOFF.md
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@@ -0,0 +1,432 @@
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# 新对话交接文档 - PP-OCRv5研究
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**日期**: 2025-10-29
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**前序对话**: PaddleOCR-Cover分支开发
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**当前分支**: `paddleocr-improvements` (稳定)
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**新分支**: `pp-ocrv5-research` (待创建)
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## 🎯 任务目标
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研究和实现 **PP-OCRv5** 的手写签名检测功能
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## 📋 背景信息
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### 当前状况
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✅ **已有稳定方案** (`paddleocr-improvements` 分支):
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- PaddleOCR 2.7.3 + OpenCV Method 3
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- 86.5%手写保留率
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- 区域合并算法工作良好
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- 测试: 1个PDF成功检测2个签名
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⚠️ **PP-OCRv5升级遇到问题**:
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- PaddleOCR 3.3.0 API完全改变
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- 旧服务器代码不兼容
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- 需要深入研究新API
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### 为什么要研究PP-OCRv5？
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**文档显示**: https://www.paddleocr.ai/main/en/version3.x/algorithm/PP-OCRv5/PP-OCRv5.html
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PP-OCRv5性能提升:
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- 手写中文检测: **0.706 → 0.803** (+13.7%)
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- 手写英文检测: **0.249 → 0.841** (+237%)
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- 可能支持直接输出手写区域坐标
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**潜在优势**:
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1. 更好的手写识别能力
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2. 可能内置手写/印刷分类
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3. 更准确的坐标输出
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4. 减少复杂的后处理
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## 🔧 技术栈
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### 服务器环境
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```
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Host: 192.168.30.36 (Linux GPU服务器)
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SSH: ssh gblinux
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目录: ~/Project/paddleocr-server/
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```
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**当前稳定版本**:
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- PaddleOCR: 2.7.3
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- numpy: 1.26.4
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- opencv-contrib-python: 4.6.0.66
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- 服务器文件: `paddleocr_server.py`
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**已安装但未使用**:
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- PaddleOCR 3.3.0 (PP-OCRv5)
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- 临时服务器: `paddleocr_server_v5.py` (未完成)
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### 本地环境
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```
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macOS
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Python: 3.14
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虚拟环境: venv/
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客户端: paddleocr_client.py
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```
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## 📝 核心问题
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### 1. API变更
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**旧API (2.7.3)**:
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```python
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from paddleocr import PaddleOCR
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ocr = PaddleOCR(lang='ch')
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result = ocr.ocr(image_np, cls=False)
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# 返回格式:
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# [[[box], (text, confidence)], ...]
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```
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**新API (3.3.0)** - ⚠️ 未完全理解:
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||||
```python
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# 方式1: 传统方式 (Deprecated)
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result = ocr.ocr(image_np) # 警告: Please use predict instead
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# 方式2: 新方式
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from paddlex import create_model
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model = create_model("???") # 模型名未知
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result = model.predict(image_np)
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||||
# 返回格式: ???
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```
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### 2. 遇到的错误
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**错误1**: `cls` 参数不再支持
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||||
```python
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# 错误: PaddleOCR.predict() got an unexpected keyword argument 'cls'
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||||
result = ocr.ocr(image_np, cls=False) # ❌
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```
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||||
**错误2**: 返回格式改变
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||||
```python
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# 旧代码解析失败:
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text = item[1][0] # ❌ IndexError
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confidence = item[1][1] # ❌ IndexError
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```
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**错误3**: 模型名称错误
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||||
```python
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||||
model = create_model("PP-OCRv5_server") # ❌ Model not supported
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```
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## 🎯 研究任务清单
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### Phase 1: API研究 (优先级高)
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- [ ] **阅读官方文档**
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- PP-OCRv5完整文档
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- PaddleX API文档
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- 迁移指南 (如果有)
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- [ ] **理解新API**
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```python
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# 需要搞清楚:
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1. 正确的导入方式
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2. 模型初始化方法
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3. predict()参数和返回格式
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4. 如何区分手写/印刷
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5. 是否有手写检测专用功能
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```
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- [ ] **编写测试脚本**
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- `test_pp_ocrv5_api.py` - 测试基础API调用
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- 打印完整的result数据结构
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- 对比v4和v5的返回差异
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### Phase 2: 服务器适配
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- [ ] **重写服务器代码**
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- 适配新API
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- 正确解析返回数据
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- 保持REST接口兼容
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- [ ] **测试稳定性**
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- 测试10个PDF样本
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- 检查GPU利用率
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- 对比v4性能
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### Phase 3: 手写检测功能
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- [ ] **查找手写检测能力**
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```python
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# 可能的方式:
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1. result中是否有 text_type 字段?
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2. 是否有专门的 handwriting_detection 模型?
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3. 是否有置信度差异可以利用?
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4. PP-Structure 的 layout 分析?
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```
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- [ ] **对比测试**
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- v4 (当前方案) vs v5
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- 准确率、召回率、速度
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- 手写检测能力
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### Phase 4: 集成决策
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- [ ] **性能评估**
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- 如果v5更好 → 升级
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- 如果改进不明显 → 保持v4
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- [ ] **文档更新**
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- 记录v5使用方法
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- 更新PADDLEOCR_STATUS.md
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## 🔍 调试技巧
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### 1. 查看完整返回数据
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```python
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import pprint
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result = model.predict(image)
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pprint.pprint(result) # 完整输出所有字段
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# 或者
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import json
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print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))
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```
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### 2. 查找官方示例
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```bash
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# 在服务器上查找PaddleOCR安装示例
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find ~/Project/paddleocr-server/venv/lib/python3.12/site-packages/paddleocr -name "*.py" | grep example
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# 查看源码
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less ~/Project/paddleocr-server/venv/lib/python3.12/site-packages/paddleocr/paddleocr.py
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```
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### 3. 查看可用模型
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```python
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from paddlex.inference.models import OFFICIAL_MODELS
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print(OFFICIAL_MODELS) # 列出所有支持的模型名
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```
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### 4. Web文档搜索
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重点查看:
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- https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
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- https://www.paddleocr.ai
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- https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX
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## 📂 文件结构
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```
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/Volumes/NV2/pdf_recognize/
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├── CURRENT_STATUS.md # 当前状态文档 ✅
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├── NEW_SESSION_HANDOFF.md # 本文件 ✅
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├── PADDLEOCR_STATUS.md # 详细技术文档 ✅
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├── SESSION_INIT.md # 初始会话信息
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│
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├── paddleocr_client.py # 稳定客户端 (v2.7.3) ✅
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├── paddleocr_server_v5.py # v5服务器 (未完成) ⚠️
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│
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├── test_paddleocr_client.py # 基础测试
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├── test_mask_and_detect.py # 遮罩+检测
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├── test_opencv_separation.py # Method 1+2
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├── test_opencv_advanced.py # Method 3 (最佳) ✅
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├── extract_signatures_paddleocr_improved.py # 完整Pipeline
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│
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└── check_rejected_for_missing.py # 诊断脚本
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```
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**服务器端** (`ssh gblinux`):
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```
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~/Project/paddleocr-server/
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├── paddleocr_server.py # v2.7.3稳定版 ✅
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├── paddleocr_server_v5.py # v5版本 (待完成) ⚠️
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├── paddleocr_server_backup.py # 备份
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├── server_stable.log # 当前运行日志
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└── venv/ # 虚拟环境
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```
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## ⚡ 快速启动
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### 启动稳定服务器 (v2.7.3)
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```bash
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ssh gblinux
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cd ~/Project/paddleocr-server
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source venv/bin/activate
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python paddleocr_server.py
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```
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### 测试连接
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```bash
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# 本地Mac
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cd /Volumes/NV2/pdf_recognize
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||||
source venv/bin/activate
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||||
python test_paddleocr_client.py
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```
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||||
### 创建新研究分支
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```bash
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||||
cd /Volumes/NV2/pdf_recognize
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git checkout -b pp-ocrv5-research
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```
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---
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## 🚨 注意事项
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### 1. 不要破坏稳定版本
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- `paddleocr-improvements` 分支保持稳定
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- 所有v5实验在新分支 `pp-ocrv5-research`
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- 服务器保留 `paddleocr_server.py` (v2.7.3)
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||||
- 新代码命名: `paddleocr_server_v5.py`
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### 2. 环境隔离
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- 服务器虚拟环境可能需要重建
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- 或者用Docker隔离v4和v5
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- 避免版本冲突
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### 3. 性能测试
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- 记录v4和v5的具体指标
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- 至少测试10个样本
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- 包括速度、准确率、召回率
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### 4. 文档驱动
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- 每个发现记录到文档
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- API用法写清楚
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- 便于未来维护
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## 📊 成功标准
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### 最低目标
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- [ ] 成功运行PP-OCRv5基础OCR
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- [ ] 理解新API调用方式
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- [ ] 服务器稳定运行
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- [ ] 记录完整文档
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### 理想目标
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- [ ] 发现手写检测功能
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- [ ] 性能超过v4方案
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- [ ] 简化Pipeline复杂度
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- [ ] 提升准确率 > 90%
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### 决策点
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**如果v5明显更好** → 升级到v5，废弃v4
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**如果v5改进不明显** → 保持v4，v5仅作研究记录
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**如果v5有bug** → 等待官方修复，暂用v4
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## 📞 问题排查
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### 遇到问题时
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1. **先查日志**: `tail -f ~/Project/paddleocr-server/server_stable.log`
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2. **查看源码**: 在venv里找PaddleOCR代码
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3. **搜索Issues**: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues
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4. **降级测试**: 确认v2.7.3是否还能用
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### 常见问题
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**Q: 服务器启动失败?**
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A: 检查numpy版本 (需要 < 2.0)
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**Q: 找不到模型?**
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A: 模型名可能变化，查看OFFICIAL_MODELS
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**Q: API调用失败?**
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A: 对比官方文档，可能参数格式变化
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## 🎓 学习资源
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### 官方文档
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1. **PP-OCRv5**: https://www.paddleocr.ai/main/en/version3.x/algorithm/PP-OCRv5/PP-OCRv5.html
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2. **PaddleOCR GitHub**: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
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||||
3. **PaddleX**: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX
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### 相关技术
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- PaddlePaddle深度学习框架
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- PP-Structure文档结构分析
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- 手写识别 (Handwriting Recognition)
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- 版面分析 (Layout Analysis)
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## 💡 提示
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### 如果发现内置手写检测
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可能的用法:
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```python
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# 猜测1: 返回结果包含类型
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for item in result:
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text_type = item.get('type') # 'printed' or 'handwritten'?
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# 猜测2: 专门的layout模型
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from paddlex import create_model
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||||
layout_model = create_model("PP-Structure")
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layout_result = layout_model.predict(image)
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||||
# 可能返回: text, handwriting, figure, table...
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# 猜测3: 置信度差异
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# 手写文字置信度可能更低
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```
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### 如果没有内置手写检测
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那么当前OpenCV Method 3仍然是最佳方案，v5仅提供更好的OCR准确度。
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## ✅ 完成检查清单
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研究完成后，确保:
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- [ ] 新API用法完全理解并文档化
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- [ ] 服务器代码重写并测试通过
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- [ ] 性能对比数据记录
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- [ ] 决策文档 (升级 vs 保持v4)
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- [ ] 代码提交到 `pp-ocrv5-research` 分支
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- [ ] 更新 `CURRENT_STATUS.md`
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- [ ] 如果升级: 合并到main分支
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**祝研究顺利！** 🚀
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有问题随时查阅:
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- `CURRENT_STATUS.md` - 当前方案详情
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- `PADDLEOCR_STATUS.md` - 技术细节和问题分析
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**最重要**: 记录所有发现，无论成功或失败，都是宝贵经验！
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Reference in New Issue
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