tesseractOCR 插件优化TODO

[qwedc001]

你现在可以先PR过来，后续继续优化。

以下一些问题和建议，请一条条核对：

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1. “置信度下限”转移到globalOptions中。因为这是个全局设置，应该仅设定一次、对所有标签页生效。

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2. 不开启“自动识别排版”时，双栏排版的图片，会产生严重的误合并问题（左右两栏的文本块被合并为一个，且行高与实际不符）。你检查一下，能否在调用代码中优化。如果不能解决，那么把“自动识别排版”默认True。

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3. 将tesseract本身的识别排版功能与Umi进行整合。具体来说，刚发布的 2.0.2 alpha 版 支持在文本块中额外定义一个"end"属性，标记这个文本块结尾的间隔符。如：

textBlock = {"text":"文本", "box":包围盒, "score ":置信度,
"end": "\n", # 如果这个block为自然段的末尾行，那么结尾间隔符为"\n"。否则，为空格" "或者空""
 }

在新版软件面板中，也会通过小回车图标，标出结尾为\n的文本块。

你需要从tesseract的结果中，判断哪些文本块属于自然段的结尾=，end为\n。其余文本块，end为" "或""（根据上下文是汉字还是字母）。

这时，软件面板上设置里的”排版解析方案“换成”不做处理“，Umi就会优先采用tesseract的排版结果。

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4. 空文本块问题。有一些文本块是空的。尝试在调用代码中将它们过滤掉。

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5. TESSERACT_SUPPORTED 中，语言名称用相同语言书写，如下。（至少大部分常用的改为相同语言书写，不常用的保留英文名也可）。然后，在 localOptions 中，不要硬编码任何语言（包括中英日数学），所有语言库都动态搜索。

TESSERACT_SUPPORTED = {
    "equ": tr("数学公式"), # 这个使用tr翻译
    "chi_sim": "简体中文",
    "eng": "English",
    "chi_tra": "繁體中文",
    "jpn": "日本語",
    "korean": "한국어",
    "cyrillic": "Русский",
    # .....补充更多语言
}

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6. 重新打包release，把常用的模型库附上（目前缺数学库）。

Originally posted by @hiroi-sora in hiroi-sora/Umi-OCR_plugins#2 (comment)

[qwedc001]

针对第二条，自动排版实际上对应代码实现为tesseractOCR psm参数设定为3，关闭时psm参数设定为6.

tesseract官方对于此两种模式的解释如下
· 3 = Fully automatic page segmentation, but no OSD. (Default)
· 6 = Assume a single uniform block of text.

关闭自动排版实际上就是默认了只有一个文本块，我会在下版更新中将其默认开启。
实际上psm值可以从0到11，但其主要影响的还是tesseract本身选择合并的模式，而这一条在后续umi已经有适配，所以从理论上来讲这个参数不需要额外修正，不过我可能会再研究一下osd在psm参数中发挥的作用。

附：docs对于psm的全部参数
· 0 = Orientation and script detection (OSD) only.
· 1 = Automatic page segmentation with OSD.
· 2 = Automatic page segmentation, but no OSD, or OCR. (not implemented)
· 3 = Fully automatic page segmentation, but no OSD. (Default)
· 4 = Assume a single column of text of variable sizes.
· 5 = Assume a single uniform block of vertically aligned text.
· 6 = Assume a single uniform block of text.
· 7 = Treat the image as a single text line.
· 8 = Treat the image as a single word.
· 9 = Treat the image as a single word in a circle.
· 10 = Treat the image as a single character.
· 11 = Sparse text. Find as much text as possible in no particular order.
· 12 = Sparse text with OSD.
· 13 = Raw line. Treat the image as a single text line, bypassing hacks that are Tesseract-specific.

[hiroi-sora]

嗯，毕竟umi内部的排版解析还是传统算法机械式的划分，精准度上限应该没有用深度学习来划分的高。

如果你测试得出tesseract插件的文本块顺序及end="\n"段落划分 确实非常准确，那就大大滴好；将会是tesseract对比paddle等OCR插件的一大优势。

[qwedc001]

对了，请求一个bugfix，这个可能是umi的软件问题。
我在language settings里内置了一个tooltip，这个tooltip好像无法被正确触发。

"toolTip": "请在仅当文本内容包含多语言时再勾选额外识别语言，否则可能会出现识别精度下降问题。", # FIXIT: 目前该tooltip是失效状态。

[qwedc001]

针对todo3，经测试，分段效果确实要优于umi自身分段，不过fast模型仍然会有偶尔的识别错误出现。如果追求质量只能换best模型了（
至此所有todo已经全部完成，我一会打包新的pre-release。
如果没有新的问题产生，那我就把i18n填了发布release了

[qwedc001]

坏，怎么自动给我close掉了
不过把所有语言模型都变成动态以后出现了一个新的问题，没有默认勾选任何语言作为ocr目标，直接运行会导致ocr失败

[hiroi-sora]

动态加载后，检查当前语言列表中是否存在 简中、English，如果有就设置它的default为True。如果没有中英，就设置语言列表中第1位语言的为True。如果语言列表为空，在class Api的__init__()中抛出一个异常。

[hiroi-sora]

这个tooltip好像无法被正确触发

了解，后续我会看看

追求质量只能换best模型

做个测试，看看fast和best的精准度（包括字符准度和排版准度）、速度 具体有什么差别。

[qwedc001]

动态加载后，检查当前语言列表中是否存在 简中、English，如果有就设置它的default为True。

了解，但是需要特殊注意的是，在只有单语言的语境下勾选多语言可能会造成一定程度的识别错误。这个也被我写进了tooltip。我的想法要么是默认勾选简中，或者是让umi检测一下用户语言环境什么的

[qwedc001]

做个测试，看看fast和best的精准度（包括字符准度和排版准度）、速度 具体有什么差别。

这个我是做过的，best的识别速度在我的电脑（i9-13900HX）上是比较稳定的4~5秒一张，fast识别速度在2秒一张左右。因为tesseract并不能像是paddle一样设置占用线程数量，所以在识别速度上不如paddle（cpu识别平均1.2s/张）。

在识别质量方面，新加的分段我还没有进行测试，之前测试中置信度平均有3~5的提升。

[hiroi-sora]

那现在先只默认勾选简中吧，如果简中不存在再勾选第一位。

python获取系统语言是很容易的，如下。不过我觉得暂时没必要把插件写得那么麻烦。

import locale
code, encoding = locale.getdefaultlocale()