from paddlex import create_pipeline
import time
from pathlib import Path

input_path = "./sample_data/300674-母公司现金流量表-扫描.png"

pipeline_path = "./PP-StructureV3-zhch.yaml"
pipeline_name = Path(pipeline_path).stem
output_path = Path(f"./sample_data/single_pipeline_output/{pipeline_name}/")

pipeline = create_pipeline(pipeline=pipeline_path)

# For Image
output = pipeline.predict(
    input=input_path,
    device="gpu",  # 或者 "gpu" 如果你有 GPU 支持
    use_doc_orientation_classify=True, # 开启文档方向分类
    use_doc_unwarping=False, # 开启文档去畸变, 效果不佳
    layout_detection_model_name=None, # 如果要禁用版面分析，可以这样设置，或者依赖其默认行为
    use_seal_recognition=True,         # 跳过印章识别
    use_chart_recognition=True,         # 跳过图表识别
    use_table_recognition=True,        # 开启表格识别
)

# 可视化结果并保存 json 结果
for res in output:
    res.print() 
    # res.save_to_json(save_path="sample_data/output") 
    # res.save_to_markdown(save_path="sample_data/output") 
    res.save_all(save_path=output_path.as_posix())  # 保存所有结果到指定路径