ocr_verify

OCR验证系统

一个基于视觉语言模型(VLM)的OCR识别与验证系统，专门用于处理财务报表、数据表格等文档的OCR识别和结果对比验证。

✨ 主要功能

• 🔍 高精度OCR识别：使用多模态大语言模型进行图片文字识别
• 📊 智能表格处理：专业的表格结构识别和数据提取，支持DataFrame分析
• 🔧 数字格式标准化：自动处理全角/半角字符、千分符格式
• 📝 结果对比验证：详细的OCR结果差异分析
• 🎯 可视化校验：点击文本高亮图片位置，快速发现识别错误
• 📈 多种输出格式：支持Markdown、JSON、DataFrame表格等格式输出
• ⚙️ 灵活配置：支持多种API提供商和参数调整

🚀 快速开始

环境配置

# 创建conda环境
conda create -n py312 python=3.12 -y
conda activate py312

#
git config --local user.name "zhch158_admin"
git config --local user.email "zhch158@sina.com"
# 自定义缓存时间（如7200秒）
git config --global credential.helper 'cache --timeout=7200'

# 克隆项目
git clone https://gitee.com/zhch158_admin/ocr_verify.git
cd ocr_verify

# 安装依赖
pip install openai python-dotenv beautifulsoup4 markdown streamlit plotly pandas pillow numpy opencv-python openpyxl

环境变量配置

复制 .env 文件并配置您的API密钥：

cp .env.example .env
# 编辑.env文件，配置相应的API密钥

支持的API提供商：

• DeepSeek
• 阿里云DashScope
• ModelScope
• Google Gemini
• Ollama (本地部署)

📖 使用指南

1. OCR识别

使用 ocr_by_vlm.py 进行图片OCR识别：

# 标准OCR识别（启用数字标准化）
python ocr_by_vlm.py image.png -o output/

# 禁用数字标准化
python ocr_by_vlm.py image.png --no-normalize

# 批量标准化已有文件
python ocr_by_vlm.py --batch-normalize ./markdown_files/ -o ./normalized/

# 自定义参数
python ocr_by_vlm.py image.png -t 0.05 -m 8192 --timeout 300

参数说明：

• -o, --output：输出目录
• -t, --temperature：生成温度（默认0.1）
• -m, --max-tokens：最大token数（默认4096）
• --timeout：超时时间（默认180秒）
• --no-normalize：禁用数字标准化
• --batch-normalize：批量标准化模式

2. 结果对比

使用 compare_ocr_results.py 对比两个OCR结果：

# 基本对比
python compare_ocr_results.py file1.md file2.md

# 指定输出格式和文件名
python compare_ocr_results.py file1.md file2.md -o comparison_result -f both

# 生成详细报告
python compare_ocr_results.py file1.md file2.md --ignore-images

输出格式：

• JSON报告：机器可读的详细差异数据
• Markdown报告：人类友好的对比报告

3. 高级验证功能

查看 ocr_vlm_verify 目录了解升级后的验证功能：

# 运行高精度验证演示
cd ocr_vlm_verify
python quick_demo.py

# 查看升级对比说明
cat README_Upgrade_Comparison.md

4. 🎯 OCR可视化校验工具

提供多种交互方式的OCR结果校验工具：

Web版本（推荐）

# Streamlit完整版本 - 功能丰富
python3 -m streamlit run streamlit_ocr_validator.py

# 或使用启动脚本
python3 run_streamlit_validator.py

功能特点：

• 🖱️ 点击交互：点击文本内容，图片显示对应位置的红色边框
• 📍 精确定位：基于bbox坐标精确标示文本位置
  
• 💡 直观校验：快速发现OCR识别错误和位置偏差
• 📊 数据分析：统计图表和详细数据视图（Streamlit版）
• ❌ 错误管理：标记和管理识别错误（Streamlit版）
• 📈 表格分析：HTML表格转DataFrame，支持排序、过滤、导出

详细使用说明：

• Streamlit版本指南

📁 项目结构

ocr_verify/
├── .env                        # 环境变量配置
├── README.md                   # 项目说明文档
├── ocr_by_vlm.py              # 主OCR识别脚本
├── compare_ocr_results.py     # 结果对比工具
├── streamlit_ocr_validator.py # 完整Streamlit校验工具
├── run_streamlit_validator.py # Streamlit启动脚本
├── STREAMLIT_GUIDE.md         # Streamlit版使用指南
├── ocr_vlm_verify/            # 用vlm直接校验，效果不佳，无法比对表格数字
│   ├── ocr_verification.py    # 高级验证功能
│   ├── quick_demo.py          # 功能演示
│   ├── simple_ocr_test.py     # 简化测试
│   └── README_Upgrade_Comparison.md  # 升级说明
├── sample_data/               # 测试样本数据
├── output/                    # 输出结果目录
├── image_edit/               # 图片处理工具
│   ├── config.yaml            # 图片处理配置
│   ├── fix_photo.sh           # 图片修复脚本
│   ├── image_generator.py     # 图片生成工具
│   └── output/               # 图片处理输出
└── __pycache__/              # Python缓存

🔧 核心功能详解

OCR识别功能

• 多模态识别：支持图片转Markdown格式
• 数字标准化：自动处理财务数据格式
• 表格优化：专业的表格结构识别
• 格式保持：保持原文档的布局结构

对比验证功能

• 表格差异检测：逐项对比表格数据
• 段落差异分析：智能段落匹配对比
• 金额验证：专门的数字金额对比
• 位置定位：精确的差异位置标记

可视化校验功能

• 交互式界面：点击文本高亮图片位置
• bbox精确定位：基于坐标的准确位置标示
• 快速错误发现：直观的视觉校验方式
• 多格式支持：兼容各种OCR输出格式

表格数据分析功能 ⭐ 新增

• HTML表格解析：自动识别并转换HTML表格为DataFrame
• 多种渲染模式：HTML渲染、Markdown渲染、DataFrame表格、原始文本
• 表格交互操作：过滤、排序、搜索、编辑
• 数据导出：支持CSV、Excel格式导出
• 统计分析：自动生成表格统计信息

数字标准化功能

自动处理以下格式转换：

• 全角数字 → 半角数字
• 全角标点 → 半角标点
• 千分符标准化
• 小数点格式统一

📊 使用示例

示例1：处理财务报表

# 识别财务报表图片
python ocr_by_vlm.py 财务报表.png -o output/

# 使用Streamlit工具分析表格
python -m streamlit run streamlit_ocr_validator.py

# 对比两个版本的识别结果
python compare_ocr_results.py output/财务报表.md reference/标准版本.md -o 对比报告

示例2：批量处理

# 批量标准化已有的Markdown文件
python ocr_by_vlm.py --batch-normalize ./原始文件/ -o ./标准化文件/

示例3：表格数据分析 ⭐ 新增

# 启动Streamlit进行表格分析
python -m streamlit run streamlit_ocr_validator.py

# 在界面中：
# 1. 选择包含表格的OCR结果文件
# 2. 选择"DataFrame表格"渲染模式
# 3. 使用过滤、排序功能分析数据
# 4. 导出Excel或CSV文件

表格处理能力升级 ⭐ 新增

• 智能表格识别：自动检测HTML表格并转换为可分析的DataFrame
• 多维度过滤：支持按列内容、数值范围等条件过滤
• 数据可视化：集成Plotly图表，支持交互式数据展示
• 批量导出：一键导出所有表格为Excel文件，支持多工作表

详细升级内容请查看 ocr_vlm_verify/README_Upgrade_Comparison.md

🔧 Visual Studio Code配置

项目包含预配置的VSCode调试配置，请参考 .vscode/launch.json：

{
    "configurations": [
        {
            "name": "Python Debugger: Current File",
            "type": "debugpy",
            "request": "launch",
            "program": "${file}",
            "console": "integratedTerminal",
            "cwd": "${fileDirname}",
            "env": {"PYTHONPATH":"${workspaceFolder};${env:PYTHONPATH}"},
            "envFile": "${workspaceFolder}/.env",
            "justMyCode": false
        }
    ]
}

📄 输出示例

OCR识别输出

• Markdown文件：格式化的文档内容
• JSON元数据：处理信息和配置参数
• 标准化报告：字符变更统计

对比报告示例

查看 output/comparison_result.md 了解详细的对比报告格式。

表格分析输出 ⭐ 新增

• DataFrame视图：可交互的表格数据展示
• 统计报告：表格行列数、数值列统计、数据类型分析
• 导出文件：CSV、Excel格式的表格数据
• 可视化图表：基于表格数据的统计图表

📞 联系方式

• 作者：zhch158_admin
• 邮箱：zhch158@sina.com
• 仓库：https://gitee.com/zhch158_admin/ocr_verify.git