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# 信封信息提取系统
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工厂环境下信封背面信息的自动化提取与结构化录入工具。
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## 功能特性
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- 自动识别信封图片中的文字信息
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- 结构化提取：编号、邮编、地址、联系人、电话
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- 支持批量处理，结果导出为 Excel
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- 提供桌面应用，支持摄像头实时拍照识别
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## 系统要求
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| 项目 | 最低配置 | 推荐配置 |
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|------|----------|----------|
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| CPU | 4 核 | 8 核 |
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| 内存 | 4 GB | 8 GB |
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| 硬盘 | 2 GB | 5 GB |
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| 系统 | Ubuntu 20.04 / Windows 10 | Ubuntu 22.04 |
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| Python | 3.8 | 3.10 |
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## 快速开始
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### 1. 安装依赖
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```bash
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# Ubuntu 需要安装系统依赖
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sudo apt-get install -y libgl1-mesa-glx libglib2.0-0
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# 安装 Python 依赖
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python -m venv .venv
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source .venv/bin/activate
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pip install -r requirements.txt
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```
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### 2. 运行方式
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**命令行批处理**
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```bash
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# 将图片放入 data/input/ 目录
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.venv/bin/python src/main.py
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# 结果保存在 data/output/result.xlsx
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```
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**桌面应用**
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```bash
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.venv/bin/python src/desktop.py
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# 启动 PyQt6 窗口，可选择摄像头实时拍照识别
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```
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### 3. OCR 后端切换（RapidOCR / PaddleOCR）
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默认后端为 **RapidOCR(ONNX)**，可通过环境变量切换：
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```bash
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# 默认：RapidOCR（推荐，跨平台更稳）
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POST_OCR_BACKEND=rapidocr .venv/bin/python src/desktop.py
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# 强制使用 PaddleOCR
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POST_OCR_BACKEND=paddle .venv/bin/python src/desktop.py
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# 自动：优先 RapidOCR，失败回退 PaddleOCR
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POST_OCR_BACKEND=auto .venv/bin/python src/desktop.py
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```
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常用相关环境变量：
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- `POST_OCR_BACKEND_FALLBACK_PADDLE=1|0`：是否允许回退到 Paddle（默认：
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- `POST_OCR_BACKEND=auto` 时为 `1`
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- 用户显式 `POST_OCR_BACKEND=rapidocr` 时为 `0`）
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- `POST_OCR_MP_START_METHOD=spawn|fork`：强制指定 OCR 子进程启动方式（macOS 默认：rapidocr 用 `spawn`，paddle 用 `fork`）
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- `POST_OCR_MAIN_SPLIT=1~4`：主 ROI 分片数（默认 2）
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- `POST_OCR_MAX_ROI_WIDTH=600+`：识别前缩放宽度上限（默认 960）
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- `POST_OCR_JOB_TIMEOUT_SEC`：单次识别超时秒数（默认 25）
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## Windows 桌面离线版（zip 目录包）
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本项目桌面版入口为 `src/desktop.py`（PyQt6 + OpenCV），适合现场工位离线使用。
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### 1. 准备离线模型（在有网机器执行一次）
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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python scripts/prepare_models.py --models-dir models
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```
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执行完成后会生成 `models/whl/...` 目录结构；该 `models/` 目录需要与最终的 exe 同级分发。
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### 2. Windows 打包（建议使用 PyInstaller 的 onedir）
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请在 Windows 机器上构建 Windows 包（不要跨平台交叉打包）。
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```powershell
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pip install -r requirements.txt
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pip install pyinstaller
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pyinstaller --noconfirm --clean --windowed --onedir `
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--name "post-ocr-desktop" `
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--paths "src" `
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--collect-all "Cython" `
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--collect-all "paddleocr" `
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--collect-all "paddle" `
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--add-data "models;models" `
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"src/desktop.py"
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```
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打包完成后，将 `dist\post-ocr-desktop\` 整个目录压缩为 zip 交付即可。
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注意：
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- 本项目默认使用 PaddleOCR 2.10.0（PP-OCRv4 中文）离线模型目录结构
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- 若 `models/` 缺失，程序会直接报错提示，避免触发联网下载
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## 目录结构
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```
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post-ocr/
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├── data/
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│ ├── input/ # 原始图片存放处
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│ └── output/ # 结果 Excel 及处理日志
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├── src/
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│ ├── main.py # 命令行入口
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│ ├── desktop.py # 桌面应用入口
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│ └── processor.py # 核心处理逻辑
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├── requirements.txt
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└── README.md
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```
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## 技术栈
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- OCR 引擎: PaddleOCR 2.10 (PP-OCRv4)
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- 桌面框架: PyQt6
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- 数据处理: Pandas
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## 常见问题
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**Q: 识别准确率不高怎么办？**
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- 确保图片清晰、光线充足
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- 避免图片倾斜或模糊
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- 手写字体识别率较低，建议使用印刷体
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**Q: 处理速度慢？**
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- 首次运行需下载模型（约 200MB）
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- 有 GPU 可安装 paddlepaddle-gpu 加速
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- 批量处理时建议使用命令行模式
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