项目原有的 900×600 合成采购表，包含标题、六列表格、五条商品和合计；展示图与 9 月 3 日推理原件解码像素一致，未用新合成测试替换这份历史证据。
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为什么需要它
直接复制不了的文字需要识别，但只得到一大段文本常常丢掉金额所在列、脚注位置或多栏阅读顺序。这个工具把文字和原页面位置一起交回，并指出哪些页没处理完、哪些字还需要回看。
举个实际例子
“把这几张扫描表格里的文字提出来，保留每一行对应的金额；看不清的地方标出来。”先处理实际扫描页，返回文字和位置；若文件本来就有可提取文本，则先用原生文档读取，不多跑一遍OCR（光学字符识别）。
最后我会得到什么
拿到可复制的文字和可对照原图的位置说明；选择表格或公式时还会保留它们的关系。工具会说明处理了哪些页、哪些字不确定，关键数字仍要回原图核对。需要程序处理时也有结构化结果文件。
正常时
处理完成时返回实际输出文件、按页文字、识别方式和质量说明；需要结构时保留表格、公式或区域信息，便于继续使用并对照原图。
发现问题时
字小、低对比、布局复杂或首轮结果不足时，自动模式可以在本机增强；仍读不清、只完成部分或模型失败就说明具体问题，初步文字与正式完成结果分开。
入口不可用或证据不足时
原件打不开、环境不可用、端口不是本服务或显卡资源冲突时，返回明确原因和现有任务位置，不输出假结果，不擅自上传云端，也不反复创建同一任务。
从哪里开始
把图片、扫描 PDF 或文件夹拖到本机 LocalOCR 的 start.bat；在已接入 LocalOCR 的 AI 对话中也可指定原件和结果要求，由 ocr_smart.ps1 接住有界识别。
需要准备什么
- 本次明确的图片、扫描 PDF 或文件夹
- 只提文字，还是保留表格、公式、区域
- 目录是否递归及关键字段
从开始到拿到结果
- 1先判断是否真的需要识字
系统检查输入是否已经有可直接读取的文字；只有图片或扫描部分才交给本地文字识别。
- 2按内容选择识别
普通图片先提字，复杂页面或明确结构需求使用相应本地路线，显式选择优先。
- 3拿到内容和状态
交回文字、结构文件、页码位置及覆盖和质量说明；超时先查原任务。
- 4对照原件使用
关键姓名、数字、公式和表格关系回看原图；识别不清或模型不可用时保留缺口，不把空结果判成无字。
从这些需求了解功能
从一个实际问题看它怎样处理、交回什么；当前能做到哪一步和仍有哪些限制，也写在对应说明中。
同一张合成原图与一次真实运行
看得见表格恢复，也看得见标题遗漏与错字
第一张是项目合成采购表原图，第二张是 2026 年 9 月 3 日真实输出的可读排版。表格和合计未经手工补写，标题遗漏、PO 读成 P0 与质量未知保留；这不是新版本复跑或准确率宣传图。打开后可缩放、滚动查看细节，也可关闭或切换上一张、下一张。
项目指标与相关入口查看规模、覆盖范围和关联能力
当前项目指标
- 识别路线
- 3 条
- 正式输出
- TXT · MD · JSON
- 9 月 17 日普通回归
- 174 通过 · 1 跳过
- 9 月 17 日合成验收
- 9 案例 · 3 路线
它负责
- 接收本次指定图片、PDF 或文件夹，规范路径并明确递归范围，保留输入与输出的对应关系。
- 提供日常提字、困难文档增强和显式结构解析三条本地路线，保留实际模型与选择原因。
- 交回可读、可复制、可编程处理且可对照原图的文字与结构，不抹掉模型原始分歧。
- 把执行、覆盖、质量、空结果和失败分开描述，并用一条人话摘要帮助先看懂状态。
- 在相同请求下复验并复用结果，提供指定任务查询、取消、超时和资源冲突处理。
- 维护当前依赖、模型配置与本机启动方式，使环境损坏或换机时有明确重建入口。
它不负责
- 不负责整库查找、照片归类、文书事实判断或后续成品排版；原件查找回到“个人材料查找”，照片视频回到“个人媒体整理与恢复”，文书产出交给“文书和材料制作”与相应文档工具。
- 不自动生成可编辑 Word、Excel 或可搜索 PDF；不会把识别出的文字当成原件真实性、印章真伪或公式正确性的证明。
- 不公开接收文件、不提供公网识别 API、不自动上传私人输入，也不引入身份识别或无人值守全库扫描。
- 不因平均分高、缓存命中或测试通过，就承诺任何输入逐字准确；重要字段保留人工复核入口。
产品思想与设计核心
先按任务选工具，不让每张图都跑重模型
只想知道照片里有什么时，直接看图通常足够；需要逐字文字、批量处理、表格、坐标或全本地执行时才用 LocalOCR。已经有文字层的数字文档先走原生读取，避免把清楚的文字重新变成有误差的图片识别。
普通页面先轻量读，困难页再加强
按页面实际内容决定是否提高识别强度，只处理看不清的问题页；本人明确指定模型时保留该选择。要表格结构须另说清，不会被自动路线暗中替换。
保留原始识别，不把顺口的改写当成读到了
原始文字、页码、坐标和分数是复核依据。AI 看原图后若发现某个浅色小字有误，应把更正与具体区域单独说明，不能覆盖原始 OCR（光学字符识别） 或声称引擎自动读对；无法判断就保留未知。
一份结果要同时说清做完没、读全没、可信到哪
任务完成、页面覆盖、结果质量和有没有检测到文字是不同问题。空文本可能是图片无字，也可能是模型没读出来；只有相应独立证据成立才给出没有文字的窄结论。
重复请求先看旧结果，等待超时先找原任务
同一文件和要求只有在旧结果完整且对应当前版本时才复用。窗口等待超时不表示后台已停；先查原任务再决定等、取消或重新处理。
识别任务不能把电脑一直占住
需要显卡时使用现有资源协调；超时、取消或资源冲突只处理本次识别，不为了排队额外建立一套长期后台任务。
升级先验独立版本
新版先在旁边试真实样例，再决定是否切换；旧版须仍能实际打开和识别，只有目录或一次健康响应不能证明可回退。
它读哪些文件，交回什么
只读取这次明确选中的图片、扫描 PDF 或文件夹；每个结果都能回到对应原件和页面，不会后台扫描私人目录。
PNG、JPG/JPEG、WebP、BMP、TIF/TIFF 中的文字像素，包括界面文字、纸张照片和中英文混排内容。
文字块、位置、顺序和识别分数；纯粹描述景物或颜色时可以直接看图，不必启动文字识别。
先核对实际页数，再逐页把扫描部分转成可识别的图；已有可读文字的 PDF 优先直接读取。
按页交回文字和版面位置，关键数字仍要对照同一原页。
只处理支持的图片和 PDF，按请求决定是否递归子目录；每个文件分别选择识别路线，共享整次请求的期限。
逐文件输出与对应身份，不把一个目录变成长期资料库或持续同步任务。
只有明确要求保留行列、公式或区域时才选结构解析。
交回可读表格和结构化文件；识别到印章不等于证明真伪，公式文字也不等于推导正确。
“全部处理留在本机”是可明确提出的要求。若同时需要场景理解和逐字抄写，AI 可以在获准的处理范围内分别看原图与读取 OCR（光学字符识别） 证据，再分开说明观察、文字、状态和冲突；LocalOCR 本身不调用外部视觉模型。
项目怎样演化到现在
从能识别，到能看见任务怎样执行
从拖入一张图取得文字，发展到能查看任务进度、服务是否忙，以及复杂页面需要怎样加强；出错不只剩一个空窗口。
阶段依据
- 2026-07-12—2026-07-29 · 从能识别，到能看见任务怎样执行
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从有文字，到知道是否读全读对
开始分开说明处理完没有、页是否齐全和文字是否可信；表格、页码和位置也一起保留，不拿整齐排版代替内容正确。
阶段依据
- 2026-08-17—2026-08-27 · 从有文字，到知道是否读全读对
8191be3—9c49193
从一次输出，到逐页复核和可回滚升级
重复识别先核对可复用结果，升级环境先试独立候选并保留旧版；重要字段仍可逐页回看，完整离线新机恢复另需材料。
阶段依据
- 2026-09-01—2026-09-17 · 从一次输出，到逐页复核和可回滚升级
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完整项目状态与证据边界
已确认事实
- ocr（光学字符识别） → ppocrv6-medium：PP-OCRv6_medium；保留方向与文本行处理，平面截图默认关闭形变矫正。
- vl → paddleocr-vl-1.6：PaddleOCR-VL-1.6；可显式选择。auto 先普通 OCR（光学字符识别），再根据逐页空结果、低置信度或表格/公式内容信号只增强问题页，保留首轮文字与坐标，不按文件名猜版式。
- structure（结构化版面） → pp-structure-v3：PP-StructureV3 + PP-OCRv5；表格、公式、印章和区域处理需显式选择，图表识别当前关闭。
- PUBLIC（公开）仓库 wlyaaaaa/LocalOCR，正式回读 main=origin/main=3a4bf13eb95beac540ce11b323e48ba53c1459db，工作树干净。开发源码与正式运行的冻结 app 快照分离，未发布修改不会自动进入现役服务。
- 项目 0.7.0，Python >=3.10；声明 paddlepaddle-gpu>=3.3.1,<3.5、paddleocr==3.7.0、paddlex==3.7.2，正式锁文件为 requirements/runtime-paddle-cu129.lock.txt。当前实装为 WSL（Windows 的 Linux 子系统） Python 3.12、Paddle GPU 3.4.0/cu129、PaddleOCR 3.7.0，不把依赖允许区间当实际安装值。
- Windows有界入口为ocr_smart.ps1，直接API入口为ocr_once.ps1；拖入start.bat或调用start.ps1通过PowerShell 7.3+的pwsh进入localocr.cli。中文/空格路径转换为WSL（Windows 的 Linux 子系统）路径，批处理固定Windows CRLF行尾。CLI（命令行）与API继续共用OCRService、自动增强、执行监管和输出合同。
- 固定本机 127.0.0.1:18665；一个可替换的 warm worker（温热推理进程）；同模型复用、换模型回收。默认整次请求期限 300 秒，最大 7200 秒，服务进程树内存上限 30,000,000,000 字节。
- localocr/model_profiles.json 声明 3 个具体 profile（模型配置档），由 model_registry.py 解析；显式模型选择不被自动分流改写。普通 OCR（光学字符识别） 配置的能力标签含形变矫正，但 use_doc_unwarping=false，不能把支持标签当成已开启。
- 任务与缓存同时绑定原件内容、请求语义、逐页路由、具体模型配置、实际权重、实现和运行库。正式 TXT/MD/JSON 与 media.objective-result.v1 客观文件按请求隔离并复验；逐页原子检查点可作为超时/中断后的部分证据，不自动升级为完整结果或自动续跑。
- PDF/TIFF 的实际页数/帧数先独立计数。当前逐页 PDF 渲染按 profile 的 216 DPI、24,000,000 像素上限选实际比例，JSON 保留页码、真实渲染尺寸、比例与坐标空间；旧兼容函数默认 scale=2.0。文字与识别后几何严格配对，非线性矫正空间不能冒充原图点坐标。
- 生产者可根据独立证据形成 no_text_detected，但未保存时仍不是可采纳的持久验真结果；调用方只有在完成、完整、充分及证据保存/字节/身份复验均成立后，才把它作为已验证的无字结论。内置证据主要限于近乎均匀图片。
- 本轮 inspect 回读 /root/localocr-runtimes/current → /root/localocr-runtimes/paddle-3.4.0-20260917；实际源码位于该版本 app，Python 3.12、localocr 0.7.0、Paddle 3.4.0、PaddleOCR 3.7.0、PaddleX 3.7.2、pypdfium2 5.11.0、FastAPI 0.139.0、uvicorn 0.50.0、httpx 0.28.1、psutil 7.2.2。只读取元数据，未导入模型。
- 冻结源码 SHA-256=471a4216e880a95ab6bb4fbbb39d34b8a5a3bdb49caaa3fd21eee40554fb18e9；profile 文件=c8bb75868078f66ffa46cd5e75e8c4799f2708475e5f8527d71e08b118797073。实际模型指纹：OCR（光学字符识别）=db0365ca76890841dc1239b77a8e51e8b7feea1e72f6a9a591496b344f2125b7；VL=e57bafebef2dd975e7a588f3ba6fc6377c05cca999ae4cd1ee619d415bea5f7e；Structure（结构化版面）=6be66ded72be6667f7f949ed8d3f01987c75169dc19254d6409e2f96b10ea74b。
- 9 月 17 日 07:39 UTC 候选验收：依赖、175 项普通测试（174 通过、1 跳过，41.814 秒）和 9 个禁用结果缓存的合成质量案例通过，输入/运行身份稳定，总计 325.768 秒。本轮读取 acceptance/acceptance.json、quality.json 与 unit.log，没有重新运行。9 月 3 日首次 RSS 恢复 ConnectionResetError 仍是历史异常，不声称已证明根因。
- 保留 9 月 3 日采购表及原始输出供复核：structure（结构化版面） / pp-structure-v3 读出 1 页、六列五条商品与合计 112,500.00 元，约 27 秒。9 月 17 日新增 9 个合成案例覆盖普通/旋转/小字/空白、两帧 TIFF、VL 图/PDF、结构表格与自动表格路由；不是同一旧采购表复跑，也不是现实文档准确率排行榜。
- 旧采购表虽然 completed/complete，Markdown 仍漏 figure_title，原始 text_lines 把 PO 读成 P0，quality=unknown（未验证）。9 月 17 日两页 VL 样例 CER=0.01333，关键字段齐全但把“请保留”读成“清保留”；其余通过阈值不能抹掉这处字符错误。
- 原图 67,474 B，SHA-256=a4715280b4818eaad9d11361e77eb1698cb7c47dc06da66d97fbcae580938410；实际 Markdown 1,030 B，SHA-256=08bee52074af89a00b503d2f89e77ec8bc75fb3ff7e190e95c64c0f4341e86d3；正式 JSON 71,158 B，SHA-256=9166e6012c0e30e9e392367e4dfb08ee6a8c9290d8e07cfd3e4cedcb1d695527。
- 9 月 17 日 Windows E2E（端到端验证） 回执绑定 3a4bf13：真实切换到 Paddle 3.4.0，回滚到保留的 3.3.1 冻结环境，再恢复新版本；首次普通 OCR（光学字符识别） 27.951 秒，复用同一已验输出 1.284 秒，均为 1/1 页。停止入口一度因错误 WslTimeoutSec=20 参数未执行，改用允许的 10 后释放、重启回读成功，最终 stopped_on_demand。本轮 9 月 18 日 13:20 UTC /health 拒绝连接，符合按需停止状态，不冒称在线或故障已根治。
当前缺口
- 真实采购表样例已揭示具体输出缺口：figure_title 被过滤出正文，标题中的 O 被读为 0；JSON 的 text_lines 与 excluded_regions 保留了复核线索，不能把它缩成泛泛的“模型可能出错”。
- 当前按需停止，下一次任务仍要现场启动并核对身份。来源已完成真实重启与释放验收，但本轮没有启动服务或推理；旧样例完成后不可达的历史不再代表缺少现行恢复证据。
- 普通回归第一次出现一次 RSS 越界后的恢复 ConnectionResetError，聚焦与完整复验均通过；波动原因本轮未定，不宣称已根治或长期稳定。
- auto 不再按文件名分流；它依据实际逐页 OCR（光学字符识别） 质量和结构信号增强，仍不是保证理解所有版式。structure（结构化版面） 继续必须显式选择，复杂表格和公式准确性仍需原图验证。
- 模型置信度和整页质量不是逐字正确率。小字、浅色字、姓名、日期、金额、公式与表格对应关系仍需回到原图复核；结果文件的哈希只证明对应关系与字节一致。
- 当前导出是 TXT、Markdown 和 JSON，不是直接生成可编辑 Word、Excel 或可搜索 PDF；后续编辑和排版由对应文档工具完成。
- 版本化安装、激活和实机回滚已经验收；完整断网新机还需要事先保留 WSL（Windows 的 Linux 子系统）、系统依赖、Python 包和权重，现有联网候选安装器不是一份全离线恢复包。
- 本轮不进行私人材料批量扫描、跨模型重型基准或真实离线重装；这些结果不能由源码、单元测试或一个合成样例替代。
来源与公开边界
LocalOCR 是独立的公开本机工具，源码位于 wlyaaaaa/LocalOCR。模型推理由本机 Windows 与 WSL（Windows 的 Linux 子系统） 中的环境完成，网站只展示产品、实际使用方式和最后一次核对的证据，不接收访客文件，也不是在线 OCR（光学字符识别） 服务。公开样例使用项目的合成材料，不代表私人文件或任意文档的识别效果。
当前关键技术事实
- 日常提字
- ocr（光学字符识别） → ppocrv6-medium：PP-OCRv6_medium；保留方向与文本行处理，平面截图默认关闭形变矫正。
- 困难文档
- vl → paddleocr-vl-1.6：PaddleOCR-VL-1.6；可显式选择。auto 先普通 OCR（光学字符识别），再根据逐页空结果、低置信度或表格/公式内容信号只增强问题页，保留首轮文字与坐标，不按文件名猜版式。
- 结构化解析
- structure（结构化版面） → pp-structure-v3：PP-StructureV3 + PP-OCRv5；表格、公式、印章和区域处理需显式选择，图表识别当前关闭。
完整执行流程
- 1先把原件和目标说具体
指定本次文件或文件夹，说清只要文字，还是需要表格、公式、印章区域和坐标；需要严格本地处理时一并说明，目录递归单独选择。
- 2确认入口可用，而不是只看进程还在
正常调用入口读取本服务健康与活跃任务；无服务时使用现有启动入口，忙碌或身份不符时返回具体状态，不抢占别的程序端口。
- 3固定本次输入，再决定识别方式
规范路径并独立核对页/帧数，绑定输入、实际模型与运行身份；auto 先 OCR（光学字符识别），再据逐页质量和结构信号判断，显式模型始终优先。
- 4先查能否复用，确有需要再推理
已有相同请求的正式结果时复验文件、大小、哈希与客观结果文件；不满足条件才执行。一个目录的所有文件共享本次期限，不按文件无限延长。
- 5按页提字、必要时本地增强
按页有界渲染与识别，auto 仅将问题页转本地 VL，并保留首轮文字/坐标；超时或中断可留下原子部分证据。显式结构需求单独执行，增强失败不能把初步输出提升为完整成功。
- 6同时交回内容和读懂它的说明
保存 TXT、Markdown、JSON 与客观状态文件，返回精确结果路径；人话摘要说明文字块、覆盖、质量、分数、增强和警告，不能替代原始文字。
- 7对照原图后再用于下一件事
核对姓名、数字、日期、公式与表格关系；需要后续写文书或做表格时把经复核结果交给对应工具，而不是让识别引擎顺带替人作事实判断。
本页用到的名词
需要核对专业含义时，可以在这里查看它在 LocalOCR 项目中的具体用法。
- OCR（文字识别）
- 从图片像素中识别文字；与直接读取数字文档的文字层不同，会受字大小、对比度和版面影响。
- VL（视觉语言识别）
- 这里指本地 PaddleOCR-VL 文档路线，不是任意云端视觉聊天服务。
- profile（模型配置档）
- 绑定引擎、适配器、模型版本和选项的具体配置；一个引擎族与一个具体配置不是同一个概念。
- bbox / rect / polygon（兼容区域 / 矩形 / 多边形）
- bbox 是兼容区域字段，在普通 OCR 中可能仍是多边形；统一矩形使用 rect，多边形使用 polygon。PDF 结果属于渲染像素，矫正后还应核对实际图像空间。
- objective sidecar（客观结果伴随文件）
- 独立保存执行、覆盖、质量、证据绑定和文字检测结论的 JSON；它不替代正文，也不是外部鉴定。
- job key（任务标识）
- 由源文件内容、请求和模型等身份生成的结果定位；不能仅靠文件名判断任务相同。
- cache hit（结果复用命中）
- 已保存结果通过当前完整性和身份检查，可以省去重复推理；不意味着文字百分之百正确。
- warm worker（温热推理进程）
- 同一模型可留在进程中供后续请求复用；模型切换、取消或执行故障会触发对应回收。
- LocalGpuBroker（本地显卡协调器）
- 现有机器能力负责协调 LocalOCR 与其他重模型的显卡使用，不由这个网页创建。
系统里实际有什么
下面是当前产品组件，不是概念分类。每一项都对应真实文件、入口或验证链。
接住拖入文件、自然语言调用和有界等待，区分不存在、忙碌和错误服务。
start.bat、start.ps1、ocr_smart.ps1、ocr_once.ps1、start_server.ps1；固定本机 18665，18666 不是后备端口。
分开文件枚举、自动路线、显式模型和困难结果增强。
router.py、smart_router.py、difficulty.py、model_registry.py、model_profiles.json；由 service.py 执行实际增强。
分别完成普通文字、复杂文档和完整结构解析，并统一输出字段。
engines/ppocrv6.py、engines/vl.py、engines/structure.py；保留原始结果并补齐文档块和坐标，不把模型选择写死在入口。
把指定 PDF 的页面变成可识别图片，明确页尺寸、渲染比例与坐标所属空间。
pdf_utils.py 与适配器独立核对真实页/帧数；iter_input_pages 默认 216 DPI、24M 像素上限，每次只保留一张临时渲染页。JSON 记录实际比例和尺寸，不混用原 PDF 点、渲染像素与非线性矫正空间。
同时交付可读文件、程序结构及有证据约束的识别结论。
outputs.py、objective_result.py；display_summary 只投影现有字段，正式结果按请求隔离。
让 CLI（命令行工具）/API 共享同一执行方式，检查缓存、活跃任务、原件变化与正式结果提交。
service.py、job_registry.py、checkpoints.py、server.py；实际模型工件、冻结实现与运行库参与身份，失败的逐页证据与成功缓存分离，取消终态不可自动重试。
在同模型复用的同时保留期限、取消、内存和进程回收。
runtime.py、gpu_broker.py、gpu_probe.py；管理本服务进程树，不把上限施加到整台电脑。
让调用方知道阶段、进度与结果状态，并能按当前环境配置重建。
observer.py 只投影运行状态；install_wsl.sh 创建锁定依赖和冻结 app 的候选，manage_runtime.py 提供 inspect/validate/activate/rollback。current（当前状态）/previous 分开，模型预下载需明确选择，不在安装末尾自动加载。
照片原件与显示版本
缩略图用于快速浏览，点开后才加载大图。经过转换或压缩的显示副本与来源原件分别标明，下面可下载网页使用的大图。
显示尺寸 900 × 600 · 24,266 B · SHA-256 f447631806fbe26406a963d2cf87942ad03e7893db6ced3bd0608c60a34d0c22
来源原件 900 × 600 · 67,474 B · SHA-256 a4715280b4818eaad9d11361e77eb1698cb7c47dc06da66d97fbcae580938410
WebP（网页图像格式）无损显示副本；保持 900×600 尺寸，解码后的 RGBA（红绿蓝及透明度）像素与来源 PNG 逐字节相同。来源身份仍保留原 PNG 的 SHA-256 和字节数。
显示尺寸 1080 × 744 · 20,348 B · SHA-256 966777c0a89a56a54a93c766418ca9060470daf7cef11be3d052497828cddd9a
来源原件 1080 × 744 · 54,785 B · SHA-256 999d71b8bf29cbb11f4fad06a3fc45cd4c7336ffa0be0060615c61afa65a3ff1
WebP（网页图像格式）无损显示副本；保持 1080×744 尺寸，解码后的 RGBA（红绿蓝及透明度）像素与来源 PNG 逐字节相同。来源身份仍保留原 PNG 的 SHA-256 和字节数。
5 层证据分别证明什么
能证明：当前公开主分支实际包含的输入、三条模型路线、输出、任务和资源处理逻辑。
不能证明：某台机器已装齐依赖、每个模型正在运行或任意图片识别准确。
能证明：9 月 17 日普通回归 174 通过、1 跳过，覆盖分流、几何、结果与任务合同；本轮只读回执，没有重新执行。
不能证明：真实显卡加载、模型准确率、长文档耗时和新机恢复效果。
能证明：本轮 inspect 确认已选择的冻结代码、Paddle 3.4.0、依赖与模型指纹和接受回执相符；服务按需停止，在线状态不由安装存在推定。
不能证明：所有登记模型均已加载，也不证明当前文件完成识别。
能证明：9 月 17 日九个合成案例及 Windows 首次/缓存请求有真实结果，切换与回滚有独立身份回读；旧采购表原图和输出仍以原日期保留。
不能证明：私人文档、不同布局和每一个关键字都正确；一个样例不是全模型基准。
能证明：结果对应本次输入、请求与模型，保存字节可核对；对照检查能确认被检查的具体区域。
不能证明：未检查部分正确、原件事实真实、印章真实或外部机构认可。
维护入口
E:\Projects\Tools\LocalOCR\ocr_smart.ps1 '<明确文件或目录>' -Engine auto日常本机入口：正常先看服务与任务状态，再提交有界识别；需要结构时显式 -Engine structure（结构化版面），需要具体模型时指定 -Model。
pwsh -NoProfile -File E:\Projects\Tools\LocalOCR\start.ps1 '<明确文件或目录>' --engine auto --timeout-sec 300一次性命令行：拖拽/单次入口要求PowerShell 7.3+；与API共用OCRService和正式输出，退出时关闭自己的执行服务。
GET http://127.0.0.1:18665/health只看服务状态：核对本服务身份、active_jobs、驻留模型与显卡探测状态；active_jobs 缺失视为未知。
GET /jobs/<job_key> ; POST /jobs/<job_key>/cancel查询或取消指定任务：两条均使用本机 18665；先按返回标识定位，取消只针对明确任务，不能当成停止其他服务的入口。
scripts/run_in_wsl.sh -m unittest discover -s tests -q普通回归：验证非重型逻辑；需要跨模型真实集成时才单独评估 tests/run_tests.py --allow-heavy，不能把它当健康检查。
wsl -d Ubuntu -e bash /mnt/e/Projects/Tools/LocalOCR/scripts/install_wsl.sh <unique-candidate-name>重建环境：创建锁定依赖与固定源码的独立候选，不覆盖 current（当前状态）、不自动激活或预热。模型预下载与 validate --allow-heavy 需明确重型范围，通过后停止现有服务再切换；rollback 使用旧环境自己的已验证回执。
E:\Projects\Tools\LocalOCR\release_resources.ps1按需释放显卡资源：只有别的显卡任务确实需要资源时才释放；日常连续识别保留温热模型，避免反复冷启动。
快照怎样更新
本页代表最后一次明确核对并发布的项目状态，不承诺后台实时同步。再次更新时会重新读取该项目当前事实、边界和验证结果；无法确认的内容继续明确标成网页快照边界，不用旧记录猜成当前状态。