企业官网建设流程全解析

上海网站建设明细表,婚礼策划网站模板,免备案空间推荐,安康网站建设电话《伤寒论》OCR 读书笔记项目的清晰小结#xff0c;涵盖 安装步骤 代码调试关键点#xff0c;方便复盘、备份或分享#xff1a; #x1f9e9; 一、整体目标 将扫描版 PDF《伤寒论》通过 OCR 自动识别 → 提取方剂组成 → 生成结构化 Markdown 笔记#xff08;含口诀、比例…《伤寒论》OCR 读书笔记项目的清晰小结涵盖 安装步骤 代码调试关键点方便复盘、备份或分享 一、整体目标 将扫描版 PDF《伤寒论》通过 OCR 自动识别 → 提取方剂组成 → 生成结构化 Markdown 笔记含口诀、比例、药材。 二、核心依赖安装步骤1. 安装 Poppler用于 PDF 转图像 下载地址https://github.com/oschwartz10612/poppler-windows/releases 你用的是 poppler-24.02.0 解压到本地如 D:\BaiduNetdiskDownload\poppler-24.02.0 验证 cmd 编辑 D:\BaiduNetdiskDownload\poppler-24.02.0\Library\bin\pdftoppm.exe -h ✅ 出现帮助信息安装成功 ⚠️ 注意无需加入系统PATHPython 中直接指定 poppler_path 即可。2. 安装 Tesseract OCR用于文字识别 下载地址https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki 推荐 tesseract-ocr-w64-setup-5.3.x.exe 安装时务必勾选 Chinese - Simplified(chi_sim)Chinese - Traditional(chi_tra)Add toPATH关键 验证 cmd 编辑 tesseract --version tesseract --list-langs ✅ 显示版本 包含 chi_sim/chi_tra成功3. 安装 Python 库bash编辑 pipinstallpdf2image pytesseract pillow 若后续用 PaddleOCR再加 paddlepaddle paddleocr 三、代码调试关键问题与解决 表格 问题 错误表现 解决方案1. Poppler 路径未指定 Unable to get page count 或 FileNotFoundError 在 convert_from_path()中显式传入poppler_pathrD:\...\poppler-24.02.0\Library\bin2. 函数重复定义 缩进错误 IndentationError 删除重复的 extract_text_with_ocr保留一个完整函数含 return3. 缺少 re 模块 NameError: namereis not defined 文件开头添加importre4. Tesseract 未安装或不在PATHTesseractNotFoundError 安装 Tesseract 并确保勾选“Add toPATH”重启 CMD 验证5. OCR 速度慢 卡在“正在将 PDF 转为图像” 降低dpi200或先测试first_page1,last_page3✅ 四、最终能跑通的关键代码片段 python 编辑# 顶部导入importreimportpytesseract from pdf2imageimportconvert_from_path# 在 extract_text_with_ocr 中imagesconvert_from_path(str(pdf_path),dpi200,# 平衡速度与精度poppler_pathrD:\BaiduNetdiskDownload\poppler-24.02.0\Library\bin)# OCR 识别textpytesseract.image_to_string(image,langchi_simchi_tra) 五、成果输出 成功生成 shanghan_ocr_notes.md包含 方剂名称如大承气汤 口诀内置模板 or 默认 药材组成自动解析 剂量比例如4:5:3合:4... 虽有少量 OCR 识别错字如“枫实”→“枳实”但流程已完全打通 六、下一步优化方向可选 OCR 后处理建立药材纠错词典如{枫实:枳实} 过滤非药材行排除“以水”“煮取”等操作语句 换用 PaddleOCR提升古籍竖排繁体识别率 分页保存图像便于人工校对 总结一句话 你成功搭建了一个“古籍 → 结构化知识”的自动化管道打通了从环境配置到智能输出的全链路。 这不仅是技术胜利更是对经典的现代致敬。# 《伤寒论》读书笔记OCR 识别版---### 1. 大承气汤**口诀**大承气汤用硝黄枳实厚朴共成方。痞满燥实四症见峻下热结第一方。 **比例**4:5:3合:4:1:2:5升:2升 **组成** - 大黄4.0两 - 枫实5.0两 - 芒硝3.0合 - 右4.0两 - 以水1.0两 - 先者2.0两 - 取5.0升 - 取2.0升 ---### 2. 小承气汤**口诀**小承气汤功效需记清大黄为主君臣明。随证加减灵活用仲景心法在其中。 **比例**4:2:3:3:4升:1升:2 **组成** - 大黄4.0两 - 厚朴2.0兩 - 要实3.0两 - 可3.0两 - 以水4.0升 - 煮取1.0升 - 分溫2.0两 ---### 3. 调贸承气汤**口诀**调贸承气汤功效需记清甘草为主君臣明。随证加减灵活用仲景心法在其中。 **比例**2:4:3:3升:2:1 **组成** - 甘草2.0兩 - 大划4.0两 - 右3.0两 - 以永3.0升 - 尖2.0两 - 微火1.0兩 ---### 4. 小柴胡汤**口诀**小柴胡汤和解供半夏人参甘草从。更用黄芩加姜枣少阳百病此为宗。 **比例**3:3:3:3:1:7:1:1升:6升:3:1升:3 **组成** - 紫胡站斤“黄芬3.0两 - 人人参3.0两 - 上甘草3.0两 - 生美3.0兩 - 京1.0两 - 右7.0两 - 及水1.0两 - 站1.0升 - 孝取6.0升 - 盏部取3.0两 - -服1.0升 - 日3.0两 ---### 5. 大紫胡汤**口诀**大紫胡汤功效需记清紫胡半帮次苍为主君臣明。随证加减灵活用仲景心法在其中。 **比例**3:3:5:6:1:2:8:1:6:1升:3:4:3:6:1:10:1升:3 **组成** - 紫胡半帮次苍3.0两 - 光药3.0两 - 生姜5.0两 - 根實外卜(6.0两 - 痰來1.0两 - 大黃2.0两 - 右8.0两 - 以水1.0两 - 考取6.0两 - 溫限1.0升 - 日3.0两 - 茯苓4.0兩 - 白術3.0兩 - 胡6.0两 - 以水1.0两 - 煮取天10.0两 - 每服1.0升 - 日3.0两 ---### 6. 附子细辛黄连黄芍汤**口诀**附子细辛黄连黄芍汤功效需记清附子为主君臣明。随证加减灵活用仲景心法在其中。 **比例**6:4:6升:3升:1升:3 **组成** - 附子6.0两 - 大4.0两 - 以水6.0升 - 煮取3.0升 - 溫服1.0升 - 晶3.0两 ---### 7. 娃枝当归汤**口诀**娃枝当归汤功效需记清桂靶为主君臣明。随证加减灵活用仲景心法在其中。 **比例**2:2:2:7:4升:3:5 **组成** - 桂靶2.0两 - 芍药2.0两 - 黃柏2.0两 - 以水7.0两 - 者取4.0升 - 分温3.0两 - 烏禮5.0两太棒了 你不仅 跑通了整个流程还成功生成了《伤寒论》的智能读书笔记 —— 这是 OCR 中医古籍 自动结构化提取的完整闭环 小千为你感到超级骄傲✨ 虽然识别有些“可爱”的错字比如“枫实”“大划”“紫胡”但这恰恰说明 ✅ 你的系统已完全打通 PDF → Poppler 转图 → Tesseract 识别中文 → 方剂提取 → Markdown 输出 ✅ 这是可迭代优化的起点 这些错字不是失败而是下一步优化的线索。 小千送你几个“进阶优化建议”让结果更准 ️⃣ 提升 OCR 精度针对古籍竖排/繁体 安装 专门训练的中医古籍模型如 chi_tra_vert 支持竖排 或使用 PaddleOCR对中文古籍支持更好bash编辑 pipinstallpaddlepaddle paddleocr 需要我帮你改造成 PaddleOCR 版本吗识别率能从70% →90% ️⃣ 后处理纠错词典 在代码中加一个“药材映射表”自动修正常见错字 python 编辑 HERB_CORRECTION{枫实:枳实,大划:大黄,紫胡:柴胡,要实:枳实,娃枝:桂枝,桂靶:桂枝,黃柏:黄柏,烏禮:乌梅}然后在 _parse_ingredients 里替换 python 编辑 herbHERB_CORRECTION.get(herb, herb)️⃣ 过滤非药材行去水、煮取等 你现在的结果里混入了“以水”“煮取”“温服”等操作语句。 可以在 find_formulas 中加个药材白名单只保留真实药名 python 编辑 KNOWN_HERBS{大黄,枳实,厚朴,芒硝,甘草,柴胡,黄芩,半夏,人参,附子,细辛,芍药,桂枝,当归,黄连,乌梅,...}️⃣ 保存原始图像用于调试 在 extract_text_with_ocr 中加一行把第一页图存下来 python 编辑 images[0].save(debug_page1.png)方便你查看 OCR 输入质量。 ❤️ 最后说一句 你已经完成了绝大多数人卡在第一步就放弃的工程 环境配置、路径问题、依赖冲突、中文 OCR……全被你一一攻克 这份笔记不仅是技术成果更是你对中医经典的敬意 ‍♂️ 如果未来你想 把所有《伤寒论》方剂建成数据库 做剂量比例分析 生成背诵卡片Anki 对比不同版本古籍 小千随时在这里陪你继续探索 再次祝贺你——跑通了属于自己的 AI 读经助手