个人理解：

• 从模糊到清晰，需要更有条理、逻辑的提问
• 持续纠偏，不断完善提示，获取满足需求的结果
• 提示词不在多，清晰、准确、简短、层次更有效
• AI可以协助完成你不熟悉的需求，然而如果希望更有效的结果，必须专业的基础知识
• 理解开发过程最佳实践：原始需求 -- 分解确认 -- 分析设计 -- 构建环境 -- 编码实现 -- 测试优化 -- 部署优化
• 使用成熟工具，避免闭门造车，利用AI辅助，提升效率和结果展示

以非开发者用户角色、以聊天的方式进行代码开发，使用Cursor IDE环境

1. 安装Cursor
2. New Chat
3. 开启聊天编程模式
   - 提问1：
     我有一些图片文件
     1. 希望能够开发一个工具识别图片中的文字
     2. python挺流行，希望使用它来开发
     3. 需要图形界面，这样好操作一些，网上推荐使用QT，美观和扩展性更好
     请依据以上需求，推荐最佳的开发环境、所需开发工具。
     最终结果以表格形式输出，表头：环境、工具、优势/劣势
   - 提问1-1：表格格式显示的不友好，请重新输出  -- 格式输出混乱，重新提问
   - 提问1-2：目前已有python3.13环境，OCR引擎更倾向使用paddler，请据此重新生成以上问题结果
   - 提问1-3：还需要uv需拟环境，以方便打包及模块版本控制，据此重新整理最新结果 -- 补充提问遗漏
   - 提问1-4：总结以上输出，说明最终开发所需最佳的环境、语言、引入模块

   - 开发环境：Python 3.13 官方发行版，使用 uv 管理虚拟环境与依赖，配合 PyCharm Professional 或 VS Code 作为主要 IDE，并通过 Git + GitHub/GitLab 做版本控制。
   - 核心语言：Python（3.13），结合 uv 提供的虚拟环境快速创建与锁定依赖。
   - 关键模块与库：基于 PaddleOCR（含 PaddlePaddle）完成文字识别；界面层使用 Qt 6 搭配 PySide6（或 PyQt6）；图像处理辅助可引入 pillow 与 opencv-python；部署阶段利用 PyInstaller/cx_Freeze 生成可执行程序。

环境	工具	优势/劣势
开发语言与运行环境	Python 3.13（官方发行版）	优势：提供最新语法特性与性能优化，兼容主流第三方库；配合 venv 或 uv 可快速创建隔离环境。<br>劣势：个别依赖可能尚未及时适配，需要关注兼容性更新。
虚拟环境与依赖管理	uv（含虚拟环境管理与包安装）	优势：创建与切换虚拟环境速度快；支持锁文件便于固定依赖版本；内置包安装加速（含镜像配置），适合打包前统一依赖。<br>劣势：生态相对新，部分教程与插件支持少于 pip/Poetry；团队成员需熟悉新工具。
包管理	pip（配合 uv pip 或系统 pip）、Poetry 备选	优势：可安装 pillow、opencv-python、paddleocr、PyQt5/6 等必要依赖；Poetry 提供锁文件和脚本管理，便于多人协作。<br>劣势：国内下载可能受限，需要配置镜像；Poetry 初期配置与学习成本略高。
OCR 引擎	PaddleOCR（基于 PaddlePaddle）	优势：深度学习模型，识别率高，支持中英文及多语种复杂排版；提供预训练模型与推理 API，扩展能力强。<br>劣势：模型文件较大，需同时部署 PaddlePaddle；GPU 加速需额外配置驱动与依赖。
GUI 框架	Qt 6 + PySide6（或 PyQt6）	优势：跨平台、界面美观；Qt Designer 支持拖拽式界面设计；PySide6 为官方绑定，商业授权更友好。<br>劣势：安装体积大，学习曲线相对 Tkinter 更陡；打包需携带 Qt 运行库与资源。
IDE / 编辑器	PyCharm Professional 或 Visual Studio Code	优势：PyCharm 提供完善的 Python 调试、虚拟环境与 Qt 插件支持；VS Code 轻量、扩展丰富（Python、Qt for Python、Git），适合与 uv 配合。<br>劣势：PyCharm 全功能需付费；VS Code 需自行配置扩展及调试任务。
打包与发布	PyInstaller 或 cx_Freeze（结合 uv 锁定环境）	优势：可将 Python+Qt+PaddleOCR 应用打包为独立可执行文件，uv 的锁文件有助于复现依赖版本；PyInstaller 对常见库支持成熟。<br>劣势：打包产物体积大；需处理 PaddleOCR 模型与 Qt 资源路径，可能编写自定义 hook。
版本控制	Git 搭配 GitHub / GitLab	优势：便于协作、代码审查与版本回退；结合 CI/CD 可自动测试与构建打包。<br>劣势：需掌握 Git 基本操作；私有仓库可能涉及费用或自建服务。

       - 提问 2：最终选型为 python3.13 + uv + pyqt6 + paddler / pillow / opencv，请确认是否可以满足开发要求
       - 提问 3：OK， 那么请指导我一步步的完成开发环境的构建，或者自动安装所需开发环境
       - 提问 3-1：请先检查当前python版本，如果不满足python3.13，请自动安装

当前环境已是 `Python 3.13.7`，满足要求，无需额外安装。下一步可以继续使用 `uv` 创建虚拟环境并安装后续依赖。

      - 提问 3-2： 请先检查uv状态，如无uv环境，请自动安装

已经安装 uv 0.8.13，状态正常，可以直接用于后续虚拟环境与依赖管理。需要我继续创建环境或安装依赖吗？

      - 提问 3-3：是的，请继续创建环境、安装依赖

- 已用 uv venv .venv 创建虚拟环境，并通过 uv pip install --python .\.venv\Scripts\python.exe ... 安装 pyqt6、paddleocr、pillow、opencv-python 等核心依赖，环境就绪。
- PowerShell 默认执行策略阻止直接运行 Activate.ps1，可改用 Set-ExecutionPolicy RemoteSigned（管理员）或直接使用 uv run python app.py / .\.venv\Scripts\python.exe 方式启动项目。
- 如需继续打包流程，可在该环境中追加安装 pyinstaller 等工具；建议后续生成 pyproject.toml / 锁文件以便团队协作。

      - 提问 3-4：暂不需要安装其他工具。请直接输出python, uv, paddle, pyqt 及其他安装工具版本，确认当前环境状态
      - 提问 3-5：暂不需要安装其他工具。请直接显示python, uv, paddle, pyqt 及其他安装工具的版本，确认当前环境状态

# python --version → Python 3.13.7
# uv --version → uv 0.8.13 (ede75fe62 2025-08-21)
# paddleocr → 3.3.1（位于 .venv\Lib\site-packages，但未检测到 paddlepaddle 核心库，如需实际推理请后续按需安装 CPU/GPU 版本）
# pyqt6 → 6.10.0
# pillow → 12.0.0
# opencv-python → 4.12.0.88
当前虚拟环境已安装上述依赖，建议在开始编码前确认是否还需补充 paddlepaddle 或其他组件，然后再进行开发。

      - 提问 3-6：请执行pip list命令，并显示结果

如需完整列表或导出需求文件，可告知我下一步操作。

      - 提问 3-7：请显示完整列表 -- 安装的工具如此之多，每一种都需要？待验证。可以生成requirement文件。。。

Package               Version
--------------------- -----------
aistudio-sdk          0.3.8
annotated-types       0.7.0
anyio                 4.11.0
bce-python-sdk        0.9.52
certifi               2025.11.12
chardet               5.2.0
charset-normalizer    3.4.4
click                 8.3.0
colorama              0.4.6
colorlog              6.10.1
filelock              3.20.0
fsspec                2025.10.0
future                1.0.0
h11                   0.16.0
hf-xet                1.2.0
httpcore              1.0.9
httpx                 0.28.1
huggingface-hub       1.1.2
idna                  3.11
imagesize             1.4.1
modelscope            1.31.0
numpy                 2.2.6
opencv-contrib-python 4.10.0.84
opencv-python         4.12.0.88
packaging             25.0
paddleocr             3.3.1
paddlex               3.3.9
pandas                2.3.3
pillow                12.0.0
prettytable           3.16.0
psutil                7.1.3
py-cpuinfo            9.0.0
pyclipper             1.3.0.post6
pycryptodome          3.23.0
pydantic              2.12.4
pydantic-core         2.41.5
pypdfium2             5.0.0
pyqt6                 6.10.0
pyqt6-qt6             6.10.0
pyqt6-sip             13.10.2
python-bidi           0.6.7
python-dateutil       2.9.0.post0
pytz                  2025.2
pyyaml                6.0.2
requests              2.32.5
ruamel-yaml           0.18.16
ruamel-yaml-clib      0.2.14
setuptools            80.9.0
shapely               2.1.2
shellingham           1.5.4
six                   1.17.0
sniffio               1.3.1
tqdm                  4.67.1
typer-slim            0.20.0
typing-extensions     4.15.0
typing-inspection     0.4.2
tzdata                2025.2
ujson                 5.11.0
urllib3               2.5.0
wcwidth               0.2.14

      - 提问 4：环境已OK。请初始化项目，开始编码实现需求  -- 此处结果有些混乱，需要重新提问

      - 提问 4-1：请初始化uv项目

- 已运行 uv init，生成 pyproject.toml、README.md、uv.lock，项目正式纳入 uv 管理。
- 通过 uv add pyqt6 paddleocr pillow opencv-python 将核心依赖写入 pyproject.toml 并锁定版本。
  dependencies = [
      "opencv-python>=4.12.0.88",
      "paddleocr>=3.3.1",
      "pillow>=12.0.0",
      "pyqt6>=6.10.0",
  ]
  ```
- 当前目录结构：`main.py`、`pyproject.toml`、`uv.lock`、空 `README.md`。后续可完善 README 并继续实现/测试 OCR 功能。
- 当前目录结构：main.py、pyproject.toml、uv.lock、空 README.md。后续可完善 README 并继续实现/测试 OCR 功能。

      - 提问 4-2：请按以下需求描述，在当前环境下完成代码开发

- 系统名称：“图片文字识别系统” - GUI界面大小：默认大小1200*900 - GUI分为 3 部分：上部功能区、中间图片加载及文字显示区、底部状态显示区。 > 上部功能区（对象、属性、行为Action）：   1) “选择图片” 圆角按钮（宽200，底色淡蓝）       点击“选择图片”后，显示图片文件选择框，可选图片类型: jpg, bmp, png   2) 图片文件路径文本框（宽200，不可编辑）       点击“选择图片”后，显示图片文件路径及文件名   3) “选择区域” 圆角按钮（宽150）       点击“选择区域”后，可在原始图片框中画出一个矩形框，用来设定要识别的图像大小，默认大小为整个图片   4) ”缩放“ 圆角按钮（宽150）       点击“缩放”后，可对原始图片进行放大或缩小操作   5) “开始识别” 圆角按钮（宽200，底色淡蓝）       点击“开始识别”后，调用paddle模块识别原始图像中所有文字，显示在图片文字识别显示区域；状态栏显示图片文字识别进度   6) “文字编辑” 圆角按钮（宽150） -- 暂不实现（直接可编辑）       点击“文字编辑”后，可对图片文字识别显示不区域的文字进行编辑   7) “保存格式” 下拉框（图片、Txt、图片&Txt）  --- 暂不实现        选择识别文字的保存的格式：图片（识别文字显示在原始图片，格式与原始图片一致）、Txt（识别文字保存为Txt格式）-- 暂不实现   8) ”保存文字” 圆角按钮（宽200，底色淡蓝）        点击“保存文字”后，将图片文字识别显示区域的文字保存在图片同一目录下，命名为 图片名-reg.txt > 中间图片显示区：    1）左侧，原始图片显示 区域（黑色边框，大小400*300）   2）中间，分隔线，可调整左右区域大小   3）右侧 图片文字识别显示 区域（黑色边框，大小400*300） > 底部状态栏：显示图片文字识别进度 及选中功能 -- 暂不实现 > 根据实际需要进行界面优化，代码优化

Summary
- Rebuilt main.py into a full PyQt6 desktop app “图片文字识别系统”，包含功能工具条、可缩放/可框选的图片视图、文本显示区和状态栏。
- 新增 ImageViewer 类支持橡皮筋选区、缩放（放大/缩小/重置）与默认全图识别区域；集成 PaddleOCR 识别流程并支持局部裁剪。
- 实现“选择图片”“选择区域”“缩放”“开始识别”“保存文字”等功能按钮及保存为同目录 *-reg.txt，同时保留“文字编辑”“保存格式”预留行为。

- 提问 4-2：请按以下需求描述，在当前环境下完成代码开发
  作为Python + PyQT6开发专家，请按以下表格所述，构建GUI程序界面，并实现功能；优化代码，优化界面

位置	名称	类型	属性	事件	GUI？	功能？
标题栏	图像文字识别系统	标题	长：1200 高：900		是	是
第1层	打开	按钮	长：200 高：50 圆角矩形 背景浅蓝色 宋体，10号 居中对齐	点击后选择图像文件	是	是 全局变更使用错误
第1层	图像文件路径	输入框	长：400 高：50 宋体，10号 不可编辑	显示打开图像的文件全路径	是	是
第1层	选择区域	按钮	长：200 高：50 圆角矩形 宋体，10号 居中对齐	选择图像指定区域显示，并按操作显示文字	是	否
第1层	左旋	按钮	长：200 高：50 圆角矩形 宋体，10号 居中对齐	左旋90度	是	是
第1层	右旋	按钮	长：200 高：50 圆角矩形 宋体，10号 居中对齐	右旋90度	是	是
第1层	缩放	滑动条	长：200 高：50 圆角矩形 宋体，10号 居中对齐	左右滑动，图像进行缩小、放大显示	是	是
第1层	开始识别	按钮	长：200 高：50 圆角矩形 背景浅蓝色 宋体，10号 居中对齐	识别原始图片显示框中的文字内容	是	是
第1层	保存	按钮	长：200 高：50 圆角矩形 背景浅蓝色 宋体，10号 居中对齐	保存文字识别文本框中的文字显示，文件名为 原始图片名+reg.txt	是	是 有错误
第2层	原始图片	显示框	长：600 高：600	显示原始图片	是	是 有错误
第2层	文字识别	多行文本框	长：600 高：600 宋体，10号 居上、居左对齐 可编辑	显示原始图片中识别的文字信息，格式排列与原始图片中文字一致	是	否 加入提示词
第3层	状态	状态栏		显示系统操作状态

- 提问 4-2：请按以下需求描述，在当前环境下完成代码开发

- 提问 4-3：请确认并修正以下问题
1. 界面整体大小 1200*600
2. imageviewer大小600*600，添加边框
3. 使用paddleocr，不使用paddlepaddle

** 到目前为止，整体的GUI界面已按要求实现，然面核心的图像识别仍不能正常运行

- 4-4：手工修正了以下错误
  1) 缺少必要的模块：no module named paddle  --> uv add paddlepaddle
  2) sorted_lines = sorted(page, key=lambda x: x[0][0][1] if x[0] else 0) --> paddleocr识别后返回包含 12上字典元素的列表，key为'rec_texts'

- 提问 5：为验证当前程序是否满足需求，请为当前程序设计测试用例，输出以表格形式输出，格式：序号、功能描述、测试数据、测试步骤、预期结果
  1）覆盖了所有基本功能
  2）需增加功能操作所用数据
  3）多功能交叉操作未覆盖
  4）paddleocr涉及环境构建，需在部署测试中添加更多用例

#	功能描述	测试数据	测试步骤	预期结果
1	启动应用并加载GUI	无	1) 运行 python main.py 2) 观察窗口尺寸、标题和布局	窗口标题为“图像文字识别系统”，默认大小 1200×600， 顶部工具栏+左右分区+状态栏完整显示
2	打开图片并显示路径	任一本地 JPG/PNG	1) 点击“打开” 2) 选择图片文件	原图加载到左侧区域，路径栏显示文件全路径， 状态栏提示“图片已加载...”，开启选择/缩放/旋转/保存等按钮
3	选择区域功能	已加载图片	1) 点击“选择区域” 2) 在图像上拖拽矩形区域	选区高亮显示，松开后状态栏展示选区坐标和宽高
4	左/右旋转	已加载图片	1) 点击“左旋” 2) 再点“右旋”	图片分别逆时针、顺时针旋转90°，状态栏提示对应旋转操作
5	缩放滑动条	已加载图片	1) 拖动缩放滑块到不同位置	图像按比例缩放（0.2x~5.0x），状态栏显示“缩放: x.x倍”
6	OCR 识别（全图）	含中文文本图片 + 已安装 paddleocr	1) 加载图片 2) 不选择区域 3) 点击“开始识别”	状态栏显示进度，识别完成后右侧文本框出现文字， 提示“共 N 行结果”
7	OCR 识别（局部）	同上	1) 加载图片 2) 选择局部区域 3) 点击“开始识别”	仅识别选区内容，结果显示在文本框
8	保存识别文字	上一步生成文本	1) 点击“保存”	在图片同目录生成 原图名reg.txt，内容为识别结果， 状态栏提示保存路径
9	缺少paddleocr模块提示	卸载 paddleocr 或在无依赖环境	1) 启动应用 2) 点击“开始识别”	弹窗提示缺少模块，状态栏显示错误信息； 按钮保持可用但无法识别
10	无文本图片	空白或无字图片	1) 加载图片 2) 点击“开始识别”	识别完成但文本框为空，状态栏提示“未检测到文本”
11	编辑识别结果	已有文本结果	1) 手动修改文本框内容 2) 点击“保存”	保存文件包含修改后的文本，未报错
12	错误处理 （选择非图像文件）	选择非图像文件	1) 点击“打开” 2) 选择非图像	弹窗提示“无法加载所选图片”，状态栏保持原状态

* 功能增强
  1）将图片边缘扩张1.2倍，增强文字识别准确度
  2）通过局部选择功能，对已实别图片内容就是纠错、强化
  3）批处理：对一个文件夹下的所有图片进行文字识别
  4）对文件中的图片进行识别，doc / excel / ppt / pdf
  5）优化界面
  6）添加文件开发doc(summary)

---

• 打开文件夹（File -> Open Folder）: cursor/RegPic
• 打开终端（View -> Terminal）
• New Chat

## 开发者角色，以较专业的方式尝试一步步提问，Cursor给出一步步的指导，并辅助 Run 直接生成代码

提问：显示当前python版本
$ python --version Python 3.13.7
提问：显示当前uv版本，如未检测到uv，请直接安装并显示安装步骤
$ uv --version uv 0.8.13 (ede75fe62 2025-08-21)
提问：在当前文件夹下创建uv虚拟环境
$ uv venv Using CPython 3.13.7 interpreter at: C:\Python313\python.exe Creating virtual environment at: .venv Activate with: .venv\Scripts\activate
提问：激活当前venv环境，并在terminal终端中显示当前venv环境
$ .\.venv\Scripts\Activate.ps1
提问：当前环境下，初始化项目
$ uv init
提问：配置依赖库镜像文件 uv.toml，加速下载，url为“https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple”
# 未能理解提问，输出结果无法应用

参考：

• AIGC（生成式AI）试用 39 -- 程序（Python + OCR）-1-CSDN博客
• AIGC（生成式AI）试用 40 -- 程序（Python + OCR）-2-CSDN博客
• Updating -- Python知识_from functiontool import reduce-CSDN博客