书法作品识别与整理辅助工具。项目面向书法图片的数字化整理场景：上传作品照片，自动压缩并提交到后端 OCR，返回可编辑、可复制、可保存到本地历史的识别文本。
当前版本定位为 桌面浏览器优先的实验型 OCR 工具。电脑端 Chrome / Edge 已可用；手机端受 GitHub Pages PWA 缓存、移动浏览器上传行为和 Render 免费后端冷启动影响，暂不作为稳定使用场景。
- 在线前端：https://h-wren.github.io/Calligraphy/
- 后端健康检查：https://calligraphy-api-7cs2.onrender.com/health
- 仓库：https://github.com/H-Wren/Calligraphy
这个项目不是通用 OCR 产品，而是一个围绕书法作品整理流程的小型工具原型：
- 帮助把书法作品照片转成可编辑文本
- 辅助建立作品文字记录、检索材料和档案条目
- 验证传统书法内容数字化整理的交互流程
- 为个人网站、作品档案和后续数据整理提供基础能力
识别结果仍需要人工校对。书法字体、拍摄角度、纸张反光、印章和落款都会影响 OCR 质量。
| 能力 | 状态 |
|---|---|
| 桌面端上传图片 | 可用 |
| 桌面端 OCR 识别 | 可用 |
| 结果编辑、复制 | 可用 |
| 本地历史记录 | 可用 |
| 自动裁剪/背景白化 | 实验性 |
| 手机端 Safari / Edge | 不稳定，暂不推荐 |
| 免费 Render 后端 | 可运行，但有冷启动和偶发连接中断 |
- 上传或拍摄书法作品图片
- 前端自动压缩图片，降低上传体积
- 后端异步 OCR：提交后返回任务 ID，前端轮询识别结果
- 识别文本可编辑、复制
- 识别结果保存到浏览器本地历史
- 支持裁剪与背景白化接口
- GitHub Pages 静态前端 + Render Docker 后端部署
| 识别中 | 结果页 | 识别文本 |
|---|---|---|
 |
 |
 |
- 前端：HTML、CSS、原生 JavaScript、PWA Service Worker
- 后端：Python、FastAPI、Uvicorn
- OCR：RapidOCR、ONNX Runtime
- 图像处理：OpenCV、Pillow
- 部署：GitHub Pages、Render Docker
Browser / GitHub Pages
|
| POST /api/recognize
v
FastAPI on Render
|
| background OCR job
v
RapidOCR + ONNX Runtime
|
| GET /api/recognize/{job_id}
v
Editable result in browser
识别接口采用后台任务方式，避免 Render 免费实例在单次长请求中被代理层断开。
Calligraphy/
├── backend/
│ ├── main.py # FastAPI API 与后台任务
│ ├── requirements.txt # Python 依赖
│ ├── Dockerfile # Render Docker 构建
│ └── services/
│ ├── image_processor.py # 裁剪与背景白化
│ └── ocr_service.py # RapidOCR 识别服务
├── frontend/
│ ├── index.html
│ ├── style.css
│ ├── app.js
│ ├── config.js # 线上 API 地址
│ ├── manifest.json
│ └── sw.js
├── docs/
│ ├── images/ # README 图片
│ └── website-copy.md # 个人网站项目文案
├── docker-compose.yml
├── render.yaml
└── DEPLOYMENT.md
建议使用 Python 3.10。
cd backend
pip install -r requirements.txt
python main.py默认地址：
http://localhost:8000
直接打开：
frontend/index.html
或启动静态服务：
python -m http.server 8080然后访问：
http://localhost:8080/frontend/
本地开发时，如需改 API 地址，可编辑：
frontend/config.js
| 方法 | 路径 | 说明 |
|---|---|---|
GET |
/health |
健康检查 |
POST |
/api/recognize |
上传图片，创建 OCR 任务 |
GET |
/api/recognize/{job_id} |
查询 OCR 任务结果 |
POST |
/api/crop-image |
上传图片，返回裁剪和背景白化结果 |
前端部署在 GitHub Pages 的 gh-pages 分支；后端部署在 Render 的免费 Docker Web Service。完整部署流程见 DEPLOYMENT.md。
- 手机端暂不作为稳定使用场景。
- Render 免费实例会休眠，首次请求可能较慢。
- OCR 模型对书法字体的识别并不稳定，结果需要人工校对。
- 浏览器历史记录只保存在本机
localStorage，不会同步。 - 上传图片会写入后端
uploads/，公开部署时应定期清理或改造为临时存储。
- 提供更稳定的后端部署环境
- 支持批量上传和批量导出
- 增加作品元数据字段：作者、年代、尺寸、释文、备注
- 改善手机端上传和缓存体验
- 为个人作品档案网站提供嵌入式入口