chineseclass/README-OCR.md

Pipeline OCR - Manuels de Chinois

Pipeline automatisé pour extraire le texte des manuels de chinois scannés (PDF) avec PaddleOCR et correction IA par GPT-4o-mini.

Installation

1. Installer les dépendances Python

pip install -r requirements-ocr.txt

2. Installer poppler (pour pdf2image)

Linux (Ubuntu/Debian):

sudo apt-get install poppler-utils

Windows:

• Télécharger depuis: https://github.com/oschwartz10612/poppler-windows/releases
• Ajouter le dossier bin au PATH

macOS:

brew install poppler

3. Configuration (optionnelle - pour correction IA)

Créer un fichier .env à la racine du projet :

cp .env.example .env

Puis éditer .env et ajouter votre clé API OpenAI :

OPENAI_API_KEY=sk-your-api-key-here

Utilisation

Mode Auto (traiter tous les PDFs)

python ocr_pipeline.py --mode auto

Ceci va traiter tous les PDFs dans Raw/*/PDF/ et créer les fichiers dans Raw/*/OCR/

Mode Manuel (traiter un fichier spécifique)

python ocr_pipeline.py --mode manual --input "Raw/DevelopChinese/PDF/听力Chapter1.pdf"

Avec correction IA (recommandé !)

python ocr_pipeline.py --mode manual --input "Raw/Hanyu Jiaocheng/PDF/汉语Chapter1.pdf" --ai-correction

La correction IA utilise GPT-4o-mini pour :

• Corriger les erreurs OCR (caractères manquants, mal reconnus)
• Vérifier la cohérence pinyin/caractères chinois
• Compléter les phrases tronquées
• Corriger la ponctuation chinoise

Avec GPU (plus rapide si GPU disponible)

python ocr_pipeline.py --mode auto --gpu

Options avancées

# Mode auto avec correction IA
python ocr_pipeline.py --mode auto --ai-correction

# Changer la résolution de conversion (plus élevé = meilleur qualité mais plus lent)
python ocr_pipeline.py --mode auto --dpi 400

# Spécifier un dossier de sortie personnalisé
python ocr_pipeline.py --mode manual --input "Raw/Kouyu/PDF/test.pdf" --output "Output/Test"

# Tout ensemble
python ocr_pipeline.py --mode auto --ai-correction --gpu --dpi 400

Structure des fichiers

Avant traitement:

Raw/
├── DevelopChinese/
│   └── PDF/
│       ├── 听力Chapter1.pdf
│       └── ...
├── Hanyu Jiaocheng/
│   └── PDF/
└── ...

Après traitement:

Raw/
├── DevelopChinese/
│   ├── PDF/
│   │   ├── 听力Chapter1.pdf
│   │   └── ...
│   └── OCR/
│       ├── 听力Chapter1.txt                # Texte brut OCR
│       ├── 听力Chapter1_corrected.txt      # Texte corrigé par IA (si --ai-correction)
│       ├── 听力Chapter1.json               # Résultats détaillés avec coordonnées
│       └── ...
├── Hanyu Jiaocheng/
│   ├── PDF/
│   └── OCR/
└── ...

Formats de sortie

Fichier .txt

Texte brut extrait par OCR, organisé par page.

Fichier _corrected.txt (si --ai-correction)

Texte corrigé par GPT-4o-mini :

• Erreurs OCR corrigées
• Phrases complétées
• Ponctuation chinoise corrigée
• Cohérence pinyin/caractères vérifiée

Fichier .json

Résultats détaillés incluant:

• Texte par page (brut et corrigé)
• Coordonnées des boîtes de détection
• Scores de confiance
• Métadonnées (date de traitement, source, correction IA activée)

Performance

• Sans GPU: ~30-60 secondes par page (selon la densité de texte)
• Avec GPU: ~10-20 secondes par page
• DPI recommandé: 300 (bon compromis qualité/vitesse)

Dépannage

Erreur: "poppler not found"

Installez poppler (voir section Installation ci-dessus)

Mémoire insuffisante

Réduisez le DPI: --dpi 200

Résultats de faible qualité

Augmentez le DPI: --dpi 400 ou --dpi 600

Notes

• Le script détecte automatiquement les caractères chinois et anglais
• Les images tournées sont automatiquement corrigées
• Le premier lancement peut prendre du temps (téléchargement des modèles)