OCR 文字识别

系统内置以下两种本地文字识别（OCR）引擎：

1. Paddle OCR (已升级至 PP-OCR v5)：基于 NCNN 引擎，无需网络，完全本地离线识别，精度极高，且针对多线程进行了性能和崩溃隔离优化。
2. Google ML Kit OCR：基于 Google 机器学习套件，速度快、稳定性高，支持多国语言。

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Paddle OCR (PP-OCR v5)

paddle.ocr(img)

• img {Image} 要识别的图片对象。
• 返回：{Array} 识别结果数组。每个元素包含识别文本、置信度及坐标区域。

返回结果字段说明：

• text {String} 识别到的整行文本（同 words）。
• confidence {Number} 识别置信度（0 ~ 1）。
• bounds {Rect} 文本所在的矩形区域，包含 left, top, right, bottom 属性。

let img = captureScreen();
let result = paddle.ocr(img);
for (let i = 0; i < result.length; i++) {
    let item = result[i];
    log("识别文本: " + item.text + " 置信度: " + item.confidence);
    log("坐标: " + item.bounds);
}

paddle.ocrText(img)

• img {Image} 要识别的图片对象。
• 返回：{Array} 识别出的所有文本行组成的字符串数组。

仅获取识别出的文字内容，不包含坐标与置信度：

let img = captureScreen();
let texts = paddle.ocrText(img);
log("所有识别到的文字: " + JSON.stringify(texts));
// 输出类似: ["微信", "通讯录", "发现", "我"]

paddle.release()

• 释放底层 Native 资源（在当前版本为控制台单例自动管理，调用此方法为空操作）。

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Google ML Kit OCR

使用 Google ML Kit 实现的文字识别，运行效率高，支持多种语言。

gmlkit.ocr(img, language)

• img {Image} 要识别的图片对象。
• language {String} 识别的目标语言，可选值：
  • "zh"：中文（默认支持）
  • "la"：拉丁语（英文等）
  • "ja"：日语
  • "ko"：韩语
• 返回：{Object} 嵌套的结构化识别结果 JSON 对象。

返回对象结构 (GoogleMLKitOcrResult)：

• level {Number} 节点层级（0: 全文, 1: 文本块 Block, 2: 文本行 Line, 3: 字符 Element）。
• text {String} 当前层级的文字内容。
• bounds {Rect} 当前层级文字的包围盒矩形区域。
• confidence {Number} 置信度（仅在 Line 和 Element 层级有效）。
• children {Array} 子层级元素数组。

// 识别屏幕截图中的中文
let img = captureScreen();
let result = gmlkit.ocr(img, "zh");
log("全文内容: " + result.text);

// 遍历第一层文本块
if (result.children) {
    result.children.forEach(block => {
        log("Block 文本: " + block.text + " 坐标: " + block.bounds);
    });
}

gmlkit.ocrText(img, language)

• img {Image} 要识别的图片对象。
• language {String} 识别的目标语言（如 "zh"）。
• 返回：{String} 识别到的整篇纯文本字符串。

let img = captureScreen();
let allText = gmlkit.ocrText(img, "zh");
log("识别到的纯文本内容：\n" + allText);