liuzhuohua
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v1.0.10 两件大事：
1. 界面中英双语（英文界面无中文残留）
- 新增 web/i18n.js（约 4200 条词条），零依赖零构建
- 后端下发中文数据走 bt4() 查表翻译；独立模块（upstream/netdetail/
realtime/update）纳入翻译并注册切语言重绘钩子
- 后端「状态/聚合」接口只回稳定枚举+原始数值，不下发中文文案
- 顺带修一个真实 XSS：顶层 const 不挂 window，独立脚本 esc 静默退化成零转义
2. 修掉「文字竖着排/错位」（多分辨率反复暴露）
- 单元格 min-content 只有 1 字宽 → word-break:keep-all + 表头 nowrap
- 依赖卡片正文被标签/按钮挤成 27px → .dep-body{flex:1 1 200px} + flex-wrap
- 裸 flex:1（下限为0）给正文 → 一律改 flex:1 1 <px>
- .dep-item 横向容器直接塞块级子项 → 退回块级
- 关键陷阱：auto-fill 布局屏越宽列数越多单卡越窄，窄屏反而测不出来，
真机审计推进到「逐视图点按钮 + 1920/2560 宽视口 + 中英双语」
- 守卫 t-layout.py 扩到 35 条，12 处反向验证全红
3. 修真缺陷：_link_since() 重启检测被误改成 if False:（注释还写着「已修」），
uptime 归零后相减得负数 → 恢复比对 boot_id
附带：新增 25 个检查器（t-*.py）、排版审计工具链（shot-*/ocr-*/live-*）、
版本号兜底值同步到 1.0.10、.gitignore 收纳 i18n/排版排查的一次性脚本。
104 lines
3.6 KiB
Python
104 lines
3.6 KiB
Python
#!/usr/bin/env python3
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# -*- coding: utf-8 -*-
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"""用 Windows 内置 OCR（WinRT）读截图，输出「文字 + 像素包围盒」。
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为什么需要：模型看不了图，但排版问题的判据其实是**几何** ——
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「一列一个字」的文字块包围盒一定又高又窄。OCR 给出 bbox 就能机器判定。
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大图先按 TILE_H 切片（OcrEngine 对单张图有尺寸上限），坐标换算回原图。
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切片用 Pillow 做（WinRT 的 BitmapBounds 字段在 PyWinRT 里是只读的）。
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用法：python _dev/shot-ocr.py <图片> [最小可疑比例] [输出tsv]
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"""
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import asyncio
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import io
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import os
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import sys
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import tempfile
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from PIL import Image
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from winrt.windows.graphics.imaging import BitmapDecoder
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from winrt.windows.media.ocr import OcrEngine
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from winrt.windows.storage import FileAccessMode, StorageFile
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Image.MAX_IMAGE_PIXELS = None
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TILE_H = 1100
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TILE_OVERLAP = 60
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def winpath(p):
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"""WinRT 的 StorageFile 只吃反斜杠 Win32 路径，给正斜杠会报
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UNABLE_TO_MASK_PATH（路径过长 32831528 那种鬼错误）。"""
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return os.path.abspath(p).replace('/', '\\')
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async def ocr_file(engine, path):
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f = await StorageFile.get_file_from_path_async(winpath(path))
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s = await f.open_async(FileAccessMode.READ)
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dec = await BitmapDecoder.create_async(s)
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bmp = await dec.get_software_bitmap_async()
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res = await engine.recognize_async(bmp)
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out = []
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for ln in res.lines:
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xs, ys, xe, ye = [], [], [], []
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for w in ln.words:
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r = w.bounding_rect
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xs.append(r.x)
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ys.append(r.y)
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xe.append(r.x + r.width)
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ye.append(r.y + r.height)
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if not xs:
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continue
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out.append({'t': ln.text, 'x': int(min(xs)), 'y': int(min(ys)),
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'w': int(max(xe) - min(xs)), 'h': int(max(ye) - min(ys))})
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return out
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async def main():
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path = sys.argv[1]
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ratio_min = float(sys.argv[2]) if len(sys.argv) > 2 else 1.6
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tsv = sys.argv[3] if len(sys.argv) > 3 else ''
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engine = OcrEngine.try_create_from_user_profile_languages()
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print('engine lang = %s' % engine.recognizer_language.language_tag)
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im = Image.open(path)
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W, H = im.size
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print('=== %s %dx%d' % (os.path.basename(path), W, H))
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tmp = os.path.join(tempfile.gettempdir(), '_ocr_tile.png')
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all_lines = []
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y = 0
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while y < H:
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y1 = min(y + TILE_H, H)
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im.crop((0, y, W, y1)).save(tmp, 'PNG')
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for ln in await ocr_file(engine, tmp):
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ln['y'] += y
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dup = any(abs(ln['y'] - o['y']) < 6 and ln['t'] == o['t']
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for o in all_lines)
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if not dup:
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all_lines.append(ln)
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y += TILE_H - TILE_OVERLAP
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all_lines.sort(key=lambda r: (r['y'], r['x']))
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print('识别到 %d 行文字' % len(all_lines))
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sus = []
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for r in all_lines:
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r['ratio'] = r['h'] / float(max(r['w'], 1))
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tag = ''
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if r['ratio'] >= ratio_min and len(r['t']) >= 2:
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tag = ' <== 又高又窄（疑似竖排）'
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sus.append(r)
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print(' y=%-6d x=%-5d w=%-5d h=%-4d r=%.2f | %s%s'
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% (r['y'], r['x'], r['w'], r['h'], r['ratio'], r['t'][:60], tag))
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print('可疑（高/宽 >= %.1f 且 >=2 字）共 %d 行' % (ratio_min, len(sus)))
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if tsv:
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with io.open(tsv, 'w', encoding='utf-8', newline='\n') as fh:
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fh.write('y\tx\tw\th\tratio\ttext\n')
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for r in all_lines:
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fh.write('%d\t%d\t%d\t%d\t%.2f\t%s\n'
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% (r['y'], r['x'], r['w'], r['h'], r['ratio'], r['t']))
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print('TSV -> %s' % tsv)
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asyncio.run(main())
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