小更新，但是是比较完善的版本，加油

2025-05-10 13:05:02 +08:00 · 2025-05-10 13:05:02 +08:00 · 9b2007a995
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--- a/README.md
+++ b/README.md
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-# OCR订单处理系统 v1.0
+# 益选-OCR订单处理系统

-基于百度OCR API的订单处理系统，用于识别采购订单图片并生成Excel采购单。
+## 项目简介
+益选-OCR订单处理系统是一款基于Python的图形化本地订单自动化处理工具，支持采购单图片OCR识别、Excel数据处理、采购单合并、烟草订单专用处理等功能，适用于中小型企业、商超、烟草公司等场景。

-## 版本信息
+## 主要功能
+- 图片采购单OCR识别，自动生成标准Excel采购单
+- Excel采购单智能处理与格式转换
+- 多采购单合并为总单，支持批量处理
+- 烟草公司订单明细专用处理与格式转换
+- 条码映射与单位转换规则自定义
+- 图形化界面，支持批量、单文件、完整流程一键处理
+- 系统设置界面，支持API、路径、性能等参数自定义
+- 日志管理与处理结果预览
+- 键盘快捷键支持

- **当前版本**: v1.5
- **发布日期**: 2025-05-09
- **作者**: OCR订单处理团队
-
-## 功能特点
-
- **图像OCR识别**：支持对采购单图片进行OCR识别并生成Excel文件
- **Excel数据处理**：读取OCR识别的Excel文件并提取商品信息
- **采购单生成**：按照模板格式生成标准采购单Excel文件
- **采购单合并**：支持多个采购单合并为一个总单
- **批量处理**：支持批量处理多张图片
- **图形界面**：提供简洁直观的图形界面，方便操作
- **命令行支持**：支持命令行方式调用，便于自动化处理
- **OCR识别**: 支持图片中表格的自动识别和提取
- **Excel处理**: 将OCR识别结果处理为规范的Excel表格
- **订单合并**: 将多个采购单自动合并为一个总表
- **完整流程**: 一键执行从OCR识别到订单合并的完整处理流程
- **烟草订单处理**: 专门处理烟草公司特定格式的订单明细文件，生成银豹采购单
-
-## 系统架构
-
-### 目录结构
-
-```
-orc-order-v2/
-│
-├── app/                  # 应用主目录
-│   ├── config/           # 配置目录
-│   │   ├── settings.py   # 配置管理
-│   │   └── defaults.py   # 默认配置值
-│   │
-│   ├── core/             # 核心功能
-│   │   ├── ocr/          # OCR相关功能
-│   │   │   ├── baidu_ocr.py      # 百度OCR接口
-│   │   │   └── table_ocr.py      # 表格OCR处理
-│   │   │
-│   │   ├── excel/        # Excel处理
-│   │   │   ├── processor.py      # Excel处理核心
-│   │   │   ├── merger.py         # 订单合并功能
-│   │   │   └── converter.py      # 单位转换与规格处理
-│   │   │
-│   │   └── utils/        # 工具函数
-│   │       ├── file_utils.py     # 文件处理工具
-│   │       └── log_utils.py      # 日志工具
-│   │
-│   └── services/         # 服务层
-│       ├── ocr_service.py        # OCR服务
-│       └── excel_service.py      # Excel处理服务
-│
-├── data/                 # 数据目录
-│   ├── input/            # 输入图片目录
-│   ├── output/           # 处理结果输出目录
-│   ├── temp/             # 临时文件目录
-│   └── backup/           # 备份目录
-│
-├── logs/                 # 日志目录
-│
-├── templates/            # 模板目录
-│   └── 银豹-采购单模板.xls    # Excel模板文件
-│
-├── config.ini            # 配置文件
-├── run.py                # 命令行入口脚本
-├── 启动器.py               # 图形界面启动器
-└── README.md             # 项目说明文档
-```
-
-## 安装与配置
-
-### 环境要求
-
- Python 3.8+
- 百度OCR API账号及密钥
-
-### 安装依赖
+## 安装与运行
+### 1. 环境准备
+- 推荐Python 3.8及以上版本
+- Windows 10/11（推荐），支持部分Linux发行版

+### 2. 安装依赖
 ```bash
 pip install -r requirements.txt
 ```

-### 配置文件
-
-在`config.ini`中配置以下信息：
-
-```ini
-[OCR]
-api_key = 你的百度OCR API Key
-secret_key = 你的百度OCR Secret Key
-
-[Paths]
-input_folder = data/input
-output_folder = data/output
-template_file = templates/银豹-采购单模板.xls
+### 3. 启动程序
+- 图形界面启动：
+```bash
+python 启动器.py
+```
+- 命令行模式：
+```bash
+python run.py --help
 ```

-## 使用方法
-
-1. **启动系统**
-   - 双击运行 `启动器.py` 文件，启动图形界面
-   - 或者通过命令行运行 `python run.py <命令> [选项]`
-
-2. **图形界面操作**
-   - **处理Excel文件**: 处理指定的Excel文件或最新的Excel文件
-   - **OCR批量识别**: 批量处理input目录下的所有图片
-   - **完整处理流程**: 一键执行OCR识别、Excel处理和订单合并
-   - **处理单个图片**: 处理指定的单张图片
-   - **合并采购单**: 合并多个采购单为一个总表
-   - **处理烟草订单**: 处理烟草公司特定格式的订单明细文件，生成银豹采购单格式
-   - **整理项目文件**: 整理项目文件结构
-   - **清除处理缓存**: 清除处理缓存，使系统重新处理所有文件
-   - **清理文件**: 清理所有数据文件
-   - **切换主题**: 在浅色和深色主题之间切换
-
-## 命令行使用
-
-系统支持通过命令行操作，基本用法：
+## 依赖环境
+- Python 3.8+
+- 主要依赖库：tkinter、pandas、numpy、xlrd、xlwt、xlutils、requests、openpyxl 等
+- 详见 requirements.txt

+## 目录结构
 ```
-python run.py <命令> [选项]
+├── app/                # 主程序模块
+│   ├── config/         # 配置管理
+│   ├── core/           # 核心功能（OCR、Excel、工具等）
+│   ├── services/       # 服务层（业务逻辑）
+│   └── ...
+├── data/               # 输入输出与缓存目录
+├── templates/          # Excel模板文件
+├── logs/               # 日志文件
+├── run.py              # 命令行主入口
+├── 启动器.py           # 图形界面主入口
+├── requirements.txt    # 依赖包列表
+├── README.md           # 使用说明
+├── 更新日志.md         # 更新日志
+└── ...
 ```

-支持的命令：
-
-1. **ocr**: OCR识别
-   ```
-   python run.py ocr [--input 图片路径] [--batch] [--batch-size 批大小] [--max-workers 最大线程数]
-   ```
-
-2. **excel**: Excel处理
-   ```
-   python run.py excel [--input Excel文件路径]
-   ```
-
-3. **merge**: 订单合并
-   ```
-   python run.py merge [--input 采购单文件路径列表,以逗号分隔]
-   ```
-
-4. **pipeline**: 完整流程
-   ```
-   python run.py pipeline [--input 图片路径]
-   ```
-
-5. **tobacco**: 烟草订单处理
-   ```
-   python run.py tobacco [--input 烟草订单明细文件路径]
-   ```
-
-## 单位处理规则
-
-系统支持多种单位的智能处理，自动识别和转换不同的计量单位。单位处理逻辑如下：
-
-### 标准单位处理
-
-| 单位 | 处理规则 | 示例 |
-|------|----------|------|
-| 件 | 数量×包装数量<br>单价÷包装数量<br>单位转换为"瓶" | 1件(规格1*12) → 12瓶<br>单价108元/件 → 9元/瓶 |
-| 箱 | 数量×包装数量<br>单价÷包装数量<br>单位转换为"瓶" | 2箱(规格1*24) → 48瓶<br>单价120元/箱 → 5元/瓶 |
-| 包 | 保持原数量和单位不变 | 3包 → 3包 |
-| 其他单位 | 保持原数量和单位不变 | 5瓶 → 5瓶 |
-
-### 单位自动推断规则
-
-系统能够在缺少单位信息时，根据规格和其他信息自动推断单位：
-
-1. 当单位为空，并且同时具备以下条件时：
-   - 有商品编码
-   - 有规格信息
-   - 有数量信息
-   - 有单价信息
-   - 规格符合容量*数量格式（如"500ml*15"、"1L*12"等）或简单的数量*数量格式（如"1*12"）
-   
-   系统会：
-   - 自动将单位设置为"件"
-   - 然后按照件的处理规则进行转换
-   
-   示例：
-   - 商品编码: 6954767400129
-   - 名称: 美汁源果粒橙1.8L*8瓶
-   - 规格: 1.8L*8
-   - 数量: 1
-   - 单价: 65
-   - 单位: (空)
-   
-   处理后：
-   - 单位被推断为"件"
-   - 数量: 1 * 8 = 8
-   - 单价: 65 / 8 = 8.125
-   - 单位: 瓶
-
-### 提和盒单位特殊处理
-
-系统对"提"和"盒"单位有特殊的处理逻辑：
-
-1. 当规格是三级格式（如1*5*12）时：
-   - 按照件的计算方式处理
-   - 数量 = 原始数量 × 包装数量
-   - 单位转换为"瓶"
-   - 单价 = 原始单价 ÷ 包装数量
-   
-   示例：3提(规格1*5*12) → 36瓶
-
-2. 当规格是二级格式（如1*16）时：
-   - **保持原数量不变**
-   - **保持原单位不变**
-   
-   示例：3提(规格1*16) → 仍然是3提
-
-### 特殊条码处理
-
-系统支持对特定条码进行特殊处理，这些条码的处理规则会覆盖上述的标准单位处理规则：
-
-1. 特殊条码配置：
-   ```python
-   special_barcodes = {
-       '6925019900087': {
-           'multiplier': 10,  # 数量乘以10
-           'target_unit': '瓶',  # 目标单位
-           'description': '特殊处理：数量*10，单位转换为瓶'
-       },
-       # 条码映射配置
-       '6920584471055': {
-           'map_to': '6920584471017',  # 映射到新条码
-           'description': '条码映射：6920584471055 -> 6920584471017'
-       }
-       # 可以添加更多特殊条码的配置
-   }
-   ```
-
-2. 条码映射规则：
-   - 当遇到特定条码时，自动将其映射为对应的目标条码
-   - 条码映射完成后，会继续按照标准单位处理规则处理数量和单价的转换
-   - 如果映射的条码单位是"件"或"箱"，会按照件/箱的规则展开处理
-   - 系统内置的条码映射规则包括：
-     1. 6920584471055 → 6920584471017
-     2. 6925861571159 → 69021824
-     3. 6923644268923 → 6923644268480
-
-3. 其他特殊处理规则：
-   - 当遇到特殊条码时，无论规格是二级还是三级
-   - 无论单位是提还是盒还是件
-   - 都按照特殊条码配置进行处理
-   - 数量乘以配置的倍数
-   - 单位转换为配置的目标单位
-   - 如果有单价，单价除以配置的倍数
-
-## 智能规格推断
-
-当规格信息为空时，系统能从商品名称自动推断规格：
-
-1. 匹配"xx入"格式：
-   - 如"445水溶C血橙15入纸箱" → 规格推断为 1*15
-
-2. 匹配直接包含规格的格式：
-   - 如"500-东方树叶-绿茶1*15-纸箱装" → 规格推断为 1*15
-
-3. 匹配容量格式：
-   - 如"12.9L桶装水" → 规格推断为 12.9L*1
-
-4. 其他商品命名模式：
-   - 如"900树叶茉莉花茶12入纸箱" → 规格推断为 1*12
-   - 如"500茶π蜜桃乌龙15纸箱" → 规格推断为 1*15
-
-## 注意事项
-
-1. 确保输入文件格式正确，支持jpg、png等图片格式
-2. 处理结果将输出到data/output目录下
-3. 定期清理临时文件和日志文件
-4. 及时更新百度OCR API密钥
-5. 为避免数据丢失，可使用清理功能前的备份选项
-
-## 错误排查
-
- **OCR识别失败**：检查API密钥是否正确，图片是否符合要求
- **Excel处理失败**：检查OCR识别结果是否包含必要的列（条码、数量、单价等）
- **模板填充错误**：确保模板文件存在且格式正确
-
-## 开发说明
-
-如需进行二次开发或扩展功能，请参考以下说明：
-
-1. 核心逻辑位于`app/core`目录
-2. 添加新功能建议遵循已有的模块化结构
-3. 使用`app/services`目录中的服务类调用核心功能
-4. 日志记录已集成到各模块，便于调试
-
-## 许可证
-
-MIT License
+## 常见问题
+- **Q: 启动时报错缺少依赖？**
+  A: 请先运行 `pip install -r requirements.txt` 安装所有依赖。
+- **Q: OCR识别失败或API报错？**
+  A: 请在系统设置中正确填写API Key和Secret Key，并确保网络畅通。
+- **Q: 处理结果找不到？**
+  A: 默认输出在 `data/output/` 目录，可在系统设置中自定义。
+- **Q: 如何自定义条码映射和单位规则？**
+  A: 通过"编辑条码映射"按钮进入图形化编辑界面。
+- **Q: 其他问题？**
+  A: 请查看日志窗口或logs目录下日志文件，或联系作者。

 ## 联系方式
+- 作者：欢欢欢
+- 邮箱：huanhuanhuan@example.com
+- QQ：123456789
+- Issues反馈：请在项目仓库提交Issue

-如有问题，请提交Issue或联系开发者。 
+---
+
+© 2025 益选-OCR订单处理系统 by 欢欢欢 
--- a/启动器.py
+++ b/启动器.py
@ -683,6 +683,27 @@ def create_collapsible_frame(parent, title, initial_state=True):
    
    return content_frame, state_var

+def process_single_image_with_status(log_widget, status_bar):
+    status_bar.set_status("选择图片中...")
+    file_path = select_file(log_widget)
+    if file_path:
+        status_bar.set_status("开始处理图片...")
+        run_command_with_logging(["python", "run.py", "ocr", "--input", file_path], log_widget, status_bar)
+    else:
+        status_bar.set_status("操作已取消")
+        add_to_log(log_widget, "未选择文件，操作已取消\n", "warning")
+
+def process_excel_file_with_status(log_widget, status_bar):
+    status_bar.set_status("选择Excel文件中...")
+    file_path = select_excel_file(log_widget)
+    if file_path:
+        status_bar.set_status("开始处理Excel文件...")
+        run_command_with_logging(["python", "run.py", "excel", "--input", file_path], log_widget, status_bar)
+    else:
+        status_bar.set_status("开始处理最新Excel文件...")
+        add_to_log(log_widget, "未选择文件，尝试处理最新的Excel文件\n", "info")
+        run_command_with_logging(["python", "run.py", "excel"], log_widget, status_bar)
+
 def main():
    """主函数"""
    # 确保必要的目录结构存在并转移旧目录内容
@ -911,33 +932,6 @@ def main():
    # 底部说明
    tk.Label(left_frame, text="© 2025 益选-OCR订单处理系统 v1.0 by 欢欢欢", font=("Arial", 9)).pack(side=tk.BOTTOM, pady=10)
    
-    # 修改单个图片和Excel处理函数以使用状态栏
-    def process_single_image_with_status(log_widget, status_bar):
-        status_bar.set_status("选择图片中...")
-        file_path = select_file(log_widget)
-        if file_path:
-            status_bar.set_status("开始处理图片...")
-            run_command_with_logging(["python", "run.py", "ocr", "--input", file_path], log_widget, status_bar)
-        else:
-            status_bar.set_status("操作已取消")
-            add_to_log(log_widget, "未选择文件，操作已取消\n", "warning")
-    
-    def process_excel_file_with_status(log_widget, status_bar):
-        status_bar.set_status("选择Excel文件中...")
-        file_path = select_excel_file(log_widget)
-        if file_path:
-            status_bar.set_status("开始处理Excel文件...")
-            run_command_with_logging(["python", "run.py", "excel", "--input", file_path], log_widget, status_bar)
-        else:
-            status_bar.set_status("开始处理最新Excel文件...")
-            add_to_log(log_widget, "未选择文件，尝试处理最新的Excel文件\n", "info")
-            run_command_with_logging(["python", "run.py", "excel"], log_widget, status_bar)
-    
-    # 替换原始函数引用
-    global process_single_image, process_excel_file
-    process_single_image = process_single_image_with_status
-    process_excel_file = process_excel_file_with_status
-    
    # 绑定键盘快捷键
    bind_keyboard_shortcuts(root, log_text, status_bar)