目前开发环境paddleocrV5版本，c++ qt6.10.1版本，paddle3.2.0版本，Win11，实现了具有下面这些功能的小软件

  • 支持pdf、常见图像格式的文件文本识别
  • 支持server/mobile模型切换
  • 支持不识别(rec)只检测文本(det)
  • 支持同目录文件切换
  • 支持文件预览
  • 支持可视化文本识别框
  • 支持识别结果完整展示：识别文本、置信度、识别框位置
  • 支持识别文本一键复制到剪切板

后续完善计划：

  • 升级到paddleocrV6版
  • 部署到云服务器
  • 支持字段搜索
  • 适配多方向文本
  • 上传github账号训练git操作

工作方面：

此前使用的是cpp+qt写工控软件，软件岗，主要负责整个软件项目维护，用教育版的copilot基本能解决很多问题，我自己也能打log排查挺大部分问题；平时安排的事情比较少，工期不紧，可以专心解bug或者加新功能，但也是因为没有压力，且我本人也不太好问、自律性很一般，公司也只有我一个软件人员，所以直到离职，我对项目的整体把控还是不太够；

近期进来新公司后变成了c#winf写工业控制软件，虽然是算法岗，但是目前阶段工作还是偏向理清公司项目业务，整体项目业务逻辑比前公司要复杂很多，需要考虑的因素更多，机械电气电子算法软件部分都不太完善。现在任务计划也安排的很密很庞大，各类问题还在的项目居然要拿生产结果指标验收成果，压力颇大。不过好在有任务做，不会陷入无目的的发散性学习。坏就坏在公司不太切实际，当前目标计划表安排的工期完全和当前的全职人员水平不符合，且原班非核心人马技术一般傲气太高，由其是原班非研发岗人员，依仗信息差这一优势姿态相当高，天天对我们新人研发指手画脚，实际上他就只是一个应用人员，对项目的整体把控经验为0；过去的开发文件和各种资料经验这些信息差，他们是完全没有给我们新人提供任何一点，所以他们可以说实际上对项目团队协作没有任何推进帮助，只会催和甩锅。底层图像识别、控制实现被代码权限卡死看不到。现在ai模型换成了付费的dsV4flash+Claude Code。经过一个月的磨合现在感觉对付工作足够，加上gpt的外置大脑能完成一些比较复杂的工作了。

两者的相似之处是对机器视觉要求高，也都没有直属上司或同事能和我协同开发。这也是我比较薄弱的点，一是图像处理基础不行，二是没有机器视觉相关经验。

所以我觉得7月份的计划就要考虑钻研halcon去实现基本图像处理操作，不能太过依赖ai写的脚本，现在ds和gpt写的halcon脚本都不太能一次跑通，存在的问题比较大，即便反复和ai对结果修改几次也无济于事。待完成了图像处理的基础强化，以及halcon的使用学习，后续对于ai编写的code才能够更好的审核以排查问题。

生活方面：

梅雨季外加天天加班赶进度，确实少了很多骑行时间。每天回来保底21点，熬夜到两三点是常态，感觉不能再长期这样了，心脏可能会受不了。

没地方做饭，只能吃食堂，加班也不能去亲戚朋友家蹭饭，最近瘦了很多。

习惯方面

自打来了新公司，部分习惯变差了很多，通勤喜欢偷懒睡懒觉然后打车踩点上班，这个需要早点调整。

在家会刷一段时间短视频再玩游戏再洗澡睡觉，需要大幅减少无意义短视频时间，要么学，要么认真玩，不要贪图即时娱乐。

兴趣方面

没有新的兴趣爱好，还是独爱骑行。现在骑行就是看看风景吹吹风，不想追求速度，安全第一，山地车比的是耐力不是速度，骑快了除了能发动态炫耀也没有什么作用（我也几乎不会发动态）。

工作：

  1. 逐渐熟悉项目逻辑了，但是硬件、光学、图像处理的基本概念原理还不太懂，所以阅读代码即便语法过关也看不明白参数的含义；
  2. 跟同事关系还行，但是很明显的就是自己学习进度太慢了，工作效率偏低，现在正是起步阶段，真心建议不要每次都似在起步这里；

思考：

  1. 省钱是好，但是过度地精打细算，想要拿到最大优惠、最优性价比 因而损失的时间成本也很高，不要因小失大；
  2. 还是省钱这事，如果什么东西出现质量问题导致较为严重影响工作效率、生活质量，赶紧掏钱解决，不要硬凑合，起步阶段的抠门，换来的是效率低下成长缓慢，纯纯让自己过得很憋屈；

生活：

  1. 会炒简单的菜了，但是调料量是随意放的，做菜步骤也很随意，菜的口味一般，辣椒炒牛肉/猪肉和辣椒炒蛋一个味道；
  2. 煮饭终于发现内胆底下有刻度，不会煮成粥或者煮干粘锅了；
  3. 睡觉吃饭时间还是非常阴间，跟大学没两样，得改

用到的工具版本号：cmake 3.18.0 vs2019社区版 16.11.21 opencv 4.12.0（按生成的world版本号应该是这个，但是不知道为什么官网release目录下没找到这个版本 ::(疑问) ）

  1. 先在gitbash执行git clone https://github.com/opencv/opencv指令把源码扒下来
  2. 找到文件保存的位置(跟系统搜索栏进入cmd里的目录是同一个位置，我这里是C:\Users\1，1是我的用户名)，打开cmake-gui，源码位置填opencv主目录，build目录指定一个另外的目录
  3. Add entry加入键名"DOPENCV_DOWNLOAD_MIRROR_ID"，类型STRING，键值"gitcode"（这个换gitcode镜像源不确定有没有用，csdn的东西我不好评价）
  4. entry里面勾选BUILD_opencv_world，这个是导入vs项目lib库时用到的，相当于把其他所有opencv依赖库整合在一起了，导入时只填这个opencv_world版本号.lib库就可以了
  5. configure选择vs2019、x64,完了再generate，没成功多试几次
  6. 接着点open project会自动打开生成的vs2019解决方案，按自己需求vs配置选x64-release或者x64-debug啥的
  7. 先右键生成ALL_BUILD项目，再右键生成INSTALL项目，然后就会在build目录底下生成一个install文件夹
  8. 把install文件夹底下的include文件夹直接复制到自己项目主目录
  9. ./install/x64/vc16/lib下的opencv_world4120.lib复制到自己项目主目录的lib目录下
  10. ./install/x64/vc16/bin下的opencv_world4120.dll复制到自己项目x64/release和x64/debug目录下
  11. Vs2019右键项目属性c/c++→常规→附加包含目录，加上项目主目录下include的地址
  12. 链接器→常规→附加库目录，加上主目录下lib的地址
  13. 链接器→输入→附加依赖项，加上opencv_world4120.lib，再点确认或者应用即可完成opencv导入vs2019

配环境一生之敌 ::(酸爽)

2025-06-30：写完这篇文章后发现，虽然编译成功了，能够正常使用libtiff库，但是libtiff库默认不支持jpeg格式，所以如果需要libtiff能够解析jpeg格式文件，需要附带jpeg进行编译，这个我还没有完全实现。待填坑ing……

背景：Windows11、VS2019、已成功安装libtiff库但无法解析使用了JPEG压缩的tiff或者svs图像

使用libtiff库时报错：
xxx.tiff: JPEG compression support is not configured.

问题出现的原因是libtiff库本身不支持JPEG压缩，所以需要额外安装JPEG压缩第三方库

步骤：
1.首先是安装并解压 JPEG压缩包，点击界面上的 jpegsr9f.zip 链接就会自动下载zip包
2.打开vs2019的“Developer Command Prompt for VS 2019”工具（系统搜索能搜到）
3.cd到jpeg-9f这个目录
4.键入命令行 nmake /f makefile.vs setup-v16 ，当前目录下会自动生成一个jpeg.sln
5.用vs2019打开jpeg项目，配置改成release x64，右键项目生成
6.测试是否成功：vs2019打开jpeg-9f目录下的apps.sln，全部生成
7.还是用第二步的工具，在jpeg-9f/这个目录下，执行命令 nmake /f makefile.vs test-64
8.若出现下面这个结果则表示JPEG库编译成功

Microsoft (R) 程序维护实用工具 14.29.30147.0 版
版权所有 (C) Microsoft Corporation。  保留所有权利。

        IF EXIST .\Release\testout* del .\Release\testout*
        .\Release\x64\djpeg -dct int -ppm -outfile .\Release\testout.ppm testorig.jpg
        .\Release\x64\djpeg -dct int -gif -outfile .\Release\testout.gif testorig.jpg
        .\Release\x64\djpeg -dct int -bmp -colors 256 -outfile .\Release\testout.bmp testorig.jpg
        .\Release\x64\cjpeg -dct int -outfile .\Release\testout.jpg testimg.ppm
        .\Release\x64\djpeg -dct int -ppm -outfile .\Release\testoutp.ppm testprog.jpg
        .\Release\x64\cjpeg -dct int -progressive -opt -outfile .\Release\testoutp.jpg testimg.ppm
        .\Release\x64\jpegtran -outfile .\Release\testoutt.jpg testprog.jpg
        fc /b testimg.ppm .\Release\testout.ppm
正在比较文件 testimg.ppm 和 .\RELEASE\TESTOUT.PPM
FC: 找不到差异

        fc /b testimg.gif .\Release\testout.gif
正在比较文件 testimg.gif 和 .\RELEASE\TESTOUT.GIF
FC: 找不到差异

        fc /b testimg.bmp .\Release\testout.bmp
正在比较文件 testimg.bmp 和 .\RELEASE\TESTOUT.BMP
FC: 找不到差异

        fc /b testimg.jpg .\Release\testout.jpg
正在比较文件 testimg.jpg 和 .\RELEASE\TESTOUT.JPG
FC: 找不到差异

        fc /b testimg.ppm .\Release\testoutp.ppm
正在比较文件 testimg.ppm 和 .\RELEASE\TESTOUTP.PPM
FC: 找不到差异

        fc /b testimgp.jpg .\Release\testoutp.jpg
正在比较文件 testimgp.jpg 和 .\RELEASE\TESTOUTP.JPG
FC: 找不到差异

        fc /b testorig.jpg .\Release\testoutt.jpg
正在比较文件 testorig.jpg 和 .\RELEASE\TESTOUTT.JPG
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