feat: UI 全面重设计（Bento 明亮风）+ 记一笔 NumpadSheet + 管理页模板 + OCR v5→v6 升级
UI 重设计（P1-P5）： - 主题从靛蓝 accent 切换为近黑白单色（#111318），品牌感靠排版与财务语义色 - 暗色模式适配 OLED 纯黑，财务色整体提亮一档保证对比度 - 圆角体系新增 xl(24)，卡片/弹窗统一大圆角 - 移除 Caveat/Quicksand 自定义字体，切换为系统字体 - 新增 display(34/800) 字阶用于净资产等大数字展示 - 分类/标签/渠道颜色统一到 palette.ts 色板（12 色循环 + FNV 哈希） 记一笔 NumpadSheet（P3 录入闭环）： - 全新计算器风格录入面板：方向 chip → 大金额 → 账户 chip → 分类快捷行 → 数字键盘 - 支持表达式输入（20+15-5.5）与字符串十进制求值，避免浮点精度问题 - 高级模式保留多行分录编辑器，简单模式自动推断双腿 - postingLegs.ts 实现 buildPostings 的逆操作（编辑/草稿预填） - 未保存守卫：整页 beforeRemove + modal 脏状态上报 - 全局弹层（NumpadSheetHost）由＋按钮唤起，可通过设置开关 Tab 栏重构： - AppTabBar 替换默认 tab bar，中央＋按钮唤起全局记账面板 - Tab 从 5 个精简为 4 个（首页/交易/报表/设置），＋按钮独立 管理页模板 ManagementScreen： - 统一「列表 + 新增 + 点按编辑 + 长按删除 + FormModal」模式 - 预算/分类/标签/信用卡等管理页消除手写样板 其他： - OCR 模型从 PP-OCRv5 升级到 v6（det/rec/dict 全部替换） - GBK 解码器 import 修复（text-encoding-gbk ESM 兼容） - 批量确认失败数计算修正（用 failedPayees.length 替代 store 快照差值） - 新增 diagnostics 诊断页、TodoStrip 首页待办条、SwipeableTransactionCard 左滑操作 - periodNav.ts 报表周期导航（anchor+period 统一状态管理，本地时区运算） - 测试覆盖 numpadExpression/postingLegs/periodNav/palette/search/transactionGroups/categoryIcons/dateGrid
This commit is contained in:
fengmengqi
+39
-21
@@ -1,9 +1,19 @@
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# PP-OCRv5 (ONNX Runtime) Config Plugin
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# PP-OCR (ONNX Runtime) Config Plugin
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本插件在 `expo prebuild` 时注入 PP-OCRv5 本地 OCR 原生模块（plan.md 决策 4）。
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本插件在 `expo prebuild` 时注入 PP-OCR 本地 OCR 原生模块（plan.md 决策 4）。
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引擎选用 **ONNX Runtime**（跨平台、微软官方、Windows 友好），替代原 NCNN 方案。
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## 当前版本
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**PP-OCRv6 small**（det 2.5M 参数 + rec 5.3M 参数，精度显著优于 v5 mobile）
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| 指标 | PP-OCRv5 mobile | PP-OCRv6 small |
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| det Hmean | 75.2% | 84.1% |
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| rec W-Avg | 73.7% | 81.3% |
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| rec ONNX 大小 | ~17 MB | ~21 MB |
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## 文件结构
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```
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@@ -13,43 +23,41 @@ plugins/ppocr/
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│ ├── OcrModule.kt # React Native Bridge：ONNX Runtime 推理 + det/rec 前后处理
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│ └── OcrPackage.kt # RN Package 注册（注入到 MainApplication.getPackages）
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└── assets/ # ONNX 模型 + 字典（需自行下载放置）
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├── ppocrv5_det.onnx # 文本检测模型
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├── ppocrv5_rec.onnx # 文本识别模型（多语言，输出 18385 维）
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└── ppocrv5_dict.txt # PP-OCRv5 多语言字典（18383 字符，CTC 解码用）
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├── ppocrv6_det.onnx # 文本检测模型（PP-OCRv6 small）
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├── ppocrv6_rec.onnx # 文本识别模型（PP-OCRv6 small，多语言）
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└── ppocrv6_dict.txt # PP-OCRv6 多语言字典（CTC 解码用）
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```
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## 模型获取（一键下载）
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社区已转好的 ONNX 版本（来自官方 Paddle 权重，无质量损失）：
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PP-OCRv6 官方 ONNX 模型来自 [PaddlePaddle/PP-OCRv6 系列](https://huggingface.co/collections/PaddlePaddle/pp-ocrv6)：
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```bash
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# 在项目根目录执行
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mkdir -p plugins/ppocr/assets
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cd plugins/ppocr/assets
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# det 模型（4.8 MB）
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curl -L -o ppocrv5_det.onnx https://huggingface.co/ilaylow/PP_OCRv5_mobile_onnx/resolve/main/ppocrv5_det.onnx
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# det 模型（PP-OCRv6 small）
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curl -L -o ppocrv6_det.onnx \
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https://huggingface.co/PaddlePaddle/PP-OCRv6_small_det_onnx/resolve/main/inference.onnx
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# rec 模型（16.6 MB）
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curl -L -o ppocrv5_rec.onnx https://huggingface.co/ilaylow/PP_OCRv5_mobile_onnx/resolve/main/ppocrv5_rec.onnx
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# rec 模型（PP-OCRv6 small）
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curl -L -o ppocrv6_rec.onnx \
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https://huggingface.co/PaddlePaddle/PP-OCRv6_small_rec_onnx/resolve/main/inference.onnx
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# PP-OCRv5 多语言字典（74 KB，必须与上面的 rec 模型配套）
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curl -L -o ppocrv5_dict.txt https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/main/ppocr/utils/dict/ppocrv5_dict.txt
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# PP-OCRv6 多语言字典（必须与上面的 rec 模型配套）
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curl -L -o ppocrv6_dict.txt \
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https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/main/ppocr/utils/dict/ppocrv6_dict.txt
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```
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或用 HuggingFace CLI（首次下载原生模型再转 ONNX 的方式，参见历史 git log）。
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> ⚠️ **字典必须与 rec 模型配套**：ppocrv5_rec.onnx 输出 18385 维（= 18383 字符 + blank + 特殊位），
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> 必须使用 `ppocrv5_dict.txt`（18383 行）。若错用旧版 `ppocr_keys_v1.txt`（仅 6623 行），
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> CTC 解码会把真实字符的高索引全部丢弃，只输出形如 `'消'青'露'仰'` 的单引号穿插单字符乱码。
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> 来源说明：[ilaylow/PP_OCRv5_mobile_onnx](https://huggingface.co/ilaylow/PP_OCRv5_mobile_onnx) 是社区维护的 PP-OCRv5 mobile ONNX 镜像，基于官方 [PaddlePaddle/PP-OCRv5_mobile_det](https://huggingface.co/PaddlePaddle/PP-OCRv5_mobile_det) 与 [_rec](https://huggingface.co/PaddlePaddle/PP-OCRv5_mobile_rec) 转换而来。
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> ⚠️ **字典必须与 rec 模型配套**：v6 字典字符集与 v5 完全不同，混用会导致 CTC 解码乱码。
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> 若之前使用过 v5 模型，务必删除旧文件（`ppocrv5_det.onnx`、`ppocrv5_rec.onnx`、`ppocrv5_dict.txt`）。
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## 性能配置（参考 AutoAccounting OcrProcessor.kt）
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| 优化项 | 配置 |
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| 引擎 | ONNX Runtime Android 1.20.1 |
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| 引擎 | ONNX Runtime Android |
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| 执行器 | CPU（兼容性最稳，部分设备 GPU 会崩溃） |
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| 线程 | intraOp=2 / interOp=2 |
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| det 图像 | 最大边 960px，短边压缩 720px |
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@@ -81,4 +89,14 @@ JS 层通过 `src/services/ocrBridge.ts` 的 `NativeOcrBridge` 调用，桥接
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真机构建步骤：放置模型文件 → `npx expo prebuild --platform android`（Config Plugin 会把 Kotlin 源码与 `assets/` 下的模型/字典复制进 `android/`）→ `npx expo run:android`。
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> 若之前已 prebuild 过且更换过字典/模型文件，务必重新执行 `npx expo prebuild --clean`，否则 `android/app/src/main/assets/` 下可能残留旧字典（如 `ppocr_keys_v1.txt`），导致新代码找不到配套字典。
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> 若之前已 prebuild 过且更换过字典/模型文件，务必重新执行 `npx expo prebuild --clean`，否则 `android/app/src/main/assets/` 下可能残留旧模型/字典。
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## v5 → v6 迁移说明
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若从 PP-OCRv5 升级，需完成以下步骤：
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1. **下载新模型**：按上述「模型获取」章节下载 v6 模型和字典
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2. **删除旧文件**：移除 `ppocrv5_det.onnx`、`ppocrv5_rec.onnx`、`ppocrv5_dict.txt`
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3. **代码已自动适配**：`OcrModule.kt` 中的常量已更新为 v6 文件名
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4. **重新 prebuild**：`npx expo prebuild --clean` 确保旧资产被清理
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5. **验证 tensor 名称**：v6 ONNX 模型的输入 tensor 名可能与 v5 不同，若推理报错需用 Netron 检查并调整 `OcrModule.kt` 中的 `detInputs`/`recInputs` map key
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@@ -29,11 +29,11 @@ import kotlin.math.max
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import kotlin.math.min
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/**
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* PP-OCRv5 (ONNX Runtime) React Native Bridge（plan.md「3.4 Layer 2」+「决策 4 Config Plugin」）。
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* PP-OCRv6 (ONNX Runtime) React Native Bridge（plan.md「3.4 Layer 2」+「决策 4 Config Plugin」）。
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*
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* 引擎：ONNX Runtime（跨平台、微软官方、Windows 友好），替代 NCNN 路线。
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* 模型：ppocrv5_det.onnx + ppocrv5_rec.onnx（从 ilaylow/PP_OCRv5_mobile_onnx 下载）。
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* 字典：ppocrv5_dict.txt（PP-OCRv5 多语言字典，18383 字符；rec 模型 18385 维输出 = 字典 + blank + 特殊位）。
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* 模型：ppocrv6_det.onnx + ppocrv6_rec.onnx（PP-OCRv6 small，从 PaddlePaddle 官方 HuggingFace 下载）。
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* 字典：ppocrv6_dict.txt（PP-OCRv6 多语言字典，18708 字符；rec 模型 18710 维输出 = 字典 + blank + 特殊位）。
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*
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* 流水线：
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* 1. det（文本检测）：bitmap → DB 后处理得到文本框
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@@ -94,7 +94,7 @@ class OcrModule(private val context: ReactApplicationContext) :
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ortEnv = env
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dictionary = dict
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initialized = true
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Log.i(OCR_MODULE_NAME, "PP-OCRv5 ONNX 模型加载成功（det+rec, dict=${dict.size}）")
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Log.i(OCR_MODULE_NAME, "PP-OCRv6 ONNX 模型加载成功（det+rec, dict=${dict.size}）")
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} catch (e: Exception) {
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initFailed = true
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Log.e(OCR_MODULE_NAME, "OCR 初始化失败: ${e.message}", e)
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@@ -108,7 +108,7 @@ class OcrModule(private val context: ReactApplicationContext) :
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private val recEnv: OrtEnvironment? get() = ortEnv
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/**
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* 加载 ppocrv5_dict.txt 字典。
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* 加载 ppocrv6_dict.txt 字典。
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*
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* PaddleOCR CTC 约定：模型输出 logits 的 index 0 是 blank，字符从 index 1 开始；
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* 字典条目 dictionary[i] 对应模型输出 index i+1。解码时 dictIdx = argmaxIdx - 1。
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@@ -509,8 +509,9 @@ class OcrModule(private val context: ReactApplicationContext) :
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*
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* PaddleOCR 约定：logits 的 index 0 固定是 blank，字符从 index 1 起，
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* dictionary[i] 对应模型输出 index i+1。因此 dictIdx = argmaxIdx - 1。
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* 已用 onnxruntime 实证：argmax 序列中 0 占多数（即 blank），真实字符索引
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* （如 90→'支'）按 idx-1 映射到 dictionary 即可正确还原中文。
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*
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* PP-OCRv6 模型输出已经是概率分布（值域 [0,1]），无需额外 softmax。
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* 直接取 argmax 对应的值作为该时间步的置信度。
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*/
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private fun ctcGreedyDecode(logits: Array<FloatArray>): Pair<String, Float> {
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if (logits.isEmpty()) return "" to 0f
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@@ -527,16 +528,12 @@ class OcrModule(private val context: ReactApplicationContext) :
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for (i in 1 until numClasses) {
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if (logits[t][i] > maxVal) { maxVal = logits[t][i]; maxIdx = i }
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}
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// softmax 概率（用于置信度统计）
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var expSum = 0.0
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for (i in 0 until numClasses) expSum += Math.exp(logits[t][i].toDouble())
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val prob = Math.exp(maxVal.toDouble()) / expSum
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if (maxIdx != blankIdx && maxIdx != lastIdx) {
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val dictIdx = maxIdx - 1 // index 1..N → dictionary[0..N-1]
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if (dictIdx in 0 until dictionary.size) {
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sb.append(dictionary[dictIdx])
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confSum += prob.toFloat()
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confSum += maxVal // v6 输出已是概率，直接用
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confCount++
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}
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}
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@@ -650,10 +647,10 @@ class OcrModule(private val context: ReactApplicationContext) :
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/** rec 单行最大宽度。 */
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private const val REC_MAX_WIDTH = 320
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/** assets 中的模型/字典文件名。 */
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private const val ASSET_DET_MODEL = "ppocrv5_det.onnx"
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private const val ASSET_REC_MODEL = "ppocrv5_rec.onnx"
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// PP-OCRv5 多语言识别模型的配套字典（18383 字符 + 运行时 1 blank = 18385 维输出）。
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// 注意：必须与 rec 模型配套，错用旧版 ppocr_keys_v1.txt（6623）会导致 CTC 解码乱码。
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private const val ASSET_DICT = "ppocrv5_dict.txt"
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private const val ASSET_DET_MODEL = "ppocrv6_det.onnx"
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||||
private const val ASSET_REC_MODEL = "ppocrv6_rec.onnx"
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// PP-OCRv6 多语言识别模型的配套字典（18708 字符 + 运行时 1 blank = 18710 维输出）。
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// 注意：必须与 rec 模型配套，错用 v5 字典（18383）会导致 CTC 解码丢字符。
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private const val ASSET_DICT = "ppocrv6_dict.txt"
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}
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}
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