Indra图片内文字补识别：切换image_ocr，确认正文不重复且图内标签不漏

素材身份：作者原创输入/可编辑参考。目标工具未在本轮执行。
先打开 index.html；input.csv 是原始字段，reference.csv 是验收基准，negative.csv 是故意构造的坏样例。
actual-results.csv 保留未测状态，实际执行后再填写。

前置条件：
Python环境与本地CPU；Indra使用ONNX，不需要PyTorch或GPU，首次运行需下载约76MB默认模型，math模型另计。
代码Apache2.0；权重modified OpenRAIL-M，有企业规模与竞争用途限制，不能宣传无限制免费商用。
本课原生材料可离线免费检查；目标识别未执行，实际page.source/conf/坐标只能运行后填写。

操作步骤：
1. 准备混合PDF
原生正文写“工具位置见图”，嵌入图片内写A区、B区、C区。
这三个标签必须在图片像素中，不作为可选择文字叠加。

2. 核对文字层组成
用PDF文字选择或独立提取确认正文存在、三个图标签不在层中。
否则无法验证image_ocr补识别作用。

3. 运行默认auto
保留实际source及逐块结果，检查图内文字。
结果可能是hybrid，需按真实返回记录。

4. 关闭image OCR对照
同图同PDF使用--no-image-ocr重跑。
正文应仍可读取，图片内标签覆盖则单独比较。

5. 检查去重边界
把正文和图中文字按来源分别计数。
图中出现与正文相同词时也要保存来源，不能盲目全文去重。

6. 确认标签完整
逐字核对A、B、C，尤其容易混淆的B和8。
出现漏字应保留差异，不凭位置把标签填完整。

7. 交付开关对照
保存PDF、文字层核查、两份原始输出和来源表。
未识别时只交原稿与模式配置，不预填hybrid成功。

验收：
原稿图标签确实不在文字层。
关闭开关只影响图内补识别范围。
正文没有重复且标签逐字核对。

官方资料：
https://huggingface.co/datalab-to/indra-ocr

图片身份：assets/ 为内置image_gen生成的原创练习输入缩略版，原始文件保留在网站图片来源地址。可编辑SVG为作者原生排版。