展开本页目录
开始前准备什么
- 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。
- 制作三帧样本
- 封装TIFF
- 读取文件
- 建立帧页映射
- 核对页数和顺序
- 检查坏封装负例
- 交付容器清单
1. 制作三帧样本
三张图分别写SCAN-A、SCAN-B和SCAN-C，并在图内印相同序号。
保留单帧PNG便于逐一回看。
2. 封装TIFF
用支持多帧的工具保存TIFF，独立检查n_frames=3。
不要只改扩展名，也不要把三图拼成一张长图冒充多帧。
3. 读取文件
通过conv.convert或CLI处理TIFF，保存每页结果。
官方图片接口支持每TIFF frame一页，不应只取第一帧。
官方界面与功能位置
以下为官方文档配图，具体版本与账号入口以当前产品为准。本课练习输入与验收对照见相邻步骤。
4. 建立帧页映射
将frameIndex与输出pageIndex、图内ID连接。
索引0或1起算要写清，不用显示页码推断数组索引。
5. 核对页数和顺序
确认三帧都出现且A、B、C顺序保持。
只识别到A时即使exit0也不通过覆盖检查。
6. 检查坏封装负例
准备单帧版本和错序B-A-C版本，要求清单发现差异。
不以文件字节大小代替帧数检查。
7. 交付容器清单
保存TIFF、单帧源图、帧台账和实际结果。
未执行时输出映射留待填，帧身份来自原稿而非OCR。
下载本课材料并开始操作
练习包包含本课的具体输入、可编辑数据、正反样例与七步说明。index.html 可离线查看原件和验收参考，actual-results.csv 用于记录你实际操作后的结果。
怎样确认已经完成
- 原生TIFF实际有3帧。
- 结果覆盖A/B/C且顺序一致。
- frameIndex和pageIndex起算写清。
常见问题
多页TIFF怎么只识别出第一页？
先独立查看容器是否真有多帧，再检查调用是否用了会只取首帧的读图方式。本课通过Indra文件转换接口，并逐帧对照图内ID。
三张图拼成长图算多页TIFF吗？
不算。多帧容器和单张长图的页面身份不同，应该检查n_frames并保存每帧源图，避免页数验收失真。