有一张图片如下所示：
Kimi上有一个功能，就是解析图片内容，给出回答：
这样可以用于拍照向AI提问的场景，我自己也有这方面的需求，因此动手实践了一下。
自己动手实现的效果如下所示：
那么自己如何实现呢？
可以通过添加一个OCR的功能来实现。中文图片文字识别也就是OCR效果比较好的是百度开源的PaddleOCR，之前介绍过PaddleOCR的.NET绑定PaddleSharp，见这篇文章：C#使用PaddleOCR进行图片文字识别。
之前使用PaddleOCR的时候，我已经在电脑上安装了一个虚拟环境，因为需求比较简单，就是将图片进行文字识别之后返回文本就行了，因此今天玩个不一样的，不用.NET绑定，直接调用Python脚本就好了。
那么现在拆解任务就是：
C#如何调用Python脚本？
那么就先来试一下，最简单的调用，调用Python脚本输出一个Hello：
print("Hello")
可以使用 System.Diagnostics.Process 类来启动一个外部进程来运行Python脚本:
string pythonScriptPath = @"D:\学习路线\人工智能\图片文字识别\test.py"; // 替换为你的Python脚本路径
string pythonExecutablePath = @"D:\SoftWare\Anaconda\envs\paddle_env\python.exe"; // 替换为你的Python解释器路径
ProcessStartInfo start = new ProcessStartInfo();
start.FileName = pythonExecutablePath;
start.Arguments =$"{pythonScriptPath}";
start.UseShellExecute = false;
start.RedirectStandardOutput = true;
start.RedirectStandardError = true;
start.CreateNoWindow = true;
using (Process process = Process.Start(start))
{
using (System.IO.StreamReader reader = process.StandardOutput)
{
string result = reader.ReadToEnd();
MessageBox.Show(result);
}
using (System.IO.StreamReader errorReader = process.StandardError)
{
string errors = errorReader.ReadToEnd();
if (!string.IsNullOrEmpty(errors))
{
MessageBox.Show("Errors: " + errors);
}
}
}
其中ProcessStartInfo各属性的解释如下：
- FileName：
- 含义：指定要启动的程序或文档的名称。
- 示例：在这里，
pythonExecutablePath是 Python 解释器的路径，如"C:\path\to\python.exe"。
- Arguments：
- 含义：指定传递给要启动程序的命令行参数。
- 示例：在这里，
pythonScriptPath是你要执行的 Python 脚本的路径，如"C:\path\to\hello.py"。
- UseShellExecute：
- 含义：指定是否使用操作系统 shell 来启动进程。如果设置为
false，则直接启动进程；如果设置为true，则通过 shell 启动进程。 - 示例：在这里，设置为
false，表示不使用 shell 启动进程，而是直接启动 Python 解释器。
- 含义：指定是否使用操作系统 shell 来启动进程。如果设置为
- RedirectStandardOutput：
- 含义：指定是否将子进程的标准输出重定向到
Process.StandardOutput流。 - 示例：在这里，设置为
true，表示将 Python 脚本的输出重定向到Process.StandardOutput，以便你可以读取它。
- 含义：指定是否将子进程的标准输出重定向到
- RedirectStandardError：
- 含义：指定是否将子进程的标准错误输出重定向到
Process.StandardError流。 - 示例：在这里，设置为
true，表示将 Python 脚本的错误输出重定向到Process.StandardError，以便你可以读取它。
- 含义：指定是否将子进程的标准错误输出重定向到
- CreateNoWindow：
- 含义：指定是否在新窗口中启动进程。如果设置为
true，则不会创建新窗口；如果设置为false，则会创建新窗口。 - 示例：在这里，设置为
true，表示不创建新窗口，即在后台运行 Python 脚本。
- 含义：指定是否在新窗口中启动进程。如果设置为
现在查看一下运行效果：
获取到了Python脚本输出的值。
那么再拆解一下任务，我们需要在命令行中传入一个参数，该如何实现呢？
import sys
# 检查是否有参数传递
if len(sys.argv) > 1:
n = sys.argv[1]
print(f"hello {n}")
else:
print("请提供一个参数")
只需修改下图中，这两处地方即可：
现在再来试下效果：
成功在命令行中传入了一个参数。
那么现在我们的准备工作已经做好了。
PaddleOCR的使用脚本如下：
import sys
import logging
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
# Paddleocr目前支持的多语言语种可以通过修改lang参数进行切换
# 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`
# 检查是否有参数传递
if len(sys.argv) > 1:
imagePath = sys.argv[1]
else:
print("请提供一个参数")
# 配置日志级别为 WARNING，这样 DEBUG 和 INFO 级别的日志信息将被隐藏
logging.basicConfig(level=logging.WARNING)
# 创建一个自定义的日志处理器，将日志输出到 NullHandler（不输出）
class NullHandler(logging.Handler):
def emit(self, record):
pass
# 获取 PaddleOCR 的日志记录器
ppocr_logger = logging.getLogger('ppocr')
# 移除所有默认的日志处理器
for handler in ppocr_logger.handlers[:]:
ppocr_logger.removeHandler(handler)
# 添加自定义的 NullHandler
ppocr_logger.addHandler(NullHandler())
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch") # need to run only once to download and load model into memory
img_path = imagePath
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
for idx in range(len(result)):
res = result[idx]
for line in res:
print(line[1][0])
在vs code中运行效果如下所示：
现在在WPF应用中调用结果如下：
现在图片文字识别的部分已经搞定了。
现在就需要与大语言模型结合起来了，就是将识别出来的文字，丢给大语言模型。
可以这样写：
public async IAsyncEnumerable<string> GetAIResponse4(string question, string imagePath)
{
string pythonScriptPath = @"D:\学习路线\人工智能\图片文字识别\test.py"; // 替换为你的Python脚本路径
string pythonExecutablePath = @"D:\SoftWare\Anaconda\envs\paddle_env\python.exe"; // 替换为你的Python解释器路径
string arguments = imagePath; // 替换为你要传递的参数
ProcessStartInfo start = new ProcessStartInfo();
start.FileName = pythonExecutablePath;
start.Arguments = $"{pythonScriptPath} {arguments}";
start.UseShellExecute = false;
start.RedirectStandardOutput = true;
start.RedirectStandardError = true;
start.CreateNoWindow = true;
string result = "";
using (Process process = Process.Start(start))
{
using (System.IO.StreamReader reader = process.StandardOutput)
{
result = reader.ReadToEnd();
}
using (System.IO.StreamReader errorReader = process.StandardError)
{
string errors = errorReader.ReadToEnd();
if (!string.IsNullOrEmpty(errors))
{
MessageBox.Show("Errors: " + errors);
}
}
}
string skPrompt = """
获取到的图片内容：{{$PictureContent}}。
根据获取到的信息回答问题：{{$Question}}。
""";
await foreach (var str in _kernel.InvokePromptStreamingAsync(skPrompt, new() { ["PictureContent"] = result, ["Question"] = question }))
{
yield return str.ToString();
}
}
就可以实现如下的效果了：
全部代码可在https://github.com/Ming-jiayou/SimpleRAG看到。
