LunaTranslator本地OCR引擎部署指南：告别网络依赖的离线解决方案

在Galgame游玩过程中，实时翻译往往依赖网络OCR服务，这不仅会因网络波动影响翻译体验，还可能在无网络环境下完全无法使用。LunaTranslator的本地OCR引擎功能提供了一种可靠的离线解决方案，让你彻底摆脱网络束缚，享受流畅的游戏翻译体验。本文将详细介绍如何部署和配置本地OCR引擎，以及如何根据不同游戏场景优化OCR参数。

本地OCR引擎概述

LunaTranslator的本地OCR引擎通过在用户设备上部署ONNX格式的预训练模型，实现文本识别的本地化处理。与在线OCR服务相比，本地OCR引擎具有以下优势：

• 完全离线运行：无需网络连接，保护隐私的同时避免网络延迟影响
• 更低延迟：文本识别响应速度更快，提升翻译流畅度
• 自定义模型：支持根据需求安装不同语言和精度的OCR模型

本地OCR功能的核心实现位于src/LunaTranslator/ocrengines/local.py文件中，该模块负责模型管理、设备检测和OCR识别等核心功能。

系统要求与环境准备

在部署本地OCR引擎前，请确保你的系统满足以下要求：

硬件要求

• CPU：支持SSE2指令集的64位处理器
• GPU（可选）：支持DirectML的显卡（推荐NVIDIA或AMD显卡）
• 内存：至少4GB RAM
• 存储空间：至少200MB可用空间（用于存储OCR模型文件）

软件要求

• Windows 10/11 64位系统
• .NET Framework 4.7.2或更高版本
• Visual C++ 2015-2022可再发行组件

OCR模型下载与安装

LunaTranslator提供了便捷的模型管理界面，可以轻松下载和管理本地OCR模型。

通过图形界面安装模型

1. 打开LunaTranslator，进入"设置"→"OCR设置"→"本地OCR"选项卡
2. 在"模型管理"区域，点击"添加模型"按钮
3. 在弹出的模型列表中选择需要安装的语言模型（如日语、英语等）
4. 点击"安装"按钮，等待模型下载和解压完成

模型文件将被存储在以下目录中：

• 内置模型：files/ocrmodel/
• 下载模型：cache/ocrmodel/

手动安装模型（高级用户）

如果通过图形界面安装失败，可手动安装OCR模型：

1. 获取ONNX格式的OCR模型文件（det.onnx、rec.onnx和dict.txt）
2. 创建模型目录：cache/ocrmodel/[模型名称]
3. 将模型文件复制到创建的目录中
4. 创建info.json文件，包含模型信息：

{
  "languages": ["ja", "en"],
  "scale": 1.0,
  "description": "日语-英语通用OCR模型"
}

本地OCR引擎配置

成功安装OCR模型后，需要进行必要的配置以获得最佳识别效果。OCR参数配置界面可通过"设置"→"OCR设置"→"参数设置"打开。

基本配置选项

主要配置选项包括：

• 线程数：设置OCR识别使用的CPU线程数（推荐设置为CPU核心数的1/2）
• 优先使用更高精度的模型：勾选后将优先选择高精度模型，适合对识别准确性要求高的场景
• 使用GPU：如果系统支持，建议勾选以提高识别速度

设备选择

当勾选"使用GPU"选项后，程序会自动检测系统中的可用GPU设备：

# 设备检测代码片段（来自local.py）
def __load(self):
    devices = GetDeviceInfoD3D12()
    self.delayload.emit(devices)

选择合适的GPU设备可以显著提升OCR识别速度，特别是在处理高分辨率游戏截图时。

自动化执行设置

LunaTranslator提供了多种OCR自动化执行方式，可以根据游戏特点选择最适合的方案。详细设置方法可参考docs/zh/ocrparam.md官方文档。

周期执行模式

这是最简单直接的OCR执行方式，按照设定的时间间隔定期截图识别。适用于文本更新规律的游戏。

设置步骤：

1. 在"OCR自动化"选项卡中选择"周期执行"
2. 设置"执行周期"（推荐值：300-1000毫秒）
3. 调整"截图区域"以框选游戏文本区域

图像更新分析模式

该模式通过分析图像变化来触发OCR识别，适用于文本动态更新的游戏场景。关键参数包括：

• 图像稳定性阈值：判断图像是否稳定的相似度阈值
• 图像一致性阈值：判断图像是否变化的相似度阈值

设置建议：

• 对于静态背景游戏，稳定性阈值可设为85-95
• 对于动态背景游戏，稳定性阈值可设为70-85
• 一致性阈值一般建议设为10-20

鼠标键盘触发模式

通过检测特定的鼠标或键盘事件来触发OCR识别，适合需要手动控制翻译时机的场景。默认触发事件包括：

• 鼠标左键点击
• Enter键按下
• Ctrl/Shift/Alt键释放

可根据个人习惯在src/LunaTranslator/ocrengines/local.py中自定义触发事件。

模型管理与优化

LunaTranslator的本地OCR系统支持多模型管理，可以根据不同游戏和语言需求灵活切换。

模型选择策略

系统会根据以下规则自动选择合适的OCR模型：

1. 当源语言设为"自动"时，优先选择支持语言最多的模型
2. 当指定源语言时，选择匹配该语言且精度最高的模型
3. 可通过"优先使用更高精度的模型"选项调整选择策略

相关代码实现：

@staticmethod
def findmodel(ms: "list[localmodels]", lang, accfirst):
    if lang == "auto":
        # 寻找语言支持最多的模型
        hasmostlangs: "list[localmodels]" = []
        for m in ms:
            currhas = len(hasmostlangs[0].languages) if hasmostlangs else -1
            if len(m.languages) > currhas:
                hasmostlangs.clear()
                hasmostlangs.append(m)
            elif len(m.languages) == currhas:
                hasmostlangs.append(m)
        return localmodels._findmostaccmodel(hasmostlangs, accfirst)
    # ...

多语言模型管理

通过模型管理界面可以查看当前已安装的OCR模型及其支持的语言：

安装新语言模型的步骤：

1. 在模型管理界面点击"添加语言包"
2. 从列表中选择需要的语言模型
3. 点击"添加"按钮等待下载安装完成

常见问题与解决方案

模型加载失败

如果遇到"模型加载失败"错误，请尝试以下解决方案：

1. 检查模型文件完整性：确认模型文件未损坏或缺失
2. 更新显卡驱动：特别是使用GPU加速时，确保显卡驱动为最新版本
3. 尝试CPU模式：暂时禁用GPU选项，改用CPU模式运行

相关错误处理代码：

except ModelLoadFailed:
    raise Exception(_TR("模型加载失败"))

识别精度不佳

若OCR识别结果准确率不高，可尝试以下优化措施：

1. 调整截图区域：确保只包含文本区域，减少干扰
2. 提高图像稳定性阈值：减少模糊图像的识别
3. 安装高精度模型：在模型管理中选择更高scale值的模型
4. 调整游戏分辨率：适当降低游戏分辨率有时能提高识别精度

性能优化建议

• 合理设置线程数：过多线程可能导致系统资源竞争，建议设置为CPU核心数的1/2
• 使用GPU加速：支持DirectML的显卡可显著提升识别速度
• 优化截图区域：尽量缩小截图区域，只包含必要的文本内容
• 调整识别频率：根据游戏文本更新速度调整OCR执行周期

总结与展望

本地OCR引擎是LunaTranslator的重要功能模块，为用户提供了完全离线的文本识别解决方案。通过本文介绍的部署和配置方法，你可以搭建一个高效可靠的本地OCR系统，显著提升Galgame翻译体验。

未来，LunaTranslator的本地OCR功能将继续优化，包括：

• 更多语言模型支持
• 模型体积优化
• 识别精度提升
• 更多自定义选项

如果你在使用过程中遇到问题或有改进建议，欢迎通过项目GitHub仓库提交反馈。

提示：定期检查更新可以获取最新的OCR模型和功能优化，保持最佳的翻译体验。

相关资源

• 本地OCR核心实现
• OCR参数设置文档
• 模型管理界面
• LunaTranslator官方文档