Surya OCR项目中的多语言处理注意事项

在使用Surya开源OCR项目进行文本识别时，开发者可能会遇到一个常见的AssertionError错误。本文将深入分析该问题的原因，并提供正确的解决方案。

问题现象

当用户尝试运行OCR示例代码时，系统会抛出AssertionError异常。具体表现为在调用run_ocr()函数时，传入的语言参数(langs)与图像列表的长度不匹配。

根本原因

该问题的核心在于函数参数的结构设计。Surya OCR的run_ocr()函数期望接收以下参数结构：

1. 图像参数应作为列表传入，即使只有一张图像
2. 语言参数同样需要作为列表的列表传入，以支持每张图像可能有多个语言的情况

在原始错误示例中，用户直接传入了单个语言字符串，而没有将其包装为双层列表结构，导致系统无法正确匹配图像与语言参数。

解决方案

正确的调用方式应该是：

predictions = run_ocr(
    [image],          # 图像列表
    [langs],          # 语言列表的列表
    det_model,
    det_processor,
    rec_model,
    rec_processor
)

这种结构设计允许处理以下复杂场景：

1. 批量处理多张图像时，可以为每张图像指定不同的语言集
2. 单张图像可以指定多个语言（多语言混合文本识别）
3. 保持API接口的一致性和扩展性

最佳实践建议

1. 对于单图像处理，始终将图像和语言参数包装为列表
2. 当处理多语言混合文本时，可以在内层列表中指定多个语言代码
3. 在开发过程中，可以先打印输入参数的形状和类型，确保与函数期望的结构匹配

通过遵循这些规范，开发者可以充分利用Surya OCR项目的多语言识别能力，避免常见的参数结构错误。