import numpy as np
from paddleocr import TextRecognition
import cv2

class OCRProcessor:
    def __init__(self):
        self.model = TextRecognition(model_name="PP-OCRv5_server_rec")
        print("OCR模型初始化完成（占位）")

    def predict(self, image_array):
        # 保持原有模型调用方式
        output = self.model.predict(input=image_array)
        # 结构化输出结果
        results = output[0]["rec_text"]
        placeholder_result = results.split(',')
        return placeholder_result

# 保留原有函数接口
_processor = OCRProcessor()

def LPRNinitialize_model():
    return _processor

def LPRNmodel_predict(image_array):
    # 获取原始预测结果
    raw_result = _processor.predict(image_array)
    
    # 将结果合并为字符串（如果是列表的话）
    if isinstance(raw_result, list):
        result_str = ''.join(raw_result)
    else:
        result_str = str(raw_result)
    
    # 过滤掉'·'字符
    filtered_str = result_str.replace('·', '')
    
    # 转换为字符列表
    char_list = list(filtered_str)
    
    # 确保返回长度为7的列表
    if len(char_list) >= 7:
        # 如果长度大于等于7，取前7个字符
        return char_list[:7]
    else:
        # 如果长度小于7，用空字符串补齐到7位
        return char_list + [''] * (7 - len(char_list))