OCR Course Parser (手机截图 → 结构化课表)

这是一个简单的 Node.js 服务示例，提供 /api/ocrCourse API，用于将截图提交给 OCR 解析并返回结构化的课程事件信息。

功能概览

• 支持将整张的课程分享页截图放到可直链访问的 URL（如 GitHub raw、Cloudflare R2、图床），传入 imageUrls。
• 服务会下载图片，使用 tesseract.js 进行 OCR，并用简单的解析规则提取课程名、时间、周次和地点，返回 events/summary/needsConfirmation。

快速开始

1. 安装依赖

npm install

2. 启动服务（默认 7071 端口，和 Azure Functions 本地端口保持一致）

npm run start

3. 使用 curl 测试

curl -X POST http://localhost:7071/api/ocrCourse \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "userId": "sensei",
    "imageUrls": ["https://your.cdn/schedule-shot.png"]
  }'

响应结构示例

{
  "userId": "sensei",
  "rawTexts": [ { "url": "https://...", "text": "..." } ],
  "events": [
    {
      "title": "操作系统",
      "day": "周一",
      "startTime": "09:00",
      "endTime": "10:30",
      "weeks": [{"startWeek":1, "endWeek":16}],
      "location": "教学楼A101"
    }
  ],
  "summary": "课程名: 操作系统 | 时间: 周一 09:00-10:30 | 周次: 1-16 | 地点: 教学楼A101",
  "needsConfirmation": false
}

小贴士

• 使用清晰、完整的一张截图，避免拼接或遮挡。
• 当解析结果不准时，可以再拍一张放大时间/周次区域的截图后重试。

扩展建议

• 将 OCR 替换为云 OCR（Azure Computer Vision、Google Vision API），以提高识别率。
• 改进解析（实体识别、正则增强），或使用 LLM 对 OCR 文本做语义解析。
• 支持将解析结果写入 Azure Cosmos DB 或其他数据库。

---

脚本作者: 生成于 2025