# Logic/Philosophy OCR Router

يدعم المشروع الآن اختيارا منفصلا لنموذج القص ونموذج التفريغ:

- `default`: نماذج المخطوطات العامة.
- `logic`: نماذج مخطوطات المنطق/الفلسفة المتخصصة.
- `auto`: اختيار تلقائي محافظ، يرجع إلى العام عند الشك.

## النماذج

النماذج العامة لم تتغير:

- القص العام: `نماذج/seg_best.mlmodel`
- التفريغ العام: `نماذج/exp6_best.mlmodel`

النماذج المتخصصة الجديدة نُسخت من `C:\Users\aiden\Desktop\مسابقة وطنية\نماذج جديده` إلى:

- القص المتخصص: `نماذج/logic_philosophy_v2_seg.mlmodel`
- التفريغ المتخصص: `نماذج/logic_philosophy_v2_rec.mlmodel`

النماذج القديمة لم تُحذف ولم تُستبدل.

## طريقة الاختيار

في `auto`:

1. يبحث الراوتر عن متن داخل إطار مستطيل واضح.
2. إن لم يجد إطارا، يستخدم فحصا محافظا للصفحات الكثيفة ذات الحبر الأحمر/الأسود.
3. إذا لم تكن الإشارة قوية، يستخدم المسار العام.

يمكن مثلا اختيار:

- القص: `logic`
- التفريغ: `default`

وهذا يعني استخدام نموذج القص المتخصص لمخطوطات المنطق/الفلسفة مع نموذج التفريغ العام.

في `logic`:

- إذا كان اختيار القص `logic`، يستخدم `logic_philosophy_v2_seg.mlmodel`.
- إذا كان اختيار التفريغ `logic`، يستخدم `logic_philosophy_v2_rec.mlmodel`.

في `default`:

- يستخدم `seg_best.mlmodel` و`exp6_best.mlmodel` فقط.

## التحكم من الواجهة

في شريط رفع المخطوطة توجد قائمتان:

- `تلقائي`
- `مخطوط عام`
- `منطق/فلسفة`

القائمة الأولى تتحكم في `segmentation_profile`، والثانية تتحكم في `recognition_profile`.

## التحكم عبر env

يمكن إجبار المسار من Docker أو التشغيل المحلي:

```powershell
$env:SEGMENTATION_PROFILE="logic"
$env:RECOGNITION_PROFILE="logic"
python run.py
```

للرجوع إلى العام:

```powershell
$env:SEGMENTATION_PROFILE="default"
$env:RECOGNITION_PROFILE="default"
python run.py
```

للوضع التلقائي:

```powershell
$env:SEGMENTATION_PROFILE="auto"
$env:RECOGNITION_PROFILE="auto"
python run.py
```

## اختبار العينات

ضع الصور الأربع هنا:

```text
samples/logic_router/sample_01_framed_margin.jpg
samples/logic_router/sample_02_handwritten_logic.jpg
samples/logic_router/sample_03_handwritten_logic.jpg
samples/logic_router/sample_04_handwritten_logic.jpg
```

ثم شغل داخل Docker أو البيئة التي فيها Kraken:

```powershell
python scripts/test_logic_router.py --profile auto
python scripts/test_logic_router.py --profile logic
python scripts/test_logic_router.py --profile default --no-ocr
python scripts/test_logic_router.py --segmentation-profile logic --recognition-profile default --no-ocr
```

المخرجات تكتب في:

```text
output/logic_router_tests/
output/logic_router_tests/report.md
```

## الملفات المعدلة

- `backend/app/core/config.py`
- `backend/app/services/ocr/kraken_service.py`
- `backend/app/api/endpoints/ocr.py`
- `backend/app/services/task_manager.py`
- `backend/app/services/ocr/base.py`
- `frontend/index.html`
- `frontend/js/api.js`
- `frontend/js/app.js`
- `frontend/css/style.css`
- `frontend/sw.js`
- `scripts/test_logic_router.py`
- `samples/logic_router/README_PUT_IMAGES_HERE.md`