有一张图片如下所示：

Kimi上有一个功能，就是解析图片内容，给出回答：

这样可以用于拍照向AI提问的场景，我自己也有这方面的需求，因此动手实践了一下。

自己动手实现的效果如下所示：

那么自己如何实现呢？

可以通过添加一个OCR的功能来实现。中文图片文字识别也就是OCR效果比较好的是百度开源的PaddleOCR，之前介绍过PaddleOCR的.NET绑定PaddleSharp，见这篇文章：C#使用PaddleOCR进行图片文字识别。

之前使用PaddleOCR的时候，我已经在电脑上安装了一个虚拟环境，因为需求比较简单，就是将图片进行文字识别之后返回文本就行了，因此今天玩个不一样的，不用.NET绑定，直接调用Python脚本就好了。

那么现在拆解任务就是：

C#如何调用Python脚本？

那么就先来试一下，最简单的调用，调用Python脚本输出一个Hello：

print("Hello")

可以使用 System.Diagnostics.Process 类来启动一个外部进程来运行Python脚本:

 string pythonScriptPath = @"D:\学习路线\人工智能\图片文字识别\test.py"; // 替换为你的Python脚本路径
 string pythonExecutablePath = @"D:\SoftWare\Anaconda\envs\paddle_env\python.exe"; // 替换为你的Python解释器路径                                                                                     
 ProcessStartInfo start = new ProcessStartInfo();
 start.FileName = pythonExecutablePath;
 start.Arguments =$"{pythonScriptPath}";
 start.UseShellExecute = false;
 start.RedirectStandardOutput = true;
 start.RedirectStandardError = true;
 start.CreateNoWindow = true;

 using (Process process = Process.Start(start))
 {
     using (System.IO.StreamReader reader = process.StandardOutput)
     {
         string result = reader.ReadToEnd();
         MessageBox.Show(result);
     }

     using (System.IO.StreamReader errorReader = process.StandardError)
     {
         string errors = errorReader.ReadToEnd();
         if (!string.IsNullOrEmpty(errors))
         {
             MessageBox.Show("Errors: " + errors);
         }
     }
 }      

其中ProcessStartInfo各属性的解释如下：

1. FileName：
   • 含义：指定要启动的程序或文档的名称。
   • 示例：在这里，pythonExecutablePath 是 Python 解释器的路径，如 "C:\path\to\python.exe"。
2. Arguments：
   • 含义：指定传递给要启动程序的命令行参数。
   • 示例：在这里，pythonScriptPath 是你要执行的 Python 脚本的路径，如 "C:\path\to\hello.py"。
3. UseShellExecute：
   • 含义：指定是否使用操作系统 shell 来启动进程。如果设置为 false，则直接启动进程；如果设置为 true，则通过 shell 启动进程。
   • 示例：在这里，设置为 false，表示不使用 shell 启动进程，而是直接启动 Python 解释器。
4. RedirectStandardOutput：
   • 含义：指定是否将子进程的标准输出重定向到 Process.StandardOutput 流。
   • 示例：在这里，设置为 true，表示将 Python 脚本的输出重定向到 Process.StandardOutput，以便你可以读取它。
5. RedirectStandardError：
   • 含义：指定是否将子进程的标准错误输出重定向到 Process.StandardError 流。
   • 示例：在这里，设置为 true，表示将 Python 脚本的错误输出重定向到 Process.StandardError，以便你可以读取它。
6. CreateNoWindow：
   • 含义：指定是否在新窗口中启动进程。如果设置为 true，则不会创建新窗口；如果设置为 false，则会创建新窗口。
   • 示例：在这里，设置为 true，表示不创建新窗口，即在后台运行 Python 脚本。

现在查看一下运行效果：

获取到了Python脚本输出的值。

那么再拆解一下任务，我们需要在命令行中传入一个参数，该如何实现呢？

import sys

# 检查是否有参数传递
if len(sys.argv) > 1:
    n = sys.argv[1]
    print(f"hello {n}")
else:
    print("请提供一个参数")

只需修改下图中，这两处地方即可：

现在再来试下效果：

成功在命令行中传入了一个参数。

那么现在我们的准备工作已经做好了。

PaddleOCR的使用脚本如下：

import sys
import logging
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr

# Paddleocr目前支持的多语言语种可以通过修改lang参数进行切换
# 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`


# 检查是否有参数传递
if len(sys.argv) > 1:
    imagePath = sys.argv[1]
else:
    print("请提供一个参数")

# 配置日志级别为 WARNING，这样 DEBUG 和 INFO 级别的日志信息将被隐藏
logging.basicConfig(level=logging.WARNING)

# 创建一个自定义的日志处理器，将日志输出到 NullHandler（不输出）
class NullHandler(logging.Handler):
    def emit(self, record):
        pass

# 获取 PaddleOCR 的日志记录器
ppocr_logger = logging.getLogger('ppocr')

# 移除所有默认的日志处理器
for handler in ppocr_logger.handlers[:]:
    ppocr_logger.removeHandler(handler)

# 添加自定义的 NullHandler
ppocr_logger.addHandler(NullHandler())

ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")  # need to run only once to download and load model into memory
img_path = imagePath
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
for idx in range(len(result)):
    res = result[idx]   
    for line in res:
        print(line[1][0])

在vs code中运行效果如下所示：

现在在WPF应用中调用结果如下：

现在图片文字识别的部分已经搞定了。

现在就需要与大语言模型结合起来了，就是将识别出来的文字，丢给大语言模型。

可以这样写：

 public async IAsyncEnumerable<string> GetAIResponse4(string question, string imagePath)
 {
     string pythonScriptPath = @"D:\学习路线\人工智能\图片文字识别\test.py"; // 替换为你的Python脚本路径
     string pythonExecutablePath = @"D:\SoftWare\Anaconda\envs\paddle_env\python.exe"; // 替换为你的Python解释器路径                                                                                         
     string arguments = imagePath; // 替换为你要传递的参数

     ProcessStartInfo start = new ProcessStartInfo();
     start.FileName = pythonExecutablePath;
     start.Arguments = $"{pythonScriptPath} {arguments}";
     start.UseShellExecute = false;
     start.RedirectStandardOutput = true;
     start.RedirectStandardError = true;
     start.CreateNoWindow = true;

     string result = "";

     using (Process process = Process.Start(start))
     {
         using (System.IO.StreamReader reader = process.StandardOutput)
         {
             result = reader.ReadToEnd();                   
         }

         using (System.IO.StreamReader errorReader = process.StandardError)
         {
             string errors = errorReader.ReadToEnd();
             if (!string.IsNullOrEmpty(errors))
             {
                 MessageBox.Show("Errors: " + errors);
             }
         }
     }

     string skPrompt = """
                        获取到的图片内容：{{$PictureContent}}。
                        根据获取到的信息回答问题：{{$Question}}。                       
                     """;
     await foreach (var str in _kernel.InvokePromptStreamingAsync(skPrompt, new() { ["PictureContent"] = result, ["Question"] = question }))
     {
         yield return str.ToString();
     }
 }

就可以实现如下的效果了：

全部代码可在https://github.com/Ming-jiayou/SimpleRAG看到。