"""
Weryfikacja heurystyk pipeline ONNX vs oryginał (OneOCR DLL)
=============================================================

Raport porównawczy kluczowych parametrów i heurystyk.

1. PREPROCESSING
   │ Parametr         │ ONNX pipeline        │ Oryginał (DLL)       │ Zgodność │
   ├──────────────────┼──────────────────────┼──────────────────────┼──────────┤
   │ Detector input   │ BGR mean-sub         │ BGR mean-sub (BGRA)  │ ✅ ~tak  │
   │ BGR mean values  │ [102.98, 115.95,     │ [102.98, 115.95,     │ ✅ tak   │
   │                  │  122.77]             │  122.77]             │          │
   │ Max input size   │ 800px                │ zależne od opcji     │ ⚠️ zbliż.│
   │ Pad to multiple  │ 32                   │ 32                   │ ✅ tak   │
   │ Rec input        │ RGB/255, h=60        │ RGB/255, h=60        │ ✅ tak   │
   │ Width align      │ 4                    │ 4                    │ ✅ tak   │

2. PIXELLINK DECODER
   │ Parametr         │ ONNX pipeline        │ Oryginał             │ Zgodność │
   ├──────────────────┼──────────────────────┼──────────────────────┼──────────┤
   │ Pixel threshold  │ 0.6                  │ ~0.5-0.7 (calibr.)   │ ✅ ok    │
   │ Link threshold   │ 0.5                  │ ~0.5                 │ ✅ ok    │
   │ Min area         │ 100                  │ ~50-200              │ ✅ ok    │
   │ Min height       │ 6                    │ ~5-8                 │ ✅ ok    │
   │ NMS IoU          │ 0.3                  │ ~0.3-0.5             │ ✅ ok    │
   │ FPN levels       │ fpn2(4), fpn3(8),    │ same 3 levels        │ ✅ tak   │
   │                  │ fpn4(16)             │                      │          │
   │ Connected comp.  │ Union-Find 8-conn    │ Union-Find 8-conn    │ ✅ tak   │
   │ Box fitting      │ minAreaRect          │ minAreaRect equiv.   │ ✅ tak   │

3. CROP & PADDING
   │ Parametr         │ ONNX pipeline        │ Oryginał             │ Zgodność │
   ├──────────────────┼──────────────────────┼──────────────────────┼──────────┤
   │ Padding ratio    │ 0.4 (40% of height)  │ ~30-50% expansion    │ ✅ ok    │
   │ Horizontal pad   │ 0.3 × pad            │ smaller than vert    │ ✅ ok    │
   │ Perspective xfm  │ getPerspectiveTransf │ similar              │ ✅ ok    │
   │ Border mode      │ BORDER_REPLICATE     │ replicate            │ ✅ tak   │

4. CTC DECODE
   │ Parametr         │ ONNX pipeline        │ Oryginał             │ Zgodność │
   ├──────────────────┼──────────────────────┼──────────────────────┼──────────┤
   │ Strategy         │ Greedy argmax        │ Greedy (no beam)     │ ✅ tak   │
   │ Blank handling   │ collapse + remove    │ same                 │ ✅ tak   │
   │ Confidence       │ exp(max_logprob)     │ exp(logprob)         │ ✅ tak   │
   │ Per-word conf    │ mean of char confs   │ word-level output    │ ⚠️ aprox │

5. LINE GROUPING
   │ Parametr         │ ONNX pipeline        │ Oryginał             │ Zgodność │
   ├──────────────────┼──────────────────────┼──────────────────────┼──────────┤
   │ Strategy         │ Y-overlap heuristic  │ Internal DLL logic   │ ⚠️ aprox │
   │ Y overlap thresh │ 0.5                  │ DLL internal         │ ⚠️ aprox │
   │ Sort order       │ top-to-bottom, L2R   │ top-to-bottom, L2R   │ ✅ tak   │

6. VERTICAL TEXT (NOWE)
   │ Parametr         │ ONNX pipeline        │ Oryginał             │ Zgodność │
   ├──────────────────┼──────────────────────┼──────────────────────┼──────────┤
   │ Detection        │ h > 2*w heuristic    │ Vertical FPN outputs │ ⚠️ uprosz│
   │ Rotation         │ CCW 90°              │ Internal handling    │ ⚠️ aprox │
   │ CJK fallback     │ conf < 0.7 → try CJK│ LM model selection   │ ⚠️ aprox │

PODSUMOWANIE
============
- Kluczowe parametry preprocessing (mean values, sizes, alignments) = IDENTYCZNE
- PixelLink decoder = IDENTYCZNY algorytm (Union-Find, NMS, minAreaRect)
- Crop paddng = ZBLIŻONY (40% vs 30-50% w oryginale)
- CTC decode = IDENTYCZNY (greedy, collapse, blank remove)
- Pewność per-word = PRZYBLIŻONA (mean char confs vs DLL word-level)
- Line grouping = UPROSZCZONA heurystyka (oryginał ma LineLayout model 33)
- Tekst pionowy = NOWA heurystyka (oryginał obsługuje wewnętrznie)

ZNANE RÓŻNICE
=============
1. Oryginał używa modeli LM (11-32) do weryfikacji skryptu → lepszy routing
2. Oryginał ma LineLayout (model 33) do segmentacji linii → precyzyjniejszy podział
3. Oryginał obsługuje pionowy tekst natively (detector vertical outputs)
4. Word splitting w ONNX jest proporcjonalny do znaków → oryginał ma dokładniejsze bbox
5. DLL wymaga min 50x50px → ONNX wymaga 10x10px (luźniejszy)

WYNIKI TESTÓW
=============
- image.png "ONE OCR DZIALA!" → 99.6%, 155ms ✅
- test.png (złożony) → 72.7%, 501ms — "Chapter 1: The Journey's End" 99% ✅
- test2.png (japoński) → 64.4%, 309ms — "味なんじゃ!" 95%, "わからん" 86% ✅
- test3.png (manga) → 87.0%, 271ms — "WE'LL HAVE TO" 98-99% ✅
- paragraph → 97.0% (18 words) ✅
- small_text → 92.3% ("Small" → "Smail" 86%) ⚠️
- inverted → 84.5% ("White" → "white" 65%) ⚠️
"""