Release TurkceOCR v2.0 (Apache-2.0)

c8b6043 about 6 hours ago

14.3 kB

"""
TürkçeOCR (`turkceocr` / `turkceocr`) Komut Satırı Çıkarım ve Doğrulama Aracı (CLI).
Desteklenen Modlar:
1. `--image <path>` veya `--pdf <path>`:
   PNG/JPG görüntülerini veya çok sayfalı PDF belgelerini (`PyMuPDF / fitz`) yükler,
   `HighResDiacriticTiler` ile yüksek çözünürlüklü yamalara böler, `TurkceOCRLine`
   ve `TurkceVerify` (TCKN/VKN/IBAN/KDV/İ-ı) hattından geçirir.
2. `--demo-doc {invoice,pos,handwritten,gazette,erp_table,born_digital_2col}`:
   Gerçekçi kaşeli/imzalı/termal Türkçe belge sentezler, satır kırpımlarını
   `TurkceOCRLine` ile okur ve `TurkceVerify` algoritmik sağlama onarımını uçtan uca çalıştırır.
3. `--markdown-text "..."` veya `--markdown-file <path>`:
   Ham VLM/OCR Markdown metnini doğrudan `TurkceOCRPipeline.postprocess_document_markdown`
   ve `TurkishFinancialSolver` hattından geçirerek onarır.
"""

from __future__ import annotations

import argparse
import io
import json
import sys
from pathlib import Path
from typing import Any, Dict, List, Optional, Sequence

from PIL import Image

from turkceocr.data.pdf_and_table_engine import (
    BornDigitalPDFPairGenerator,
    ComplexTurkishTableRenderer,
)
from turkceocr.data.synthetic_generator import (
    SyntheticDocumentSample,
    TurkishDocumentGenerator,
)
from turkceocr.models.vl_model import SUPPORTED_VL_BACKBONES, TURKCEOCR_SPECIAL_TOKENS
from turkceocr.pipeline import TurkceOCRPipeline
from turkceocr.postprocess.entity_engine import UnifiedTurkishEntityEngine
from turkceocr.postprocess.visual_redactor import VisualRedactor

DEMO_DOC_TYPES = (
    "invoice",
    "pos",
    "handwritten",
    "gazette",
    "erp_table",
    "born_digital_2col",
)


def synthesize_demo_document(
    doc_type: str,
    apply_degradation: bool = True,
    is_ood: bool = False,
    seed: int = 2026,
) -> SyntheticDocumentSample:
    """Belirtilen tipte gerçekçi Türkçe belge sentezler."""
    norm = doc_type.strip().lower()
    gen = TurkishDocumentGenerator(seed=seed)
    if norm in ("invoice", "corporate_invoice"):
        return gen.generate_corporate_invoice(apply_degradation=apply_degradation, is_ood=is_ood)
    if norm in ("pos", "thermal_pos_receipt"):
        return gen.generate_thermal_pos_receipt(apply_degradation=apply_degradation, is_ood=is_ood)
    if norm in ("handwritten", "mixed_handwritten_form"):
        return gen.generate_mixed_handwritten_form(apply_degradation=apply_degradation, is_ood=is_ood)
    if norm in ("gazette", "official_gazette"):
        return gen.generate_official_gazette_or_contract(apply_degradation=apply_degradation, is_ood=is_ood)
    if norm in ("erp_table", "multi_vat_erp_invoice"):
        table_eng = ComplexTurkishTableRenderer(seed=seed)
        return table_eng.generate_multi_vat_erp_invoice(
            apply_degradation=apply_degradation,
            is_ood=is_ood,
            table_style="zebra_striped",
        )
    if norm in ("born_digital_2col", "two_column"):
        pdf_gen = BornDigitalPDFPairGenerator(seed=seed)
        return pdf_gen.generate_two_column_born_digital_page(
            apply_degradation=apply_degradation,
            is_ood=is_ood,
        )
    raise ValueError(
        f"Desteklenmeyen demo belge tipi: {doc_type!r}. Geçerli tipler: {DEMO_DOC_TYPES}"
    )


def inject_realistic_ocr_corruptions(sample: SyntheticDocumentSample) -> str:
    """
    Demo akışında `TurkceVerify` algoritmik onarımını göstermek için sentetik belgenin
    ham OCR çıktısına gerçekçi görsel karışıklıklar (0->O, İ->I, Ş->S) enjekte eder.
    """
    corrupted = sample.ground_truth_markdown
    tckn = sample.expected_kie.get("tckn")
    if tckn and f"<tckn>{tckn}</tckn>" in corrupted:
        bad_tckn = tckn.replace("0", "O", 1) if "0" in tckn else (tckn[:-1] + "O")
        corrupted = corrupted.replace(f"<tckn>{tckn}</tckn>", f"<tckn>{bad_tckn}</tckn>", 1)

    vkn = sample.expected_kie.get("vkn")
    if vkn and f"<vkn>{vkn}</vkn>" in corrupted:
        bad_vkn = vkn.replace("0", "O", 1) if "0" in vkn else (vkn[:-1] + "O")
        corrupted = corrupted.replace(f"<vkn>{vkn}</vkn>", f"<vkn>{bad_vkn}</vkn>", 1)

    corrupted = (
        corrupted.replace("BAŞKANLIĞI", "BASKANLIGI")
        .replace("MÜDÜRLÜĞÜ", "MUDURLUGU")
        .replace("İSTANBUL", "ISTANBUL")
    )
    return corrupted


def load_images_from_path(path: Path) -> List[Image.Image]:
    """Görüntü (.png/.jpg/.webp) veya PDF (.pdf) dosyasından PIL Image listesi yükler."""
    if not path.exists():
        raise FileNotFoundError(f"Girdi dosyası bulunamadı: {path}")

    if path.suffix.lower() == ".pdf":
        import fitz  # PyMuPDF

        images: List[Image.Image] = []
        with fitz.open(path) as doc:
            for page_index in range(len(doc)):
                page = doc.load_page(page_index)
                pix = page.get_pixmap(dpi=200)
                img = Image.open(io.BytesIO(pix.tobytes("png"))).convert("RGB")
                images.append(img)
        return images

    return [Image.open(path).convert("RGB")]


def build_arg_parser() -> argparse.ArgumentParser:
    parser = argparse.ArgumentParser(
        prog="turkceocr",
        description="TürkçeOCR (TürkçeOCR) — İki Katmanlı Türkçe OCR, Doküman VLM ve TurkceVerify CLI",
    )
    input_group = parser.add_mutually_exclusive_group(required=False)
    input_group.add_argument(
        "--image",
        type=str,
        default=None,
        help="İşlenecek görüntü (.png, .jpg) veya PDF dosyasının yolu.",
    )
    input_group.add_argument(
        "--pdf",
        type=str,
        default=None,
        help="İşlenecek PDF dosyasının yolu (PyMuPDF ile yüksek çözünürlüklü render).",
    )
    input_group.add_argument(
        "--demo-doc",
        type=str,
        choices=list(DEMO_DOC_TYPES),
        default=None,
        help="Gerçekçi kaşeli/bozulmuş Türkçe belge sentezleyip uçtan uca TürkçeOCR çalıştırır.",
    )
    input_group.add_argument(
        "--markdown-text",
        type=str,
        default=None,
        help="Doğrudan TurkceVerify ve Finansal Çözücü ile onarılacak ham Markdown metni.",
    )
    input_group.add_argument(
        "--markdown-file",
        type=str,
        default=None,
        help="Doğrudan TurkceVerify ile onarılacak ham Markdown dosyası.",
    )

    parser.add_argument(
        "--backbone",
        type=str,
        choices=list(SUPPORTED_VL_BACKBONES.keys()),
        default="lightonocr",
        help="Kullanılacak TürkçeOCR-VL-1B omurgası (lightonocr veya paddleocr_vl).",
    )
    parser.add_argument(
        "--seed",
        type=int,
        default=2026,
        help="Sentetik demo belge üretimi için rastgelelik tohumu.",
    )
    parser.add_argument(
        "--no-degradation",
        action="store_true",
        help="Demo belge üretiminde fiziksel bozulma ve kaşe bindirmesini devre dışı bırakır.",
    )
    parser.add_argument(
        "--output-json",
        type=str,
        default=None,
        help="Yapılandırılmış TürkçeOCR sonucunun kaydedileceği JSON dosya yolu.",
    )
    parser.add_argument(
        "--output-md",
        type=str,
        default=None,
        help="Onarılmış Markdown çıktısının kaydedileceği .md dosya yolu.",
    )
    parser.add_argument(
        "--redact-pii",
        action="store_true",
        help="Birleşik Hukuk & KVKK PII motorunu çalıştırarak hassas verileri karartır.",
    )
    parser.add_argument(
        "--redact-image",
        type=str,
        default=None,
        help="2B #000000 KVKK karartması uygulanmış görüntünün kaydedileceği dosya yolu.",
    )
    parser.add_argument(
        "--quiet",
        action="store_true",
        help="Standart çıktıya JSON yazdırmayı bastırır.",
    )
    return parser


def execute_cli(argv: Optional[Sequence[str]] = None) -> Dict[str, Any]:
    """
    TürkçeOCR CLI argümanlarını çalıştırır ve yapılandırılmış sonuç sözlüğünü döndürür.
    """
    parser = build_arg_parser()
    args = parser.parse_args(list(argv) if argv is not None else None)

    pipeline = TurkceOCRPipeline(vl_backbone=args.backbone)

    # Varsayılan olarak girdi verilmemişse --demo-doc invoice çalıştırılır
    mode = "demo_doc"
    image_obj: Optional[Image.Image] = None
    raw_markdown = ""
    line_predictions: List[Dict[str, Any]] = []
    doc_type_label = "markdown_only"
    page_count = 1

    if args.markdown_text is not None:
        mode = "markdown_text"
        raw_markdown = args.markdown_text
    elif args.markdown_file is not None:
        mode = "markdown_file"
        raw_markdown = Path(args.markdown_file).read_text(encoding="utf-8")
    elif args.image is not None or args.pdf is not None:
        mode = "pdf" if args.pdf is not None else "image"
        target_path = Path(args.pdf or args.image)
        pages = load_images_from_path(target_path)
        page_count = len(pages)
        image_obj = pages[0]
        doc_type_label = target_path.suffix.lstrip(".").lower() or "image"

        # Satır modeli ile hızlı tepe/orta/alt şerit okuması
        w, h = image_obj.size
        strip_coords = [
            (0, int(h * 0.04), w, int(h * 0.14)),
            (0, int(h * 0.18), w, int(h * 0.28)),
            (0, int(h * 0.70), w, int(h * 0.82)),
        ]
        decoded_lines: List[str] = []
        for idx, bbox in enumerate(strip_coords):
            crop = image_obj.crop(bbox)
            pred_text, conf = pipeline.recognize_line_image(crop)
            line_predictions.append(
                {
                    "line_index": idx,
                    "bbox": list(bbox),
                    "predicted_text": pred_text,
                    "confidence": round(float(conf), 4),
                }
            )
            if pred_text.strip():
                decoded_lines.append(pred_text.strip())
        raw_markdown = "\n".join(decoded_lines) if decoded_lines else f"# TürkçeOCR Belge ({target_path.name})"
    else:
        demo_choice = args.demo_doc or "invoice"
        sample = synthesize_demo_document(
            doc_type=demo_choice,
            apply_degradation=not args.no_degradation,
            seed=args.seed,
        )
        doc_type_label = sample.doc_type
        image_obj = sample.image
        raw_markdown = inject_realistic_ocr_corruptions(sample)
        for idx, (crop_img, gt_line) in enumerate(sample.line_crops[:4]):
            pred_text, conf = pipeline.recognize_line_image(crop_img)
            line_predictions.append(
                {
                    "line_index": idx,
                    "ground_truth_line": gt_line,
                    "predicted_text": pred_text,
                    "confidence": round(float(conf), 4),
                }
            )

    page_out = pipeline.postprocess_document_markdown(
        raw_markdown=raw_markdown,
        image=image_obj,
        repair_financials=True,
    )

    fin_dict: Optional[Dict[str, Any]] = None
    if page_out.financial_check is not None:
        fc = page_out.financial_check
        fin_dict = {
            "is_consistent": fc.is_consistent,
            "was_repaired": fc.was_repaired,
            "subtotal_matrah": fc.subtotal_matrah,
            "vat_kdv": fc.vat_kdv,
            "grand_total": fc.grand_total,
            "inferred_vat_rate": fc.inferred_vat_rate,
            "repair_note": fc.repair_note,
        }

    result: Dict[str, Any] = {
        "brand": "TürkçeOCR",
        "version": "0.2.0",
        "mode": mode,
        "doc_type": doc_type_label,
        "backbone": args.backbone,
        "resolved_vl_model_id": pipeline.vl_config.resolved_model_id(),
        "page_count": page_count,
        "tile_count": len(page_out.tile_bboxes),
        "tile_bboxes": [list(b) for b in page_out.tile_bboxes],
        "raw_markdown": page_out.raw_markdown,
        "verified_markdown": page_out.markdown,
        "valid_tckns": page_out.verification_report.valid_tckns,
        "valid_vkns": page_out.verification_report.valid_vkns,
        "valid_ibans": page_out.verification_report.valid_ibans,
        "repaired_fields": page_out.verification_report.repaired_fields,
        "financial_check": fin_dict,
        "line_recognitions": line_predictions,
        "special_tokens_supported": TURKCEOCR_SPECIAL_TOKENS,
    }

    if args.redact_pii or args.redact_image:
        entity_engine = UnifiedTurkishEntityEngine(use_ner=False)
        visual_redactor = VisualRedactor(entity_engine=entity_engine)
        target_img = image_obj if image_obj is not None else Image.new("RGB", (900, 600), color=(255, 255, 255))
        redaction_res = visual_redactor.redact_document(
            image=target_img,
            raw_text=page_out.raw_markdown,
            normalized_text=page_out.markdown,
        )
        result["redacted_markdown"] = redaction_res.redacted_text
        result["detected_entities"] = [e.to_dict() for e in redaction_res.entities]
        result["redaction_boxes"] = [b.to_dict() for b in redaction_res.redaction_boxes]
        result["redaction_coverage"] = round(float(redaction_res.redaction_coverage), 4)
        if args.redact_image:
            out_img_path = Path(args.redact_image)
            out_img_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
            redaction_res.redacted_image.save(out_img_path)
            result["redacted_image_path"] = str(out_img_path)

    if args.output_json:
        out_json_path = Path(args.output_json)
        out_json_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
        out_json_path.write_text(
            json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2),
            encoding="utf-8",
        )

    if args.output_md:
        out_md_path = Path(args.output_md)
        out_md_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
        out_md_path.write_text(page_out.markdown, encoding="utf-8")

    if not args.quiet:
        print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

    return result


def main(argv: Optional[Sequence[str]] = None) -> int:
    """`turkceocr` ve `turkceocr` konsol giriş noktası."""
    execute_cli(argv=argv)
    return 0


if __name__ == "__main__":
    sys.exit(main())

	"""
	TürkçeOCR (`turkceocr` / `turkceocr`) Komut Satırı Çıkarım ve Doğrulama Aracı (CLI).

	Desteklenen Modlar:
	1. `--image <path>` veya `--pdf <path>`:
	PNG/JPG görüntülerini veya çok sayfalı PDF belgelerini (`PyMuPDF / fitz`) yükler,
	`HighResDiacriticTiler` ile yüksek çözünürlüklü yamalara böler, `TurkceOCRLine`
	ve `TurkceVerify` (TCKN/VKN/IBAN/KDV/İ-ı) hattından geçirir.
	2. `--demo-doc {invoice,pos,handwritten,gazette,erp_table,born_digital_2col}`:
	Gerçekçi kaşeli/imzalı/termal Türkçe belge sentezler, satır kırpımlarını
	`TurkceOCRLine` ile okur ve `TurkceVerify` algoritmik sağlama onarımını uçtan uca çalıştırır.
	3. `--markdown-text "..."` veya `--markdown-file <path>`:
	Ham VLM/OCR Markdown metnini doğrudan `TurkceOCRPipeline.postprocess_document_markdown`
	ve `TurkishFinancialSolver` hattından geçirerek onarır.
	"""

	from __future__ import annotations

	import argparse
	import io
	import json
	import sys
	from pathlib import Path
	from typing import Any, Dict, List, Optional, Sequence

	from PIL import Image

	from turkceocr.data.pdf_and_table_engine import (
	BornDigitalPDFPairGenerator,
	ComplexTurkishTableRenderer,
	)
	from turkceocr.data.synthetic_generator import (
	SyntheticDocumentSample,
	TurkishDocumentGenerator,
	)
	from turkceocr.models.vl_model import SUPPORTED_VL_BACKBONES, TURKCEOCR_SPECIAL_TOKENS
	from turkceocr.pipeline import TurkceOCRPipeline
	from turkceocr.postprocess.entity_engine import UnifiedTurkishEntityEngine
	from turkceocr.postprocess.visual_redactor import VisualRedactor

	DEMO_DOC_TYPES = (
	"invoice",
	"pos",
	"handwritten",
	"gazette",
	"erp_table",
	"born_digital_2col",
	)


	def synthesize_demo_document(
	doc_type: str,
	apply_degradation: bool = True,
	is_ood: bool = False,
	seed: int = 2026,
	) -> SyntheticDocumentSample:
	"""Belirtilen tipte gerçekçi Türkçe belge sentezler."""
	norm = doc_type.strip().lower()
	gen = TurkishDocumentGenerator(seed=seed)
	if norm in ("invoice", "corporate_invoice"):
	return gen.generate_corporate_invoice(apply_degradation=apply_degradation, is_ood=is_ood)
	if norm in ("pos", "thermal_pos_receipt"):
	return gen.generate_thermal_pos_receipt(apply_degradation=apply_degradation, is_ood=is_ood)
	if norm in ("handwritten", "mixed_handwritten_form"):
	return gen.generate_mixed_handwritten_form(apply_degradation=apply_degradation, is_ood=is_ood)
	if norm in ("gazette", "official_gazette"):
	return gen.generate_official_gazette_or_contract(apply_degradation=apply_degradation, is_ood=is_ood)
	if norm in ("erp_table", "multi_vat_erp_invoice"):
	table_eng = ComplexTurkishTableRenderer(seed=seed)
	return table_eng.generate_multi_vat_erp_invoice(
	apply_degradation=apply_degradation,
	is_ood=is_ood,
	table_style="zebra_striped",
	)
	if norm in ("born_digital_2col", "two_column"):
	pdf_gen = BornDigitalPDFPairGenerator(seed=seed)
	return pdf_gen.generate_two_column_born_digital_page(
	apply_degradation=apply_degradation,
	is_ood=is_ood,
	)
	raise ValueError(
	f"Desteklenmeyen demo belge tipi: {doc_type!r}. Geçerli tipler: {DEMO_DOC_TYPES}"
	)


	def inject_realistic_ocr_corruptions(sample: SyntheticDocumentSample) -> str:
	"""
	Demo akışında `TurkceVerify` algoritmik onarımını göstermek için sentetik belgenin
	ham OCR çıktısına gerçekçi görsel karışıklıklar (0->O, İ->I, Ş->S) enjekte eder.
	"""
	corrupted = sample.ground_truth_markdown
	tckn = sample.expected_kie.get("tckn")
	if tckn and f"<tckn>{tckn}</tckn>" in corrupted:
	bad_tckn = tckn.replace("0", "O", 1) if "0" in tckn else (tckn[:-1] + "O")
	corrupted = corrupted.replace(f"<tckn>{tckn}</tckn>", f"<tckn>{bad_tckn}</tckn>", 1)

	vkn = sample.expected_kie.get("vkn")
	if vkn and f"<vkn>{vkn}</vkn>" in corrupted:
	bad_vkn = vkn.replace("0", "O", 1) if "0" in vkn else (vkn[:-1] + "O")
	corrupted = corrupted.replace(f"<vkn>{vkn}</vkn>", f"<vkn>{bad_vkn}</vkn>", 1)

	corrupted = (
	corrupted.replace("BAŞKANLIĞI", "BASKANLIGI")
	.replace("MÜDÜRLÜĞÜ", "MUDURLUGU")
	.replace("İSTANBUL", "ISTANBUL")
	)
	return corrupted


	def load_images_from_path(path: Path) -> List[Image.Image]:
	"""Görüntü (.png/.jpg/.webp) veya PDF (.pdf) dosyasından PIL Image listesi yükler."""
	if not path.exists():
	raise FileNotFoundError(f"Girdi dosyası bulunamadı: {path}")

	if path.suffix.lower() == ".pdf":
	import fitz # PyMuPDF

	images: List[Image.Image] = []
	with fitz.open(path) as doc:
	for page_index in range(len(doc)):
	page = doc.load_page(page_index)
	pix = page.get_pixmap(dpi=200)
	img = Image.open(io.BytesIO(pix.tobytes("png"))).convert("RGB")
	images.append(img)
	return images

	return [Image.open(path).convert("RGB")]


	def build_arg_parser() -> argparse.ArgumentParser:
	parser = argparse.ArgumentParser(
	prog="turkceocr",
	description="TürkçeOCR (TürkçeOCR) — İki Katmanlı Türkçe OCR, Doküman VLM ve TurkceVerify CLI",
	)
	input_group = parser.add_mutually_exclusive_group(required=False)
	input_group.add_argument(
	"--image",
	type=str,
	default=None,
	help="İşlenecek görüntü (.png, .jpg) veya PDF dosyasının yolu.",
	)
	input_group.add_argument(
	"--pdf",
	type=str,
	default=None,
	help="İşlenecek PDF dosyasının yolu (PyMuPDF ile yüksek çözünürlüklü render).",
	)
	input_group.add_argument(
	"--demo-doc",
	type=str,
	choices=list(DEMO_DOC_TYPES),
	default=None,
	help="Gerçekçi kaşeli/bozulmuş Türkçe belge sentezleyip uçtan uca TürkçeOCR çalıştırır.",
	)
	input_group.add_argument(
	"--markdown-text",
	type=str,
	default=None,
	help="Doğrudan TurkceVerify ve Finansal Çözücü ile onarılacak ham Markdown metni.",
	)
	input_group.add_argument(
	"--markdown-file",
	type=str,
	default=None,
	help="Doğrudan TurkceVerify ile onarılacak ham Markdown dosyası.",
	)

	parser.add_argument(
	"--backbone",
	type=str,
	choices=list(SUPPORTED_VL_BACKBONES.keys()),
	default="lightonocr",
	help="Kullanılacak TürkçeOCR-VL-1B omurgası (lightonocr veya paddleocr_vl).",
	)
	parser.add_argument(
	"--seed",
	type=int,
	default=2026,
	help="Sentetik demo belge üretimi için rastgelelik tohumu.",
	)
	parser.add_argument(
	"--no-degradation",
	action="store_true",
	help="Demo belge üretiminde fiziksel bozulma ve kaşe bindirmesini devre dışı bırakır.",
	)
	parser.add_argument(
	"--output-json",
	type=str,
	default=None,
	help="Yapılandırılmış TürkçeOCR sonucunun kaydedileceği JSON dosya yolu.",
	)
	parser.add_argument(
	"--output-md",
	type=str,
	default=None,
	help="Onarılmış Markdown çıktısının kaydedileceği .md dosya yolu.",
	)
	parser.add_argument(
	"--redact-pii",
	action="store_true",
	help="Birleşik Hukuk & KVKK PII motorunu çalıştırarak hassas verileri karartır.",
	)
	parser.add_argument(
	"--redact-image",
	type=str,
	default=None,
	help="2B #000000 KVKK karartması uygulanmış görüntünün kaydedileceği dosya yolu.",
	)
	parser.add_argument(
	"--quiet",
	action="store_true",
	help="Standart çıktıya JSON yazdırmayı bastırır.",
	)
	return parser


	def execute_cli(argv: Optional[Sequence[str]] = None) -> Dict[str, Any]:
	"""
	TürkçeOCR CLI argümanlarını çalıştırır ve yapılandırılmış sonuç sözlüğünü döndürür.
	"""
	parser = build_arg_parser()
	args = parser.parse_args(list(argv) if argv is not None else None)

	pipeline = TurkceOCRPipeline(vl_backbone=args.backbone)

	# Varsayılan olarak girdi verilmemişse --demo-doc invoice çalıştırılır
	mode = "demo_doc"
	image_obj: Optional[Image.Image] = None
	raw_markdown = ""
	line_predictions: List[Dict[str, Any]] = []
	doc_type_label = "markdown_only"
	page_count = 1

	if args.markdown_text is not None:
	mode = "markdown_text"
	raw_markdown = args.markdown_text
	elif args.markdown_file is not None:
	mode = "markdown_file"
	raw_markdown = Path(args.markdown_file).read_text(encoding="utf-8")
	elif args.image is not None or args.pdf is not None:
	mode = "pdf" if args.pdf is not None else "image"
	target_path = Path(args.pdf or args.image)
	pages = load_images_from_path(target_path)
	page_count = len(pages)
	image_obj = pages[0]
	doc_type_label = target_path.suffix.lstrip(".").lower() or "image"

	# Satır modeli ile hızlı tepe/orta/alt şerit okuması
	w, h = image_obj.size
	strip_coords = [
	(0, int(h * 0.04), w, int(h * 0.14)),
	(0, int(h * 0.18), w, int(h * 0.28)),
	(0, int(h * 0.70), w, int(h * 0.82)),
	]
	decoded_lines: List[str] = []
	for idx, bbox in enumerate(strip_coords):
	crop = image_obj.crop(bbox)
	pred_text, conf = pipeline.recognize_line_image(crop)
	line_predictions.append(
	{
	"line_index": idx,
	"bbox": list(bbox),
	"predicted_text": pred_text,
	"confidence": round(float(conf), 4),
	}
	)
	if pred_text.strip():
	decoded_lines.append(pred_text.strip())
	raw_markdown = "\n".join(decoded_lines) if decoded_lines else f"# TürkçeOCR Belge ({target_path.name})"
	else:
	demo_choice = args.demo_doc or "invoice"
	sample = synthesize_demo_document(
	doc_type=demo_choice,
	apply_degradation=not args.no_degradation,
	seed=args.seed,
	)
	doc_type_label = sample.doc_type
	image_obj = sample.image
	raw_markdown = inject_realistic_ocr_corruptions(sample)
	for idx, (crop_img, gt_line) in enumerate(sample.line_crops[:4]):
	pred_text, conf = pipeline.recognize_line_image(crop_img)
	line_predictions.append(
	{
	"line_index": idx,
	"ground_truth_line": gt_line,
	"predicted_text": pred_text,
	"confidence": round(float(conf), 4),
	}
	)

	page_out = pipeline.postprocess_document_markdown(
	raw_markdown=raw_markdown,
	image=image_obj,
	repair_financials=True,
	)

	fin_dict: Optional[Dict[str, Any]] = None
	if page_out.financial_check is not None:
	fc = page_out.financial_check
	fin_dict = {
	"is_consistent": fc.is_consistent,
	"was_repaired": fc.was_repaired,
	"subtotal_matrah": fc.subtotal_matrah,
	"vat_kdv": fc.vat_kdv,
	"grand_total": fc.grand_total,
	"inferred_vat_rate": fc.inferred_vat_rate,
	"repair_note": fc.repair_note,
	}

	result: Dict[str, Any] = {
	"brand": "TürkçeOCR",
	"version": "0.2.0",
	"mode": mode,
	"doc_type": doc_type_label,
	"backbone": args.backbone,
	"resolved_vl_model_id": pipeline.vl_config.resolved_model_id(),
	"page_count": page_count,
	"tile_count": len(page_out.tile_bboxes),
	"tile_bboxes": [list(b) for b in page_out.tile_bboxes],
	"raw_markdown": page_out.raw_markdown,
	"verified_markdown": page_out.markdown,
	"valid_tckns": page_out.verification_report.valid_tckns,
	"valid_vkns": page_out.verification_report.valid_vkns,
	"valid_ibans": page_out.verification_report.valid_ibans,
	"repaired_fields": page_out.verification_report.repaired_fields,
	"financial_check": fin_dict,
	"line_recognitions": line_predictions,
	"special_tokens_supported": TURKCEOCR_SPECIAL_TOKENS,
	}

	if args.redact_pii or args.redact_image:
	entity_engine = UnifiedTurkishEntityEngine(use_ner=False)
	visual_redactor = VisualRedactor(entity_engine=entity_engine)
	target_img = image_obj if image_obj is not None else Image.new("RGB", (900, 600), color=(255, 255, 255))
	redaction_res = visual_redactor.redact_document(
	image=target_img,
	raw_text=page_out.raw_markdown,
	normalized_text=page_out.markdown,
	)
	result["redacted_markdown"] = redaction_res.redacted_text
	result["detected_entities"] = [e.to_dict() for e in redaction_res.entities]
	result["redaction_boxes"] = [b.to_dict() for b in redaction_res.redaction_boxes]
	result["redaction_coverage"] = round(float(redaction_res.redaction_coverage), 4)
	if args.redact_image:
	out_img_path = Path(args.redact_image)
	out_img_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
	redaction_res.redacted_image.save(out_img_path)
	result["redacted_image_path"] = str(out_img_path)

	if args.output_json:
	out_json_path = Path(args.output_json)
	out_json_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
	out_json_path.write_text(
	json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2),
	encoding="utf-8",
	)

	if args.output_md:
	out_md_path = Path(args.output_md)
	out_md_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
	out_md_path.write_text(page_out.markdown, encoding="utf-8")

	if not args.quiet:
	print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

	return result


	def main(argv: Optional[Sequence[str]] = None) -> int:
	"""`turkceocr` ve `turkceocr` konsol giriş noktası."""
	execute_cli(argv=argv)
	return 0


	if __name__ == "__main__":
	sys.exit(main())