需在ubuntu 22.04或debian 12+部署codex盲文翻译工具链，依次完成系统更新与依赖安装、python 3.10.12环境配置、ocr模型部署、图像预处理校准，再通过init→recognize→render→speak四步实现触觉图到语音的端到端转换。
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将触觉图片（如盲文点字图、浮雕图形）自动转换为可朗读文本，需在Linux系统中部署Codex盲文翻译工具链，完成图像预处理→盲文符号识别→Braille ASCII转译→TTS语音合成全流程。
安装Codex核心依赖与OCR引擎
第一步：更新系统并安装基础构建工具→【必须使用Ubuntu 22.04或Debian 12及以上版本，旧系统缺少libtesseract4支持会导致braille-ocr模块编译失败】→执行：sudo apt update && sudo apt install -y build-essential python3-dev libtesseract-dev libleptonica-dev。
第二步：安装Python 3.10+环境（Codex不兼容3.9及以下）→用pyenv安装3.10.12→激活后运行：pip install codex-braille==0.8.3。
第三步：下载专用盲文OCR模型文件braille_2023.traineddata→放入/usr/share/tesseract-ocr/4.00/tessdata/目录→权限设为644，否则codex init时会静默跳过模型加载。
校准触觉图片输入参数
方法一：使用高对比度扫描图（推荐）→将触觉图用600dpi灰度扫描→保存为TIFF格式→用convert -threshold 60% input.tiff output.tiff增强点阵边缘→这一步跳过会导致识别把相邻点误连成线。
方法二：手机拍摄图适配→先用OpenCV脚本做透视矫正→再调用codex-cli calibrate --device phone --lighting uneven→自动匹配常见背光不均场景下的点距补偿系数。
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注意：若原始图含底纹或阴影，必须先运行codex-cli clean --aggressive，否则点位坐标偏移超0.3mm即触发识别丢点。
执行盲文符号到可朗读文本的端到端转换
① 运行初始化配置：codex-cli init --lang zh-CN --braille-type unified-8dot→生成~/.codex/config.yaml，其中braille-type字段决定后续是否启用八点制扩展字符集。
② 图像识别与盲文解析：codex-cli recognize /path/to/image.tiff --output json→输出含坐标、点型、Unicode盲文码位的结构化JSON。
③ 转换为朗读友好文本：codex-cli render --format speech --voice female-zh --speed 1.2→自动映射中文盲文简写规则（如“学”=⠱⠌），生成带停顿标记的SSML片段。
④ 合成语音文件：codex-cli speak --ssml output.ssml --output audio.mp3→调用系统PulseAudio后端，【输出路径必须有写入权限，且audio.mp3所在目录不能是tmpfs挂载点】。
