请给我这个文档需要设计出来的代码的

根据《人工智能创新设计与实践考核要求（任务书）.docx》的内容，您需要设计和实现的主要功能模块如下：

### 1. 文字位置检测
**功能描述**：
- 使用图像处理技术，分析和处理输入图像，检测文字位置。
- 检测到的文字位置将以红色方框的形式进行标示，并在用户界面上展示。

**关键技术**：
- 图像预处理（灰度化、二值化、去噪等）
- 边缘检测（如 Canny 边缘检测）
- 轮廓提取（如 OpenCV 中的 `findContours` 函数）

### 2. 文字识别与展示
**功能描述**：
- 应用光学字符识别（OCR）算法，对检测到的文字进行识别。
- 文字定位与裁剪
- 文字识别模型训练（可选）

### 3. 命名实体识别与标示
**功能描述**：
- 在文字识别的基础上，进一步识别出是否包含地名、人名、电话号码等信息。
- 不同类型的实体将以不同的颜色进行显示，以便用户直观地辨别。
- 人名：蓝色字体
- 地址名：红色字体
- 电话号码：绿色字体

**关键技术**：
- 自然语言处理（NLP）中的命名实体识别（NER）
- 实体识别模型（如 spaCy 或 BERT）

### 4. 用户界面设计
**功能描述**：
- 设计一个用户界面，使用户能够方便地使用光学字符识别系统。
- 用户界面应包含以下元素：
- **图像上传按钮**：用户可通过点击按钮选择要上传的图像文件。
- **图像显示区域**：用于显示上传的图像。
- **文字检测结果显示区域**：用于显示文字位置检测的结果，以绿色方框标示文字位置。
- **文字识别结果显示区域**：用于显示识别出的文字内容。
- **命名实体标示区域**：如果识别出的文字含有人名、地名、电话号码信息，使用不同的颜色标识出来。

**关键技术**：
- GUI 开发框架（如 Tkinter、PyQt、Kivy）
- 图像显示与绘制（如 PIL、OpenCV）

### 示例代码结构
以下是一个简单的代码结构示例，帮助您开始实现这些功能：

import cv2
import pytesseract
import spacy
from tkinter import *
from tkinter import filedialog
from PIL import Image, ImageTk

# 加载 OCR 引擎
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'path_to_tesseract_executable'
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

def upload_image():
    file_path = filedialog.askopenfilename()
    if file_path:
        image = Image.open(file_path)
        image.thumbnail((800, 800))
        photo = ImageTk.PhotoImage(image)
        image_label.config(image=photo)
        image_label.image = photo
        process_image(image)

def process_image(image):
    # 转换为 OpenCV 格式
    image_cv = cv2.cvtColor(np.array(image), cv2.COLOR_RGB2BGR)
    
    # 文字位置检测
    gray = cv2.cvtColor(image_cv, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
    contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    
    for contour in contours:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        cv2.rectangle(image_cv, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
    
    # 文字识别
    text = pytesseract.image_to_string(image_cv, lang='eng')
    doc = nlp(text)
    
    # 命名实体识别
    entities = [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents]
    
    # 更新 UI 显示
    update_ui(image_cv, text, entities)

def update_ui(image_cv, text, entities):
    # 将 OpenCV 图像转换为 PIL 图像
    image_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image_cv, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    photo = ImageTk.PhotoImage(image_pil)
    detection_result_label.config(image=photo)
    detection_result_label.image = photo
    
    # 显示识别的文字
    recognized_text.set(text)
    
    # 显示命名实体
    entity_text = ""
    for entity, label in entities:
        color = "blue" if label == "PERSON" else "red" if label == "GPE" else "green"
        entity_text += f"<span style='color:{color}'>{entity}</span> "
    entity_result_label.config(text=entity_text, justify=LEFT)

# 创建主窗口
root = Tk()
root.title("Optical Character Recognition System")

# 创建控件
upload_button = Button(root, text="Upload Image", command=upload_image)
image_label = Label(root)
detection_result_label = Label(root)
recognized_text = StringVar()
recognized_text_label = Label(root, textvariable=recognized_text, wraplength=700, justify=LEFT)
entity_result_label = Label(root, wraplength=700, justify=LEFT)

# 布局
upload_button.pack(pady=10)
image_label.pack(pady=10)
detection_result_label.pack(pady=10)
recognized_text_label.pack(pady=10)
entity_result_label.pack(pady=10)

# 运行主循环
root.mainloop()

### 说明
1. **图像上传与显示**：使用 `tkinter` 提供的文件对话框和标签控件来实现。
2. **文字位置检测**：使用 OpenCV 进行边缘检测和轮廓提取。
3. **文字识别**：使用 Tesseract OCR 进行文字识别。
4. **命名实体识别**：使用 spaCy 进行命名实体识别。
5. **UI 更新**：将处理后的图像和识别结果更新到用户界面上。

希望这些信息能帮助您顺利完成项目的开发！如果有任何具体的问题或需要进一步的帮助，请随时提问。