feat: PP-OCRv6 multilingual support

Update 2026.07.04：发布 V1.2.8

Major Changes:

• Added RapidOCR-based PP-OCRv6 text detection models:
  multi_PP-OCRv6_det_tiny, multi_PP-OCRv6_det_small, and
  multi_PP-OCRv6_det_medium.
• Changed the default detection model to multi_PP-OCRv6_det_small.
• Added PP-OCRv6 language selection through lang_type; multi is the model
  family name and is not a valid lang_type.
• Added HuggingFace model repositories for PP-OCRv6 detection models.
• Standardized CnSTD logging for library and CLI usage.

主要变更：

• 基于 RapidOCR 支持 PP-OCRv6 文本检测模型：
  multi_PP-OCRv6_det_tiny、multi_PP-OCRv6_det_small 和
  multi_PP-OCRv6_det_medium。
• 默认检测模型改为 multi_PP-OCRv6_det_small。
• 支持通过 lang_type 指定 PP-OCRv6 语言类型；multi 是模型族名称，不是可传入的
  lang_type。
• 新增 PP-OCRv6 检测模型对应的 HuggingFace 模型仓库。
• 规范 CnSTD 在库调用和 CLI 场景下的日志行为。

Improve robustness of subprocess calls in YOLOv7 modules

Update 2026.05.01：发布 V1.2.7.3

Bug Fixes:

• Improve robustness of subprocess calls in YOLOv7 modules by avoiding shell-based invocations in git and pip commands

Bug Fixes:

• 提升 YOLOv7 模块中子进程调用的稳健性，避免在 git 和 pip 命令中依赖 shell 调用

fix: support rapidocr model_root_dir

Update 2026.04.28：发布 V1.2.7.2

Bug Fixes:

• Support model_root_dir in RapidDetector so RapidOCR model assets can be resolved from a custom model root directory

Bug Fixes:

• 修复 RapidDetector 对 model_root_dir 的支持，确保 RapidOCR 相关模型资源可从自定义模型根目录正确解析

Bugfixes

Update 2026.02.07：发布 V1.2.7.1

Bug Fixes:

• Align set_logger with the module logger so configured handlers/levels apply to downloads

Bug Fixes:

• 让 set_logger 使用模块级 logger，确保下载日志遵循配置的 handler 和 level

Update 2026.02.07：发布 V1.2.7

Bug Fixes:

• Switch model download to use HuggingFaceDownloader instead of shelling out to huggingface-cli

Bug Fixes:

• 模型下载逻辑改为使用 HuggingFaceDownloader，避免调用 huggingface-cli

Bug Fixed

Update 2025.06.27：发布 V1.2.6.1

Major Changes:

• Bug Fixed

主要变更：

• 修复已知 bug

Integrated the latest PPOCRv5 text detection models

Update 2025.06.25：发布 V1.2.6

Major Changes:

• Integrated the latest PPOCRv5 text detection functionality based on RapidOCR for even faster inference speed
  • Added support for PP-OCRv5 detection models: ch_PP-OCRv5_det and ch_PP-OCRv5_det_server
• Fixed some known bugs

主要变更：

• 基于 RapidOCR 集成 PPOCRv5 最新版文本检测功能，提供更快的推理速度
  • 新增支持 PP-OCRv5 检测模型：ch_PP-OCRv5_det 和 ch_PP-OCRv5_det_server
• 修复部分已知 bug

Bug Fixes

Update 2024.12.08：发布 V1.2.5.2

Bug Fixes:

• Fix compatibility issue of setting environment variables on Windows systems
• Use subprocess.run instead of os.system for better cross-platform support

Bug Fixes:

• 修复在 Windows 系统下设置环境变量的兼容性问题
• 使用 subprocess.run 替代 os.system 以提供更好的跨平台支持

Update 2024.11.30：发布 V1.2.5.1

Update 2024.11.30：发布 V1.2.5.1

Major Changes:

• en_PP-OCRv3_det still uses the previous version and does not use RapidDetector

Bug Fixes:

• en_PP-OCRv3_det 依旧使用之前的版本，不使用 RapidDetector

v1.2.5: Merge pull request #88 from breezedeus/pytorch

Update 2024.11.24：发布 V1.2.5

Major Changes:

• Integrated latest PPOCRv4 text detection functionality based on RapidOCR for faster inference
  • Added support for PP-OCRv4 detection models, including standard and server versions
  • Added support for PP-OCRv3 English detection model
• Optimized model download functionality with support for domestic mirrors

主要变更：

• 基于 RapidOCR 集成 PPOCRv4 最新版文本检测功能，提供更快的推理速度
  • 新增支持 PP-OCRv4 检测模型，包括标准版和服务器版
  • 新增支持 PP-OCRv3 英文检测模型
• 优化模型下载功能，支持从国内镜像下载模型文件

新模型名称：

model_name	PyTorch 版本	ONNX 版本	支持检测的语言	模型文件大小
en_PP-OCRv3_det	X	√	英文、数字	2.3 M
ch_PP-OCRv4_det	X	√	简体中问、英文、数字	4.5 M
ch_PP-OCRv4_det_server	X	√	简体中问、英文、数字	108 M

使用方式

• 命令行：$ cnstd predict -m ch_PP-OCRv4_det_server -i examples/1_res.png -o outputs
• Python:

  from cnstd import CnStd
  
  std = CnStd(model_name="ch_PP-OCRv4_det_server")
  out = std.detect("examples/1_res.png")
  print(out)

Fix: some formats of models require fixed-size input images

Update 2024.06.22：发布 V1.2.4.2

Major Changes:

• Added a new parameter static_resized_shape when initializing YoloDetector, which is used to resize the input image to a fixed size. Some formats of models require fixed-size input images during inference, such as CoreML.

主要变更：

• YoloDetector 初始化时加入了参数 static_resized_shape, 用于把输入图片 resize 为固定大小。某些格式的模型在推理时需要固定大小的输入图片，如 CoreML。