Struct KeywordExtractor 

pub struct KeywordExtractor;

关键字抽取器。

对应 Java: org.ofdrw.reader.keyword.KeywordExtractor

在 OFD 文档的文本内容中搜索关键字，返回匹配位置的页面和矩形区域。

注意：Java 版使用 AWT FontRenderContext 计算精确的字符边界， Rust 版使用简化的文本宽度估算。对于精确排版，需要集成外部字体引擎。

Implementations

impl KeywordExtractor

pub fn get_keyword_positions( pages: &[OfdPage], keyword: &str, ) -> Vec<KeywordPosition>

获取关键字在文档中的位置列表。

对应 Java: KeywordExtractor.getKeyWordPositionList(OFDReader, String)

搜索所有页面的文本内容，返回包含关键字的矩形区域。

参数

• pages: 已解析的页面列表。
• keyword: 要搜索的关键字。

pub fn get_keyword_positions_with_fonts( pages: &[OfdPage], keyword: &str, font_sizes: &HashMap<String, f64>, ) -> Vec<KeywordPosition>

获取关键字坐标列表（带字体度量的精确版本）。

对应 Java: KeywordExtractor.getKeyWordPositionList(OFDReader, String)

此方法接受字体大小映射表，用于更精确地计算字符宽度。

参数

• pages: 已解析的页面列表。
• keyword: 要搜索的关键字。
• font_sizes: 字体大小映射（字体 ID -> 字号，单位毫米）。

pub fn get_keyword_positions_from_text_codes( entries: &[TextCodeEntry], keyword: &str, ) -> Vec<KeywordPosition>

从 TextCode 条目列表中搜索关键字位置（支持跨 TextCode 边界匹配）。

对应 Java: KeywordExtractor.getKeyWordPositionList(OFDReader, String[], int[])

此方法接受按阅读顺序排列的 TextCode 条目列表。当关键字被 TextCode 边界切断时（如“电子印章“分属两个 TextCode），算法会拼接相邻 TextCode 的文本内容来定位完整关键字。

参数

• entries: 按阅读顺序排列的 TextCode 条目列表。
• keyword: 要搜索的关键字。

匹配模式

1. 普通匹配：关键字完整包含在单个 TextCode 中。
2. 前缀匹配：当前 TextCode 的内容是关键字的前缀，向后拼接。
3. 后缀匹配：当前 TextCode 的末尾匹配关键字的开头，向后拼接。

Trait Implementations

impl Debug for KeywordExtractor

fn fmt(&self, f: &mut Formatter<'_>) -> Result

Formats the value using the given formatter.