当处理图表/示意图时（使用--mode figure参数），VOP会生成多层级的智能分析结果：
1. 基础元素识别
- 图表类型判断：自动区分折线图、柱状图、流程图等
- 关键数据点提取：捕捉坐标轴数值范围、图例说明等
2. 语义化描述
典型输出示例：
• “展示2010-2020年全球气温变化的折线图，含三条不同地区的趋势线”
• “细胞有丝分裂的示意图，标注有前期、中期、后期、末期四个阶段”
3. 结构化数据
JSON输出包含以下字段：{
"type": "scatter_plot",
"x-axis": {"label": "Year", "range": [2000,2020]},
"series": [{"name": "Tokyo", "data": [...]}]
"description": "..."
}
该功能特别适用于构建AI训练数据集，如将生物学教材中的示意图转化为标注数据。
This answer comes from the articleVOP: OCR Tool for Extracting Complex Diagrams and Math FormulasThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " VOP在解析学术图表时能提供哪些类型的语义化输出？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil