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Terminal OCR

针对终端/命令行界面截图的OCR技能,支持Tesseract本地识别与AI视觉分析两种方式,可自动分块、增强对比度并二值化预处理图像,识别命令、路径、日志时间戳与错误信息。使用与安装通过Python和Bash脚本完成;SKILL.md中列出的部分分析脚本未随本版本文件提供。

zhaog100
zhaog100
热度 80.10
最近更新 2026-04-09 13:24:04
分类:效率依赖:代码执行 / 读写文件 / 内部调用大模型应用场景:数据处理 / 文件转换 / 调试排错

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent,它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add terminal-ocr
Metadata
name
terminal-ocr
description
终端截图OCR识别技能。专门处理终端/命令行界面的截图,提取文本内容并进行分析。支持Tesseract本地OCR和AI视觉分析双引擎。
version
0.3.1

终端OCR技能 v0.3.1

专门针对终端/命令行界面截图的OCR识别和文本提取技能。

版权:MIT License | Copyright (c) 2026 思捷娅科技 (SJYKJ)

🎯 核心特性

⭐ 智能图像预处理

  • ✅ 自动分块:超长截图自动分割为可处理的块
  • ✅ 对比度增强:提升终端文字的可读性
  • ✅ 二值化处理:优化黑白对比,减少噪声
  • ✅ 字体识别:针对等宽字体优化识别

⭐ 多引擎支持

  • ✅ Tesseract OCR:本地OCR引擎(支持中英文)
  • ✅ AI视觉分析:无OCR环境下的替代方案
  • ✅ 混合模式:结合两种方法提高准确率

⭐ 终端专用优化

  • ✅ 命令行语法高亮:识别命令、路径、错误信息
  • ✅ 日志格式解析:自动识别时间戳、日志级别
  • ✅ 表格结构重建:还原终端表格格式
  • ✅ 编码检测:自动检测UTF-8、GBK等编码

🚀 使用方式

1. 安装技能

# 进入技能目录
cd ~/.openclaw/workspace/skills/terminal-ocr

# 运行安装脚本
bash install.sh

2. 基础OCR识别

# 分析终端截图
./scripts/terminal-ocr.sh /path/to/screenshot.png

# 输出文本内容
./scripts/extract-text.sh /path/to/screenshot.png

3. 高级分析

# 命令行分析
./scripts/analyze-commands.sh /path/to/screenshot.png

# 日志分析  
./scripts/analyze-logs.sh /path/to/screenshot.png

# 错误诊断
./scripts/diagnose-errors.sh /path/to/screenshot.png

🛠️ 技术实现

多通道支持

  • ✅ QQ 通道:用户通过 QQ Bot 发送终端截图
  • ✅ 微信通道:用户通过微信 Bot 直接发送终端截图给 Bot,OpenClaw 的 image 工具自动将图片保存到本地,然后调用 enhanced-terminal-ocr.py 处理
  • ✅ 飞书通道:用户通过飞书机器人发送截图

文件结构

terminal-ocr/
├── SKILL.md
├── README.md
├── package.json
├── install.sh
├── config/
│   └── ocr-config.json
├── scripts/
│   ├── terminal-ocr.sh          # 主OCR脚本
│   ├── extract-text.sh         # 文本提取
│   ├── analyze-commands.sh     # 命令分析
│   ├── analyze-logs.sh         # 日志分析
│   ├── diagnose-errors.sh      # 错误诊断
│   ├── preprocess-image.py     # 图像预处理
│   └── fallback-ai-analysis.py # AI视觉分析备用
└── data/
    └── processed/

核心算法

  1. 图像预处理:分块 + 增强 + 二值化
  2. OCR识别:Tesseract + 自定义词典
  3. 后处理:语法高亮 + 结构重建
  4. 备用方案:AI视觉分析(无OCR环境)

💡 使用场景

场景1:系统日志分析

用户:[发送系统日志截图]
AI:[调用terminal-ocr] → 提取日志内容 → 分析错误信息

场景2:命令行输出解析

用户:[发送命令行输出截图]  
AI:[调用terminal-ocr] → 识别命令和输出 → 提供解释

场景3:配置文件查看

用户:[发送配置文件截图]
AI:[调用terminal-ocr] → 提取配置内容 → 分析设置

🔧 环境要求

必需依赖

  • Python 3.8+
  • OpenCV-Python
  • Pillow

可选依赖(推荐)

  • Tesseract OCR (tesseract-ocr)
  • 中文语言包 (tesseract-ocr-chi-sim)

无依赖模式

  • 纯AI视觉分析(准确率较低但无需安装)

📈 性能指标

指标 目标 实际
处理速度 < 10秒/图 待测试
准确率 > 85% 待测试
支持格式 PNG/JPG ✅
最大尺寸 10000px ✅

🚀 未来规划

短期

  • 完成基础OCR功能
  • 实现图像预处理
  • 添加AI视觉备用方案

中期

  • 命令行语法分析
  • 日志格式识别
  • 错误诊断功能

长期

  • 多语言支持
  • 实时OCR
  • 与OpenClaw深度集成

终端OCR技能 - 让终端截图变得可读 版本:0.3.1 | 2026-03-25 | 新增微信通道支持


MIT License | Copyright (c) 2026 思捷娅科技 (SJYKJ)