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name: online-ocr
description: 在线OCR图片识别技能，使用免费的OCR.space API，无需安装Tesseract
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Online OCR Skill

在线OCR图片识别技能，使用免费的OCR.space API，无需安装Tesseract OCR引擎。

特点

✅ 无需安装Tesseract - 使用在线API
✅ 支持多种语言 - 包括中文、英文等
✅ 免费使用 - OCR.space免费API（每月1000次请求）
✅ 简单易用 - 只需Python和requests库
✅ 支持多种图片格式 - PNG, JPG, JPEG, PDF等

安装依赖

pip install requests pillow

使用方法

Python脚本

import requests
import base64
from PIL import Image
import io

class OnlineOCR:
    def __init__(self, api_key='helloworld'):  # 免费API密钥
        self.api_key = api_key
        self.api_url = 'https://api.ocr.space/parse/image'
    
    def ocr_from_file(self, image_path, language='chs'):
        """
        从图片文件识别文字
        
        参数:
        - image_path: 图片文件路径
        - language: 语言代码
            chs - 中文简体
            eng - 英文
            jpn - 日文
            kor - 韩文
            etc.
        
        返回: 识别结果文本
        """
        with open(image_path, 'rb') as f:
            img_data = f.read()
        
        return self.ocr_from_bytes(img_data, language)
    
    def ocr_from_bytes(self, image_bytes, language='chs'):
        """从字节数据识别文字"""
        # 将图片转换为base64
        img_base64 = base64.b64encode(image_bytes).decode('utf-8')
        
        # 准备请求数据
        payload = {
            'base64Image': f'data:image/png;base64,{img_base64}',
            'language': language,
            'isOverlayRequired': False,
            'apikey': self.api_key,
            'OCREngine': 2  # 使用引擎2（更准确）
        }
        
        # 发送请求
        response = requests.post(self.api_url, data=payload)
        
        if response.status_code == 200:
            result = response.json()
            if result['IsErroredOnProcessing']:
                raise Exception(f"OCR处理错误: {result['ErrorMessage']}")
            
            # 提取文本
            parsed_results = result.get('ParsedResults', [])
            if parsed_results:
                return parsed_results[0].get('ParsedText', '')
            return ''
        else:
            raise Exception(f"API请求失败: {response.status_code}")
    
    def ocr_from_url(self, image_url, language='chs'):
        """从URL识别图片文字"""
        payload = {
            'url': image_url,
            'language': language,
            'isOverlayRequired': False,
            'apikey': self.api_key,
            'OCREngine': 2
        }
        
        response = requests.post(self.api_url, data=payload)
        
        if response.status_code == 200:
            result = response.json()
            if result['IsErroredOnProcessing']:
                raise Exception(f"OCR处理错误: {result['ErrorMessage']}")
            
            parsed_results = result.get('ParsedResults', [])
            if parsed_results:
                return parsed_results[0].get('ParsedText', '')
            return ''
        else:
            raise Exception(f"API请求失败: {response.status_code}")

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    ocr = OnlineOCR()
    
    # 从文件识别
    text = ocr.ocr_from_file('test.png', language='chs')
    print(text)
    
    # 从URL识别
    # text = ocr.ocr_from_url('https://example.com/image.png', language='eng')

命令行工具

创建 online_ocr_cli.py：

#!/usr/bin/env python3
import argparse
import os
import sys
from online_ocr import OnlineOCR

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='在线OCR图片识别工具')
    parser.add_argument('image', help='图片文件路径或URL')
    parser.add_argument('-l', '--lang', default='chs', 
                       help='语言代码 (默认: chs)')
    parser.add_argument('-o', '--output', help='输出文件路径')
    parser.add_argument('--api-key', default='helloworld',
                       help='OCR.space API密钥 (默认: helloworld)')
    
    args = parser.parse_args()
    
    # 创建OCR实例
    ocr = OnlineOCR(api_key=args.api_key)
    
    try:
        # 判断输入是文件还是URL
        if args.image.startswith('http://') or args.image.startswith('https://'):
            text = ocr.ocr_from_url(args.image, args.lang)
        else:
            if not os.path.exists(args.image):
                print(f"错误: 文件不存在 - {args.image}")
                return
            
            text = ocr.ocr_from_file(args.image, args.lang)
        
        # 输出结果
        if args.output:
            with open(args.output, 'w', encoding='utf-8') as f:
                f.write(text)
            print(f"结果已保存到: {args.output}")
        else:
            print("\n=== 识别结果 ===")
            print(text)
            
    except Exception as e:
        print(f"错误: {str(e)}")
        sys.exit(1)

if __name__ == "__main__":
    main()

支持的语言

OCR.space支持多种语言，常用语言代码：

chs - 中文简体
cht - 中文繁体
eng - 英文
jpn - 日文
kor - 韩文
fre - 法文
ger - 德文
spa - 西班牙文
rus - 俄文
ita - 意大利文

完整列表参考：https://ocr.space/ocrapi

API密钥

默认使用免费API密钥 helloworld，限制：

每月1000次请求
文件大小限制：1MB
不支持PDF文件

如需更多功能，可注册获取自己的API密钥：

访问 https://ocr.space/ocrapi
注册账号
获取免费API密钥

示例

示例1：识别中文图片

from online_ocr import OnlineOCR

ocr = OnlineOCR()
text = ocr.ocr_from_file('chinese_text.png', language='chs')
print(text)

示例2：识别英文图片

text = ocr.ocr_from_file('english_text.png', language='eng')
print(text)

示例3：批量处理

import os
from online_ocr import OnlineOCR

ocr = OnlineOCR()

def batch_ocr(image_folder, output_folder, lang='chs'):
    if not os.path.exists(output_folder):
        os.makedirs(output_folder)
    
    for filename in os.listdir(image_folder):
        if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')):
            image_path = os.path.join(image_folder, filename)
            output_path = os.path.join(output_folder, f"{os.path.splitext(filename)[0]}.txt")
            
            try:
                text = ocr.ocr_from_file(image_path, lang)
                
                with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
                    f.write(text)
                
                print(f"已处理: {filename}")
            except Exception as e:
                print(f"处理失败 {filename}: {str(e)}")

集成到OpenClaw

作为工具使用

# 在OpenClaw技能中集成在线OCR功能
def online_ocr_tool(image_path, language='chs'):
    """在线OCR工具函数"""
    try:
        from online_ocr import OnlineOCR
        
        ocr = OnlineOCR()
        text = ocr.ocr_from_file(image_path, language)
        
        return {
            "success": True,
            "text": text,
            "language": language,
            "source": "OCR.space API"
        }
    except Exception as e:
        return {
            "success": False,
            "error": str(e),
            "source": "OCR.space API"
        }

故障排除

常见问题

API请求限制
```
错误: 超过API限制
```
解决方案：等待下个月或注册获取自己的API密钥
图片太大
```
错误: 文件大小超过限制
```
解决方案：压缩图片或减小尺寸
网络问题
```
错误: 连接超时
```
解决方案：检查网络连接，或使用代理

性能优化

图片预处理

from PIL import Image

def preprocess_image(image_path, max_size=800):
    """预处理图片以优化OCR"""
    img = Image.open(image_path)
    
    # 调整大小
    if max(img.size) > max_size:
        ratio = max_size / max(img.size)
        new_size = tuple(int(dim * ratio) for dim in img.size)
        img = img.resize(new_size, Image.Resampling.LANCZOS)
    
    # 转换为RGB（如果不是）
    if img.mode != 'RGB':
        img = img.convert('RGB')
    
    # 保存临时文件
    temp_path = 'temp_processed.jpg'
    img.save(temp_path, 'JPEG', quality=85)
    
    return temp_path

使用本地缓存

import hashlib
import json
import os

class CachedOCR(OnlineOCR):
    def __init__(self, cache_dir='.ocr_cache', **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        self.cache_dir = cache_dir
        if not os.path.exists(cache_dir):
            os.makedirs(cache_dir)
    
    def ocr_from_file(self, image_path, language='chs'):
        # 生成缓存键
        with open(image_path, 'rb') as f:
            file_hash = hashlib.md5(f.read()).hexdigest()
        
        cache_key = f"{file_hash}_{language}"
        cache_file = os.path.join(self.cache_dir, f"{cache_key}.json")
        
        # 检查缓存
        if os.path.exists(cache_file):
            with open(cache_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
                return json.load(f)['text']
        
        # 调用API
        text = super().ocr_from_file(image_path, language)
        
        # 保存缓存
        with open(cache_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump({'text': text, 'language': language}, f)
        
        return text

许可证

MIT License

支持

OCR.space API文档：https://ocr.space/ocrapi
问题反馈：创建GitHub Issue
功能建议：欢迎贡献代码

Online Ocr Skill

安装技能

Online OCR Skill

特点

安装依赖

使用方法

Python脚本

命令行工具

支持的语言

API密钥

示例

示例1：识别中文图片

示例2：识别英文图片

示例3：批量处理

集成到OpenClaw

作为工具使用

故障排除

常见问题

性能优化

许可证

支持

360 行为纵深安全审计引擎