ccy-ocr-local

使用本技能在 本机离线 对图片做 OCR 识别，优先用于：

• 从截图提取文字
• 从文档拍照/扫描件提取文字
• 从相机图片中提取中英文文本
• 需要避免上传文件到外部服务的 OCR 场景

何时使用

当用户需要：

• 识别本地图片里的文字
• 不想依赖云端 OCR / API Key
• 在 Jetson / Linux 本机直接跑 OCR
• 先用轻量依赖快速得到可用文本

若追求复杂版面、票据、表格结构、竖排文本或更强中文效果，优先考虑后续单独做 PaddleOCR / RapidOCR 本地技能。

入口

脚本入口：scripts/local_ocr.py

配套脚本：

• scripts/benchmark.py：对样例图比较 balanced / fast / accurate 的耗时和输出长度
• scripts/regression.py：对样例图生成基线输出，便于回归检查

这轮新增能力

• 自动方向检测：可用 --autorotate 尝试方向并选择更优结果
• 更省时的自动旋转策略：默认 --autorotate-strategy smart，先按宽高比做轻判，只有结果太弱才退回全方向检查
• 批量输出防重名：批量模式输出时保留相对目录结构，避免不同子目录同名图片互相覆盖
• JSON 输出：可用 --json 输出 OCR 内容和元数据，适合自动化接入

依赖要求

最小依赖：

• python3
• tesseract
• Python 包：Pillow、pytesseract

可选增强：

• opencv-python
  • 装了则使用 OpenCV 预处理，通常准确率更稳
  • 没装也能运行，会自动退回 Pillow 流程
• Tesseract 语言包：eng、chi_sim

Windows 兼容说明：

• 若当前终端或 agent 没继承到系统 PATH，脚本会尝试自动探测常见安装位置，例如：
  • C:/Program Files/Tesseract-OCR/tesseract.exe
• 也可以手动指定：
  • --tesseract-cmd "C:/Program Files/Tesseract-OCR/tesseract.exe"
  • 或设置环境变量 TESSERACT_CMD

默认设计取向

这个技能默认在四个方向做平衡：

• 准确率：自动纠正 EXIF 方向、灰度化、自动对比度增强、小图放大、二值化
• 速度：默认 balanced 模式只做一次识别；需要时才尝试多 PSM
• 资源占用：预处理保持轻量，不引入更重的 OCR 框架
• 减少依赖：OpenCV 是可选项，不是硬依赖

参数

• image_path：本地图片路径；配合 --batch 时也可传目录
• --lang：OCR 语言，默认 eng
  • 常见值：eng、chi_sim、chi_sim+eng
• --psm：显式指定 Tesseract PSM；指定后不再自动试多个模式
• --mode：balanced / fast / accurate
  • balanced：默认，单次识别，资源最省
  • fast：自动试少量常见 PSM，兼顾速度
  • accurate：自动试更多 PSM，优先提高命中率
• --format：text 或 tsv
• --tesseract-cmd：显式指定 Tesseract 可执行文件路径，适合 Windows / PATH 未继承场景
• --min-conf：TSV 模式下过滤低置信度文本
• --dpi：传给 Tesseract 的逻辑 DPI，默认 300
• --min-edge：小图放大的目标长边，默认 1800
• --sharpen：启用轻量锐化，适合略糊的图
• --no-preprocess：关闭基础预处理
• --out：单图模式下将结果写入文件
• --batch：批量处理模式
• --recursive：批量模式下递归扫描子目录
• --out-dir：批量模式下输出目录，并生成 manifest.json
• --autorotate：自动尝试方向，适合拍照方向不稳的图片
• --autorotate-strategy：smart 或 full，默认 smart

输出

默认输出：

• text：纯文本

可选输出：

• tsv：带位置和置信度的结构化文本，适合后处理
• json：包含文本和元数据（耗时、PSM、旋转角度、模式等），适合自动化流水线
• 批量模式下可输出每张图的文本/TSV/JSON 文件和总清单 manifest.json
• manifest.json 中会记录每张图的耗时、PSM、旋转角度和输出路径

错误输出：

• 图片不存在或无法打开
• Tesseract 未安装
• 指定语言数据不存在

常用示例

最小示例

python3 skills/ccy-ocr-local/scripts/local_ocr.py /path/to/image.png

中英混合识别

python3 skills/ccy-ocr-local/scripts/local_ocr.py /path/to/image.png --lang chi_sim+eng

提高准确率

python3 skills/ccy-ocr-local/scripts/local_ocr.py /path/to/image.png --lang chi_sim+eng --mode accurate --sharpen --autorotate

更快一点

python3 skills/ccy-ocr-local/scripts/local_ocr.py /path/to/image.png --mode fast

Windows 显式指定 Tesseract

python skills/ccy-ocr-local/scripts/local_ocr.py C:/path/to/image.png --tesseract-cmd "C:/Program Files/Tesseract-OCR/tesseract.exe"

导出结构化 TSV

python3 skills/ccy-ocr-local/scripts/local_ocr.py /path/to/image.png --format tsv --min-conf 40 --out /tmp/result.tsv

JSON 输出

python3 skills/ccy-ocr-local/scripts/local_ocr.py /path/to/image.png --lang chi_sim+eng --autorotate --json

批量处理目录

python3 skills/ccy-ocr-local/scripts/local_ocr.py /path/to/images --batch --recursive --lang chi_sim+eng --out-dir /tmp/ocr-batch

批量 JSON 输出

python3 skills/ccy-ocr-local/scripts/local_ocr.py /path/to/images --batch --recursive --lang chi_sim+eng --autorotate --json --out-dir /tmp/ocr-batch-json

跑 benchmark

python3 skills/ccy-ocr-local/scripts/benchmark.py

跑回归样例

python3 skills/ccy-ocr-local/scripts/regression.py

使用建议

• 普通截图/UI 文本：先用默认参数
• 中英混合材料：--lang chi_sim+eng
• 拍照略糊：加 --sharpen
• 拍照方向不稳：加 --autorotate
• 批量自动化接入：加 --json 或配合 --out-dir
• 想省资源：保持 balanced，不要开 accurate
• 要后处理：使用 --format tsv
• 多张图流水线处理：使用 --batch --out-dir

已知限制

• 普通 Tesseract 对 复杂排版、公式、表格结构、试卷版面 支持一般
• 若系统没有安装 chi_sim.traineddata，中文识别会失败或效果较差
• 对严重透视变形、阴影、强反光图片，建议先做文档矫正/裁切
• 本技能是轻量本地 OCR，不追求最强中文复杂场景表现