multi-lang-ocr

name	multi-lang-ocr
description	Extract text from images, screenshots, and scanned documents using local OCR. Supports Chinese, English, Japanese, Korean and mixed-language text. Runs 100% locally for privacy.
version	2.0.0
parameters	[{"name":"image_path","type":"string","required":true,"description":"Image / screenshot / scanned page file path"},{"name":"output_path","type":"string","required":false,"description":"Optional output file path (default: print to stdout)"}]
metadata	{"xiaodazi":{"dependency_level":"builtin","os":["common"],"backend_type":"local","user_facing":true}}

多语言 OCR — 图片文字提取

从图片、截图、扫描件中提取文字。支持中文、英文、中英混排、日文、韩文。100% 本地运行，保护隐私。

使用场景

• 用户说「帮我提取这张图片里的文字」「截图转文字」
• 用户说「识别这份扫描文档的内容」「名片上的信息提取出来」
• 用户说「把这张照片里的表格提取成文本」
• 处理 PDF 中无法提取文字的扫描页

引擎选择（分层策略）

macOS 优先路径（零安装）

macOS 内置 Vision Framework，中英混排识别质量优秀，无需安装任何依赖。

import subprocess, json

def ocr_macos_vision(image_path: str) -> str:
    """Use macOS Vision Framework for OCR (zero install, best quality on Mac)."""
    swift_code = f'''
import Foundation
import Vision

let url = URL(fileURLWithPath: "{image_path}")
guard let image = CGImage.from(url: url) else {{ exit(1) }}

let request = VNRecognizeTextRequest()
request.recognitionLevel = .accurate
request.recognitionLanguages = ["zh-Hans", "zh-Hant", "en-US", "ja", "ko"]
request.usesLanguageCorrection = true

let handler = VNImageRequestHandler(cgImage: image)
try handler.perform([request])

let results = request.results ?? []
for obs in results {{
    if let candidate = obs.topCandidates(1).first {{
        print(candidate.string)
    }}
}}
'''
    # Save and execute Swift script
    import tempfile, os
    script_path = tempfile.mktemp(suffix='.swift')
    with open(script_path, 'w') as f:
        f.write(swift_code)
    try:
        result = subprocess.run(
            ['swift', script_path],
            capture_output=True, text=True, timeout=30
        )
        return result.stdout.strip()
    finally:
        os.unlink(script_path)

使用条件：macOS 13+，无需安装任何依赖。通过 nodes 执行即可。

跨平台路径（pip 安装，~50MB）

使用 rapidocr-onnxruntime，基于 PaddleOCR v4 模型的 ONNX 推理版本。

# 首次安装（约 50MB，30 秒内完成）
pip install rapidocr-onnxruntime

from rapidocr_onnxruntime import RapidOCR

engine = RapidOCR()

# 基本识别（自动检测中英文，无需指定语言）
result, elapse = engine("/path/to/image.png")

# result 是列表：[[坐标, 文字, 置信度], ...]
if result:
    for line in result:
        box, text, confidence = line
        print(f"{text}  (置信度: {confidence:.2f})")

执行方式

通过 nodes 写 Python 脚本执行 OCR。优先尝试 macOS Vision，不可用时降级到 rapidocr。

推荐执行脚本模板

import sys, os, json

image_path = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "/path/to/image.png"
output_path = sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else None

def ocr_with_best_engine(path: str) -> str:
    """Try macOS Vision first, then rapidocr, then report unavailable."""
    import platform

    # Tier 1: macOS Vision (zero install)
    if platform.system() == "Darwin":
        try:
            import subprocess
            # Quick check: can we run swift?
            check = subprocess.run(["swift", "--version"], capture_output=True, timeout=5)
            if check.returncode == 0:
                return _ocr_macos_vision(path)
        except Exception:
            pass

    # Tier 2: rapidocr-onnxruntime (pip install)
    try:
        from rapidocr_onnxruntime import RapidOCR
        engine = RapidOCR()
        result, _ = engine(path)
        if result:
            return "\n".join(line[1] for line in result)
        return "[OCR completed but no text detected]"
     ImportError:
        

     


 () -> :
    
    :
         Quartz
         Vision  (
            VNRecognizeTextRequest,
            VNImageRequestHandler,
        )
        ci_image = Quartz.CIImage.imageWithContentsOfURL_(
            Quartz.NSURL.fileURLWithPath_(path)
        )
         ci_image  :
             ValueError()

        request = VNRecognizeTextRequest.alloc().init()
        request.setRecognitionLevel_()  
        request.setRecognitionLanguages_([, , , , ])
        request.setUsesLanguageCorrection_()

        handler = VNImageRequestHandler.alloc().initWithCIImage_options_(ci_image, )
        success = handler.performRequests_error_([request], )

        lines = []
         obs  request.results()  []:
            candidate = obs.topCandidates_()
             candidate:
                lines.append(candidate[].string())
         .join(lines)
     ImportError:
        
        
     Exception  e:
         RuntimeError()



text = ocr_with_best_engine(image_path)


 output_path:
     (output_path, , encoding=)  f:
        f.write(text)
    ()
    ()
:
    (text)

批量处理（目录中所有图片）

import os, glob

image_dir = "/path/to/scanned_pages"
output_file = "/path/to/extracted_text.md"

images = sorted(glob.glob(os.path.join(image_dir, "*.{png,jpg,jpeg,tiff,bmp}")))
all_text = []

for i, img_path in enumerate(images, 1):
    print(f"Processing page {i}/{len(images)}: {os.path.basename(img_path)}")
    text = ocr_with_best_engine(img_path)
    all_text.append(f"## Page {i}\n\n{text}")

with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write("\n\n---\n\n".join(all_text))

print(f"Done: {len(images)} pages -> {output_file}")

语言支持

语言	rapidocr	macOS Vision	说明
简体中文	默认支持	默认支持	无需额外配置
英文	默认支持	默认支持	无需额外配置
中英混排	默认支持	默认支持	一个模型同时识别，无需切换
繁体中文	默认支持	默认支持	自动识别
日文	需下载模型	默认支持	rapidocr 需额外步骤
韩文	需下载模型	默认支持	rapidocr 需额外步骤

安全规则

• 100% 本地处理：所有 OCR 操作在本地完成，图片不上传到任何云端
• 临时文件清理：处理完成后删除中间临时文件

输出规范

• 提取后展示识别文本（纯文本格式）
• 如有多页，按页码分段展示
• 如识别效果差（文字模糊/手写），告知用户并建议提供更清晰图片
• 表格内容尽量保持结构化格式（用 Markdown 表格）
• 将结果写入文件并告知路径，方便用户后续使用