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Agent Skill · 图像处理

image2text-ocr(图像转文字 OCR)

用于辅助图像生成、图片编辑、视觉素材处理或图像模型工作流。它适合让 Agent 根据文本生成图片、处理背景、整理视觉提示词或调用相关图像工具。使用时需要确认输入图片、版权来源、输出格式和模型限制;涉及人物、品牌、商品或公开展示素材时,应额外核对授权、真实性和内容合规边界。

image2text-ocr 是图像处理类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在图像处理类的 1,562 个 Skill 里排第 257。

总安装 12,854周安装 515GitHub Stars 公开资料未说明下载 4,161核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.4

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:image2text-ocr(图像转文字 OCR)
来源仓库:https://github.com/scnet-sugon/image2text-ocr
安装命令:
openclaw skills install image2text-ocr
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install image2text-ocr

这个 Skill 是做什么的

图像处理类 Skill 处理生成、裁剪、压缩和批量转换图片的任务。

将图片中的文字信息识别并提取出来。该技能应在用户需要OCR识别图片中的文字时使用。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install image2text-ocr;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

image2text-ocr 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install image2text-ocr。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

image2text-ocr 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

image2text-ocr 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

image2text-ocr 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

image2text-ocr 用的人多吗?

公开数据是累计安装 12,854 次,近一周安装 515 次,下载 4,161 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

image2text-ocr 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理图像处理类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

图像处理类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
ai-image-generation

AI 图像生成 · Codex、Claude

4,365,552382调用外部服务未明确有提醒
openai-image-gen

OpenAI 图像生成 · OpenClaw

1,906,88432需要联网MIT-0有提醒
image

图像 · OpenClaw

525,99926需要联网MIT-0通过
baoyu-cover-image

宝玉封面图 · Codex、Claude

474,24016,779只读MIT有提醒
baoyu-image-gen

宝玉图像生成器 · Codex、Claude

468,00716,778接触敏感数据MIT通过
image2text-ocr

图像转文字 OCR · 本页

12,854—接触敏感数据MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
image2text_ocr
description
将图片中的文字信息识别并提取出来。本技能应在用户需要 OCR 识别图片中的文字时使用。
version
1.0.4
author
SCNet
license
MIT
tags
required_env_vars
primary_credential
SCNET_API_KEY
dependencies
input
output
结构化的 JSON 数据,包含识别结果和置信度

Sugon-Scnet 通用 OCR 技能

本技能封装了 Sugon-Scnet 通用 OCR 服务,通过单一接口即可调用ocr识别能力,高效提取文字信息。

功能特性

  • 通用文字识别:提取图片中的全部文字,支持横竖版及坐标定位。

前置配置

⚠️ 重要:使用前需要申请 Scnet API Token

申请 API Token

  1. 访问 Scnet 官网 注册/登录
  2. 在控制台申请 API 密钥(格式:sc-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx)
  3. 复制密钥备用

配置 Token

手动配置(推荐)

  1. 在技能目录下创建 config/.env 文件,内容如下:
# =====  Sugon-Scnet OCR API 配置 =====
# 申请地址:https://www.scnet.cn
SCNET_API_KEY=your_scnet_api_key_here

# API 基础地址(一般无需修改)
SCNET_API_BASE=https://api.scnet.cn/api/llm/v1
  1. 添加:SCNET_API_KEY=你的密钥
  2. 设置文件权限为 600(仅所有者可读写)

⚠️ 安全警告:切勿将 API Key 直接粘贴到聊天对话中,否则可能被记录或泄露。

Token 更新

Token 过期后调用会返回 401 或 403 错误。更新方法:重新申请 Token 并替换 config/.env 中的 SCNET_API_KEY。

依赖安装

本技能需要 Python 3.6+ 和 requests 库。请运行以下命令:

   pip install requests

使用方法

参数说明

参数名类型必填描述
ocrTypestring是识别类型枚举。必须为以下之一:<br>• GENERAL 通用文字
filePathstring是待识别图片的本地绝对路径。支持 jpg、png、pdf 等常见格式。

命令行调用示例

   python .claude/skills/sugon-scnet-ocr/scripts/main.py VAT_INVOICE /path/to/invoice.jpg

在 AI 对话中使用

用户可以说:

  • “OCR 这个图片里的文字,图片在 /Users/name/Desktop/text.png”

AI 会根据 description 中的关键词自动触发本技能。

AI 调用建议

为避免触发 API 速率限制(10 QPS),请串行调用本技能,即等待前一个识别完成后再发起下一个请求。 如果使用 OpenClaw 的 exec 工具,建议设置 timeout 或 yieldMs 参数,让命令同步执行,避免多个命令同时运行导致并发。

配置选项

编辑 config/.env 文件:

变量名默认值说明
SCNET_API_KEY必需Scnet API 密钥
SCNET_API_BASEhttps://api.scnet.cn/api/llm/v1API 基础地址(一般无需修改)

输出

  • 标准输出:识别结果的 JSON 数据,结构与 API 文档一致,位于 data 字段内。
  • 识别结果位于 data[0].result[0].elements 中,具体字段取决于 ocrType。
  • 错误信息:如果发生错误,会输出以 错误: 开头的友好提示。

注意事项

  • 本技能调用的 OCR API 有 10 QPS 的速率限制。
  • 如果遇到 429 错误,请等待 2-3 秒后重试,不要连续发起请求。
  • 建议在调用前确保图片已准备就绪,避免因网络问题导致重复调用。

故障排除

问题解决方案
配置文件不存在创建 config/.env 并填入 Token(参考前置配置)
API Key 无效/过期重新申请 Token 并更新 .env 文件
文件不存在检查提供的文件路径是否正确
网络连接失败检查网络连接或防火墙设置
不支持的文件类型确保文件扩展名为允许的类型(参考 API 文档)
401/403/UnauthorizedToken 无效或过期,重新申请并配置
429 Too Many Requests请求过于频繁,技能会自动等待并重试(最多 3 次)。若持续失败,请降低调用频率或联系服务方提高限额。

平台分布

OpenClaw

92.03%
按下载量换算3,829

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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