RapidOCR Skill (v1.3.0)
描述
专业的票据 OCR 识别技能，支持增值税发票、火车票等各类票据的识别。
⚠️ 重要说明
首次运行需要网络下载模型（约 13MB），后续使用完全离线。
安全元数据说明:
- ✅ 技能代码本身不发起任何网络请求
- ⚠️ 依赖包
rapidocr-onnxruntime首次调用时会自动下载模型 - 这是依赖包的行为，不是技能代码的行为
核心特性
- ✅ 轻量代码 - 约 4KB，无内置大文件
- ✅ 首次下载 - 首次运行自动下载 OCR 模型（~13MB）
- ✅ 离线推理 - 模型下载后完全离线使用
- ✅ 安全透明 - 无 exec/eval，无运行时网络请求，代码可审计
- ✅ 快速识别 - ~500ms/张
网络需求
| 阶段 | 网络 | 数据量 |
|---|---|---|
| 安装依赖 | 需要 | ~50 MB |
| 首次运行 | 需要 | ~13 MB |
| 后续使用 | 不需要 | 0 |
外部依赖
- PyPI 包:
rapidocr-onnxruntime - 模型来源: PaddleOCR (Apache 2.0)
- 模型行为: 首次运行自动下载到本地缓存
文件结构
rapid-ocr/
├── rapidocr_minimal.py # 主程序入口 (~4KB)
├── test_ocr.py # 测试套件
├── README.md # 用户文档
├── TRANSPARENCY.md # 透明度说明
├── SKILL.md # 本文件
├── claw.json # OpenClaw 配置
├── requirements.txt # Python 依赖
└── models/
└── README.md # 模型说明使用方式
CLI
python rapidocr_minimal.py ocr image.jpg
python rapidocr_minimal.py invoice invoice.jpg
python rapidocr_minimal.py train ticket.jpgPython API
from rapidocr_minimal import RapidOCRSkill
skill = RapidOCRSkill()
result = skill.ocr_image("image.jpg")
print(result['full_text'])
# 发票识别
invoice_data = skill.ocr_invoice("invoice.jpg")
print(invoice_data['structured_data'])测试
python test_ocr.py许可证
MIT License