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Agent Skill · 开发

tencentcloud-ocr-licenseplate(腾讯云 ocr 车牌)

tencentcloud-ocr-licenseplate 用于辅助部署、云资源、容器和基础设施运维,适合在 OpenClaw 中需要检查配置、整理部署步骤或排查环境问题时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

tencentcloud-ocr-licenseplate 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 3,098。

总安装 12,756周安装 516GitHub Stars 公开资料未说明下载 4,004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
1.0.2

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:tencentcloud-ocr-licenseplate(腾讯云 ocr 车牌)
来源仓库:https://github.com/zt1314p-design/tencentcloud-ocr-licenseplate
安装命令:
openclaw skills install tencentcloud-ocr-licenseplate
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 tencentcloud-ocr-licenseplate

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

腾讯云车牌识别(LicensePlateOCR)接口调用技能。当用户需要对中国大陆机动车车牌进行自动定位和识别时,应使用此技能。支持返回车牌号码、车牌颜色、置信度和像素坐标信息,支持多车牌场景识别,支持图片Base64和URL两种输入方式。

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 tencentcloud-ocr-licenseplate;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

    它需要需要联网,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

tencentcloud-ocr-licenseplate 怎么安装?

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

tencentcloud-ocr-licenseplate 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。

tencentcloud-ocr-licenseplate 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

tencentcloud-ocr-licenseplate 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。

tencentcloud-ocr-licenseplate 用的人多吗?

公开数据是累计安装 12,756 次,近一周安装 516 次,下载 4,004 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。

tencentcloud-ocr-licenseplate 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
tencentcloud-ocr-licenseplate

腾讯云 ocr 车牌 · 本页

12,756—需要联网MIT-0有提醒

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
tencentcloud-ocr-licenseplate
description
腾讯云车牌识别(LicensePlateOCR)接口调用技能。当用户需要对中国大陆机动车车牌进行自动定位和识别时,应使用此技能。支持返回车牌号码、车牌颜色、置信度和像素坐标信息,支持多车牌场景识别,支持图片Base64和URL两种输入方式。

腾讯云车牌识别 (LicensePlateOCR)

用途

调用腾讯云OCR车牌识别接口,支持对中国大陆机动车车牌的自动定位和识别,返回地域编号和车牌号码与车牌颜色信息。

核心能力:

  • 车牌号码识别:自动定位并识别车牌号码(如:京AF0236)
  • 车牌颜色识别:支持白、黑、蓝、绿、黄、黄绿、临牌、喷漆、其它
  • 车牌类别判断:区分实体车牌与非实体车牌
  • 多车牌识别:支持图片中存在多个车牌的场景,通过 LicensePlateInfos 返回全部车牌信息
  • 坐标定位:返回车牌在原图中的像素坐标框(X, Y, Width, Height)

官方文档:https://cloud.tencent.com/document/api/866/36211

默认接口请求频率限制:10次/秒。

使用时机

当用户提出以下需求时触发此技能:

  • 需要从图片中识别机动车车牌号码
  • 需要获取车牌颜色信息
  • 需要判断车牌类别(实体/非实体)
  • 图片中包含多个车牌需要全部识别
  • 涉及车牌OCR识别的任何场景

环境要求

  • Python 3.6+
  • 依赖:tencentcloud-sdk-python(通过 pip install tencentcloud-sdk-python 安装)
  • 环境变量:

- TENCENTCLOUD_SECRET_ID:腾讯云API密钥ID - TENCENTCLOUD_SECRET_KEY:腾讯云API密钥Key

使用方式

运行 scripts/main.py 脚本完成车牌识别。

请求参数

参数类型必填说明
ImageBase64str否(二选一)图片Base64值,编码后不超过10M,支持PNG/JPG/JPEG,不支持GIF
ImageUrlstr否(二选一)图片URL地址,下载时间不超过3秒。都提供时仅使用ImageUrl
UserAgentstr否请求来源标识(可选),用于追踪调用来源,统一固定为Skills

输出格式

识别成功后返回 JSON 格式结果:

{
  "Number": "京AF0236",
  "Confidence": 99,
  "Color": "蓝",
  "LicensePlateCategory": "实体车牌",
  "Rect": {
    "X": 426,
    "Y": 423,
    "Width": 135,
    "Height": 66
  },
  "LicensePlateInfos": [
    {
      "Number": "京AF0236",
      "Confidence": 99,
      "Color": "蓝",
      "Rect": {
        "X": 426,
        "Y": 423,
        "Width": 135,
        "Height": 66
      },
      "LicensePlateCategory": "实体车牌"
    }
  ],
  "PlateCount": 1,
  "RequestId": "5141467c-0a67-4f7c-b1c5-8147d84681a1"
}

响应字段说明:

字段类型说明
Numberstr识别出的车牌号码
Confidenceint置信度,0-100
Colorstr车牌颜色:白/黑/蓝/绿/黄/黄绿/临牌/喷漆/其它
LicensePlateCategorystr车牌类别:实体车牌/非实体车牌
Rectobject车牌在原图中的像素坐标框(X, Y, Width, Height)
LicensePlateInfoslist全部车牌信息列表(多车牌场景)
LicensePlateInfos[].Numberstr车牌号码
LicensePlateInfos[].Confidenceint置信度 0-100
LicensePlateInfos[].Colorstr车牌颜色
LicensePlateInfos[].Rectobject像素坐标框
LicensePlateInfos[].LicensePlateCategorystr车牌类别
PlateCountint检测到的车牌数量
RequestIdstr唯一请求ID

错误码说明

错误码含义
FailedOperation.DownLoadError文件下载失败
FailedOperation.ImageDecodeFailed图片解码失败
FailedOperation.OcrFailedOCR识别失败
FailedOperation.UnKnowError未知错误
FailedOperation.UnOpenError服务未开通
InvalidParameterValue.InvalidParameterValueLimit参数值错误
LimitExceeded.TooLargeFileError文件内容太大
ResourceUnavailable.InArrears账号已欠费
ResourceUnavailable.ResourcePackageRunOut账号资源包耗尽
ResourcesSoldOut.ChargeStatusException计费状态异常

业务逻辑说明

  1. ImageBase64和ImageUrl必须提供其一,都提供时只使用ImageUrl
  2. 图片支持PNG、JPG、JPEG格式,不支持GIF
  3. 图片经Base64编码后不超过10M,下载时间不超过3秒
  4. 使用通用CommonOCR控制器,无特殊业务逻辑
  5. 支持多车牌识别,通过LicensePlateInfos返回全部车牌

调用示例

# 通过URL识别车牌
python scripts/main.py --image-url "https://example.com/car.jpg"

# 通过文件路径(自动Base64编码)识别
python scripts/main.py --image-base64 ./car.jpg

# 通过Base64文本文件识别
python scripts/main.py --image-base64 ./base64.txt

# 指定地域
python scripts/main.py --image-url "https://example.com/car.jpg" --region ap-beijing```

平台分布

OpenClaw

84.69%
按下载量换算3,391

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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