终端OCR技能

专门针对终端/命令行界面截图的OCR识别和文本提取技能。

🎯 核心特性

⭐ 智能图像预处理

• ✅ 自动分块：超长截图自动分割为可处理的块
• ✅ 对比度增强：提升终端文字的可读性
• ✅ 二值化处理：优化黑白对比，减少噪声
• ✅ 字体识别：针对等宽字体优化识别

⭐ 多引擎支持

• ✅ Tesseract OCR：本地OCR引擎（需要安装）
• ✅ AI视觉分析：无OCR环境下的替代方案
• ✅ 混合模式：结合两种方法提高准确率

⭐ 终端专用优化

• ✅ 命令行语法高亮：识别命令、路径、错误信息
• ✅ 日志格式解析：自动识别时间戳、日志级别
• ✅ 表格结构重建：还原终端表格格式
• ✅ 编码检测：自动检测UTF-8、GBK等编码

🚀 使用方式

1. 安装技能

# 进入技能目录
cd ~/.openclaw/workspace/skills/terminal-ocr

# 运行安装脚本
bash install.sh

2. 基础OCR识别

# 分析终端截图
./scripts/terminal-ocr.sh /path/to/screenshot.png

# 输出文本内容
./scripts/extract-text.sh /path/to/screenshot.png

3. 高级分析

# 命令行分析
./scripts/analyze-commands.sh /path/to/screenshot.png

# 日志分析  
./scripts/analyze-logs.sh /path/to/screenshot.png

# 错误诊断
./scripts/diagnose-errors.sh /path/to/screenshot.png

🛠️ 技术实现

文件结构

terminal-ocr/
├── SKILL.md
├── README.md
├── package.json
├── install.sh
├── config/
│   └── ocr-config.json
├── scripts/
│   ├── terminal-ocr.sh          # 主OCR脚本
│   ├── extract-text.sh         # 文本提取
│   ├── analyze-commands.sh     # 命令分析
│   ├── analyze-logs.sh         # 日志分析
│   ├── diagnose-errors.sh      # 错误诊断
│   ├── preprocess-image.py     # 图像预处理
│   └── fallback-ai-analysis.py # AI视觉分析备用
└── data/
    └── processed/

核心算法

1. 图像预处理：分块 + 增强 + 二值化
2. OCR识别：Tesseract + 自定义词典
3. 后处理：语法高亮 + 结构重建
4. 备用方案：AI视觉分析（无OCR环境）

💡 使用场景

场景1：系统日志分析

用户：[发送系统日志截图]
AI：[调用terminal-ocr] → 提取日志内容 → 分析错误信息

场景2：命令行输出解析

用户：[发送命令行输出截图]  
AI：[调用terminal-ocr] → 识别命令和输出 → 提供解释

场景3：配置文件查看

用户：[发送配置文件截图]
AI：[调用terminal-ocr] → 提取配置内容 → 分析设置

🔧 环境要求

必需依赖

• Python 3.8+
• OpenCV-Python
• Pillow

可选依赖（推荐）

• Tesseract OCR (tesseract-ocr)
• 中文语言包 (tesseract-ocr-chi-sim)

无依赖模式

• 纯AI视觉分析（准确率较低但无需安装）

📈 性能指标

指标	目标	实际
处理速度	< 10秒/图	待测试
准确率	> 85%	待测试
支持格式	PNG/JPG	✅
最大尺寸	10000px	✅

🚀 未来规划

短期

• [ ] 完成基础OCR功能
• [ ] 实现图像预处理
• [ ] 添加AI视觉备用方案

中期

• [ ] 命令行语法分析
• [ ] 日志格式识别
• [ ] 错误诊断功能

长期

• [ ] 多语言支持
• [ ] 实时OCR
• [ ] 与OpenClaw深度集成

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终端OCR技能 - 让终端截图变得可读 版本：0.1.0（开发中） 创建时间：2026-03-05