Node.js 也可以用上 macOS Vision OCR 了！

主要观点总结

本文介绍了MacOS Vision OCR的功能和使用方法，包括支持多种图像格式、多语言识别、详细的JSON输出等。文章还提供了Node.js集成示例和常见问题解决方案。

关键观点总结

关键观点1: 功能特点

支持多种图像格式（JPG、JPEG、PNG、WEBP）；支持单图像和批量处理模式；多语言识别（包括英语、中文、日语、韩语和欧洲语言）；详细的JSON输出，包含文本位置和置信度分数；调试模式下可显示视觉边界框；支持arm64和x86_64架构。

关键观点2: 安装和使用

可以下载预构建的版本或从源代码构建。使用方法包括单图像处理、批量处理、调试模式等。命令行选项包括指定图像路径、输出目录、合并输出、调试模式、显示支持的语言等。

关键观点3: 输出格式

工具输出的JSON结构包括文本内容、文件路径、宽度、高度和观测结果等。

关键观点4: 常见问题解决方案

提供了图像加载失败、未检测到文本等常见问题的解决方案。

文章预览

MacOS Vision OCR 一个基于苹果 Vision 框架构建的强大命令行 OCR 工具，支持单图像和批量处理，并能输出详细的位置信息。 https://github.com/bytefer/macos-vision-ocr 功能特点 支持多种图像格式（JPG、JPEG、PNG、WEBP） 支持单图像和批量处理模式 多语言识别（支持包括英语、中文、日语、韩语和欧洲语言在内的16种语言） 详细的 JSON 输出，包含文本位置和置信度分数 调试模式下可显示视觉边界框 支持 arm64 和 x86_64 架构 Ollama-OCR 只需几行代码，轻松实现高质量文字识别！ 系统要求 macOS 10.15 或更高版本 支持 arm64（Apple Silicon）或 x86_64（Intel）架构 建议使用 macOS 13 或更高版本以获得最佳的 OCR 识别效果。 安装 下载预构建的版本 目前 macos-vision-ocr 的版本是 0.0.1，可以在  macos-vision-ocr/releases  页面下载： https://github.com/bytefer/macos-vision-ocr/releases 从源代码构建 确保已 ………………………………