📦 文档识别 表格识别 Pro（翔云开放平台）翔云通用文档/表格识别
v1.0.1Agent。当用户请求以下操作时触发： - 通用文档识别、文档 OCR、OCR 文档、识别图片文字 - 表格识别、表格 OCR、识别表格 - 提取表格内容、读取表格数据 - 识别图片/扫描件/PDF 中的文字和表格 - 表格转 Excel、表格转 Word、表格转 Markdown - 导...
by @liudengkui详细分析 ▾
运行时依赖
版本
- 未检测到文件变更；仅内部版本更新。 - 文档与功能与上一版本保持一致。
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功能概述
调用翔云 OCR 平台的通用文档识别 API（typeId: 3050），对图片、PDF、扫描件中的文字、表格、版面结构进行一体化识别，并支持导出为 Excel、Word、Markdown、PDF、TXT、OFD 等多种格式。适用场景： | 类别 | 示例 | |:---|:---| | 纯表格 | 财务报表、数据表格、对账单、工程量表 | | 含表格文档 | 合同、报告、说明书、论文、试卷 | | 纯文字文档 | 证件、发票、手写稿、扫描件 | | 多语言文档 | 英文合同、日文资料、繁体文档、多语言混排 |
💡 表格识别建议：layout: 1（开启版面分析）对表格结构识别更友好。 ---
⚠️ 安全说明
数据发送范围：- 识别阶段：用户图片和 API 凭据会被发送至 netocr.com 进行云端 OCR 处理，图片不会在服务端持久化存储
- 下载阶段：OSS 导出会话凭证来自 API 返回的预签名 URL，文件直接下载到本地
SSL 处理策略：
- 主 API（
netocr.com）：完整 SSL 证书验证（requests 默认行为） - OSS 下载（
product.netocr.com）：翔云返回http://product.netocr.com/...预签名 URL，该域名是阿里云 OSS cn-beijing 的 CNAME。脚本将请求目标替换为阿里云 OSS 官方域名（oss-cn-beijing.aliyuncs.com），并通过Host头携带原始域名以使预签名校验通过，全程使用标准 HTTPS，无任何 SSL 配置修改
---
⚠️ 凭据配置
配置文件
将凭据保存到 Skill 目录下的config.json：
``json
// config.json（Skill 同目录下）
{
"key": "你的OCRKey",
"secret": "你的OCRSecret"
}
`
💡 首次使用：创建config.json，填入凭据即可。配置一次，永久使用。
凭据加载优先级
| 优先级 | 来源 | 说明 |
|:---:|:---|:---|
| 1 | ./config.json | Skill 自目录配置文件 |
| 2 | 环境变量 | NETOCR_KEY / NETOCR_SECRET |
| 3 | 用户输入 | 前两者都没有时，向用户索要 | 首次配置流程
检查./config.json是否存在且含key和secret- 若不存在或不完整，向用户提示：
首次使用翔云文档识别，请配置 API 凭据：
- 前往 https://netocr.com 注册并登录
- 进入【个人中心】获取 API Key 和 Secret
- 请提供：
- key：______
- secret：______
`
收到后写入./config.json，并提示用户"凭据已保存，后续无需重复输入"
---
触发词参考
| 触发表达 | 对应意图 |
|:---|:---|
| "识别这个文档"、"OCR 这张图片"、"读取图片文字" | 通用文档识别 |
| "识别这张表格"、"提取表格数据" | 表格识别（自动 layout=1） |
| "英文合同 OCR"、"识别日文资料" | 多语言识别 |
| "帮我识别 PDF"、"扫描件文字提取" | PDF/扫描件识别 |
| "这张发票识别一下" | 证件/票据识别 |
| "表格转 Excel"、"导出为 Markdown" | 识别 + 导出 |
| "歪斜文档识别"、"图片有点歪" | 带校正的识别 |
| "批量识别文件夹里所有图片" | 批量识别 | ---
执行流程
阶段一：识别文档
Step 1：加载凭据
按【凭据配置】章节顺序加载 key / secret：
- config.json → 环境变量 → 用户输入
Step 2：获取图片输入
支持以下方式：
- 本地文件路径：用户提供绝对路径，脚本读取后转 Base64
- 用户拖入文件：直接获取文件路径
- 批量目录：用户提供文件夹路径，遍历所有图片
Step 3：配置识别参数
固定参数：
`json
{
"typeId": 3050,
"format": "json"
}
`
语言参数 nLanguage（默认 0=简体中文）：
| 值 | 语言 | 值 | 语言 |
|:---:|:---|:---:|:---|
| 0 | 简体中文（印刷）| 9 | 法文 |
| 1 | 繁体中文（印刷）| 10 | 西班牙文 |
| 2 | 英文 | 11 | 日文 |
| 3 | 简体中文（印刷+手写）| 12 | 韩文 |
| 4 | 繁体中文（印刷+手写）| 13 | 葡萄牙文 |
| 5 | 阿拉伯文 | 14 | 越南文 |
| 6 | 乌尔都文 | 15 | 孟加拉文 |
| 8 | 西里尔文（俄文等）| | | 💡 语言推断：提到"英文"→ 2；"日文"→ 11；"繁体"→ 1；未指定→ 0
版面参数 layout：
| 值 | 含义 | 适用 |
|:---:|:---|:---|
| 0 | 关闭版面分析 | 纯文字、证件 |
| 1 | 开启版面分析 | 表格首选、多栏文档 |
图像校正参数：
| 参数 | 值 | 触发条件 |
|:---:|:---:|:---|
| autoRotation | 1 | 图片自动判断是否旋转 |
| inclineCorrect | 0/1/2 | 不矫正/透视畸变/弯曲畸变校正 |
预处理参数：
| 参数 | 值 | 触发条件 |
|:---:|:---:|:---|
| removeWaterMark | 1 | 去除水印 |
| filterColor | 1~4 | 滤红/滤蓝（背景干扰时）|
Step 4：调用识别 API
执行脚本 scripts/recognize_table.py：
`bash
python scripts/recognize_table.py --image <路径> --export xls
`
API 接口：
Base64：POST https://netocr.com/api/recog_table_base64File 上传：POST https://netocr.com/api/recog_table_file
响应格式：{"message": {"status": 0, "value": {...}}}
- status == 0
表示成功 consumeId在message.value.consumeId
Step 5：展示结果
- 以 Markdown 表格预览识别内容
告知consumeId，提示可随时导出
---
阶段二：导出文件（按需触发）
仅当用户明确提出"导出/下载/转换/保存为"时才执行。
导出格式：
| 格式 | 说明 | 推荐场景 |
|:---|:---|:---|
| xls | Excel | 数据处理 |
| flowWord | Word 文字流 | 正文编辑 |
| boxWord | Word 文本框 | 保留排版 |
| md | Markdown | 文档转换 |
| pdf | 双层 PDF | 存档打印 |
| txt | 纯文本 | 简单提取 |
| ofd | OFD | 国产格式归档 |
下载接口：POST https://netocr.com/api/download_file
不需要 key/secret- 返回 OSS 预签名 URL → 再发 GET 请求下载实际文件
---
批量识别
遍历目录下所有jpg/png/jpeg/webp/tif/pdf` 文件- 逐一调用识别 API（间隔 0.5 秒）
- 汇总展示成功/失败统计
- 按需批量导出
---
图片/文件要求
| 类型 | 要求 | |:---|:---| | 支持格式 | PNG、JPG、JPEG、WEBP、TIF、OFD、PDF | | 普通图像 | 约 200KB，位深度 24 以上 | | 扫描件 | 分辨率 300DPI，小于 3M |---
错误处理
| 错误码 | 含义 | 处理 | |:---:|:---|:---| | 20001 | Key/Secret 错误 | 检查配置文件凭据 | | 10001 | 缺少必要参数 | 检查 typeId/format | | 10002 | 识别失败 | 改善图片质量，开 autoRotation | | 10003 | 额度不足 | 充值或更换账号 | | 10004 | 图片格式不支持 | 转为 JPG/PNG 后重试 | | 下载失败 | consumeId 过期 | 重新识别后再下载 |---
获取 key 和 secret
- 登录翔云
- 在个人中心获得
---