
QwenLM OCR
本项目基于 QwenLM 。通过调用 QwenLM 的 ”API“,你可以从图片中提取文字内容,并且该项目支持一键部署到 Cloudflare Workers (CF) 上。
项目展示
测试cookie
- 如果出现处理失败: 文件上传失败的错误,说明测试Cookie 上传文件过多, 尝试获取自己账号的Cookie 使用
{
"code": "RateLimited",
"detail": "Reached file upload limited: too many files uploaded in (86400.0) seconds."
}
- cookie1:
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🚀 功能特性
- 图片 OCR:使用 QwenLM 强大的 OCR 功能从图片中提取文字。
- 拖拽上传:直接将图片拖拽到页面即可识别。
- 复制粘贴:支持从剪贴板直接粘贴图片进行识别。
- Token 管理:支持多 Token 轮询使用,提升稳定性。
- 历史记录:保存每次识别的结果和图片,方便查看。
- 一键复制:轻松复制识别结果到剪贴板。
- 数学公式识别:特别优化了对数学公式的提取,支持 LaTeX 格式输出。
- API 支持:提供
curl
接口调用,支持通过图片文件、base64 和图片 URL 3种方式。(Apifox调用文档示例(仅作为代码示例,这个网页调试有问题):https://0vkh6v4ad8.apifox.cn/) - 验证码识别:新增验证码识别功能,支持常见类型的验证码(如数字、字母、混合字符等),提升自动化处理能力。
- 自定义prompt: 在高级模式下(v1.1.0支持),用户可以自定义 prompt,跳过格式化处理,直接返回原始结果,而在普通模式下,使用默认的 prompt 并保持现有的格式化处理逻辑。
提示词工程
const defaultPrompt =
'不要输出任何额外的解释或说明,禁止输出例如:识别内容、以上内容已严格按照要求进行格式化和转换等相关无意义的文字!' + '请识别图片中的内容,注意以下要求:\n' +
'对于数学公式和普通文本:\n' +
'1. 所有数学公式和数学符号都必须使用标准的LaTeX格式\n' +
'2. 行内公式使用单个$符号包裹,如:$x^2$\n' +
'3. 独立公式块使用两个$$符号包裹,如:$$\\sum_{i=1}^n i^2$$\n' +
'4. 普通文本保持原样,不要使用LaTeX格式\n' +
'5. 保持原文的段落格式和换行\n' +
'6. 明显的换行使用\\n表示\n' +
'7. 确保所有数学符号都被正确包裹在$或$$中\n\n' +
'对于验证码图片:\n' +
'1. 只输出验证码字符,不要加任何额外解释\n' +
'2. 忽略干扰线和噪点\n' +
'3. 注意区分相似字符,如0和O、1和l、2和Z等\n' +
'4. 验证码通常为4-6位字母数字组合\n\n' +
'';
🛠️ 部署指南
1. 部署到 Cloudflare Workers
-
配置 Cloudflare Workers:
- 登录 Cloudflare Dashboard。
- 创建一个新的 Worker。
- 将
worker.js
中的代码复制到 Worker 编辑器中。
-
部署:
- 保存并部署 Worker。
- 获取 Worker 的访问地址,即可使用。
🧩 使用说明
-
设置 Cookie:
-
前往 QwenLM 获取对话请求中的 Cookie。
-
点击右上角的 ⚙️ Cookie设置 按钮。
-
输入你的 Cookie(或者使用测试Cookie)。
-
点击 保存。
-
-
上传图片:
- 拖拽图片到页面,或点击上传区域选择图片。
- 支持直接粘贴图片。
-
查看结果:
- 识别结果会显示在页面下方。
- 点击 复制结果 按钮,将识别内容复制到剪贴板。
-
查看历史记录:
- 点击左侧的 📋 识别历史 按钮,查看历史识别记录。
- 点击历史记录中的图片,可以查看大图。
-
API 调用:
- 支持 base64:
curl -X POST \ 'https://test-qwen-cor.aughumes8.workers.dev/api/recognize/base64' \ -H 'Content-Type: application/json' \ -H 'x-custom-cookie: YOUR_COOKIE_STRING' \ -d '{ "base64Image": "YOUR_BASE64_IMAGE_STRING" }'
- 支持图片 URL:
curl -X POST \ 'https://test-qwen-cor.aughumes8.workers.dev/api/recognize/url' \ -H 'Content-Type: application/json' \ -H 'x-custom-cookie: YOUR_COOKIE_STRING' \ -d '{ "imageUrl": "YOUR_IMAGE_URL" }'
- 支持 base64:
📜 许可证
本项目基于 MIT 许可证开源。详情请查看 LICENSE 文件。
🙏 致谢
- 感谢 QwenLM 提供的 OCR 功能。
- 感谢 Cloudflare 提供的 Workers 服务。
🌟 如果觉得这个项目对你有帮助,欢迎点个 Star 支持一下!🌟
体验地址:智能图片识别 (doublefenzhuan.me)
GitHub 仓库:Cunninger/ocr-based-qwen
后续计划
- 优化数学公式识别精度;
- 增加更多 API 功能支持;
- 提升识别速度和稳定性。
快来体验吧!如果有任何问题或建议,欢迎在 GitHub 上提 Issue 或直接联系我!
更新
2025/01/13 应佬友需求,优化了对数学公式的识别,效果如下图
- 原图:
2025/01/13 18点34分 支持curl
接口调用
- 支持base64:
curl -X POST \
'https://test-qwen-cor.aughumes8.workers.dev/api/recognize/base64' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-H 'x-custom-cookie: YOUR_COOKIE_STRING' \
-d '{
"base64Image": "YOUR_BASE64_IMAGE_STRING"
}'
curl -X POST \
'https://test-qwen-cor.aughumes8.workers.dev/api/recognize/url' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-H 'x-custom-cookie: YOUR_COOKIE_STRING' \
-d '{
"imageUrl": "YOUR_IMAGE_URL"
}'
# 1. 先上传文件
curl -X POST \
'https://test-qwen-cor.aughumes8.workers.dev/proxy/upload' \
-H 'x-custom-cookie: YOUR_COOKIE_STRING' \
-F 'file=@/path/to/your/image.jpg'
# 2. 使用返回的imageId进行识别
curl -X POST \
'https://test-qwen-cor.aughumes8.workers.dev/recognize' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-H 'x-custom-cookie: YOUR_COOKIE_STRING' \
-d '{
"imageId": "RETURNED_IMAGE_ID"
}'
Cloudflare访问数据
致谢
趋势
Description
基于 https://chat.qwenlm.ai/ 的OCR。测试Token:可见readme || Based on the OCR of (https://chat.qwenlm.ai/). Test Token: See README.
Languages
JavaScript
100%