据 AlphaMoat 统计,截至 2026-10,03 图像识别 累计下载 15,562 次、获 5 个星标,按累计下载量在本次参与排名的 10,914 个 AI 技能中排名第 1,801 位,在「设计创意」分类(1,116 个)中排名第 241 位。
列表默认按累计下载量排序,也可按星标排序;详情页排名按累计下载量计算。
| 平台 | 累计下载 | 星标 | 评论 |
|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 1,224 | - | - |
| SkillHub ↗ | 1.6万 | 5 | — |
各平台的计数口径不同,统计时间不一致。
可识别图片中的物体、描述画面内容,并从截图里提取文字,支持批量处理。API 模式调用 OpenAI 或 Claude 取得结果,需要 OPENAI_API_KEY 或 ANTHROPIC_API_KEY;本地模式不接外部接口以保护隐私,但依赖本地的视觉模型运行库。
资料发布于 2026-10-27
以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。
2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。
| 月份 | 累计下载 | 环比 | 星标 |
|---|---|---|---|
| 2026-10 | 1.6万 | — | 5 |
| 2026-09 | 7,254 | — | 5 |
| 2026-08 | 5,784 | +8.5% | 5 |
| 2026-07 | 5,330 | — | 4 |
| 2026-05 | 4,271 | — | 3 |
| 2026-03 | 1,732 | — | - |
以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 2026-10-23。
--- name: "vision-ai" version: "1.0.0" description: "安全的图片识别工具,支持本地和API两种模式" author: "AI Skills Team" tags: ["图像识别", "视觉", "AI", "OpenAI", "Claude"] requires: [] --- # AI视觉识别技能
安全的图片识别工具,支持本地模式和API模式(GPT-4o/Claude),保护隐私。
## 技能描述
提供图片内容识别、描述和分析功能。支持API模式(使用OpenAI或Claude)获得高准确度,或本地模式(无需API)保护隐私。
## 使用场景
- 用户:"描述这张图片的内容" → 分析图片并返回描述
- 用户:"这张图片里有什么物体?" → 识别图片中的物体
- 用户:"分析这张截图" → 提取图片中的文字和界面信息
- 用户:"批量分析这些图片" → 处理多张图片
## 工具和依赖
### 工具列表
- `scripts/vision_ai.py`:核心视觉识别模块
### API密钥
**可选(API模式)**:
- `OPENAI_API_KEY`:OpenAI API密钥(GPT-4o)
- `ANTHROPIC_API_KEY`:Anthropic API密钥(Claude)
### 外部依赖
**API模式(推荐)**:
- Python 3.7+
- openai 或 anthropic
**本地模式**:
- Python 3.7+
- torch(PyTorch)
- transformers
- Pillow
## 配置说明
### 环境变量
```bash
# API模式(推荐)
export OPENAI_API_KEY="sk-xxx"
# 或
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-xxx"
```
### 支持的图片格式
- JPEG (.jpg, .jpeg)
- PNG (.png)
- WebP (.webp)
- GIF (.gif)
- 最大文件大小:10MB
## 使用示例
### 基本用法
```python
from vision_ai import VisionAI
# API模式(推荐)
vision = VisionAI(mode="api")
result = vision.analyze("photo.jpg", "描述图片中的物体")
# 本地模式(无需API)
vision = VisionAI(mode="local")
result = vision.analyze("photo.jpg")
# 批量分析
results = vision.batch_analyze("./images")
```
### 场景1:描述图片内容
用户:"这张图片里有什么?"
AI:
```python
vision = VisionAI(mode="api")
result = vision.analyze("photo.jpg", "描述图片内容")
# 返回:图片包含一只在草地上奔跑的金色犬...
```
### 场景2:识别图片中的文字
用户:"提取这张截图中的文字"
AI:
```python
result = vision.analyze("screenshot.png", "提取图片中的所有文字")
# 返回:识别出的文字内容
```
### 场景3:批量分析
用户:"分析images文件夹里的所有图片"
AI:
```python
results = vision.batch_analyze("./images")
# 返回:每张图片的分析结果
```
## 故障排除
### 问题1:API模式调用失败
**现象**:返回API错误
**解决**:
1. 检查API密钥是否正确
2. 确认API配额充足
3. 检查网络连接
4. 验证图片格式和大小
### 问题2:本地模式首次运行慢
**现象**:第一次分析图片很慢
**解决**:
- 首次运行需要下载模型(约500MB)
- 确保网络畅通
- 下载完成后会缓存,后续速度正常
### 问题3:图片格式不支持
**现象**:提示文件格式错误
**解决**:
- 确认文件是JPG/PNG/WebP/GIF格式
- 检查文件大小不超过10MB
- 尝试转换图片格式
## 性能对比
| 模式 | 准确度 | 速度 | 成本 | 隐私 |
|------|--------|------|------|------|
| API模式 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 快 | 按量计费 | 需上传 |
| 本地模式 | ⭐⭐⭐ | 慢 | 免费 | 完全本地 |
## 注意事项
1. **敏感图片**:建议使用本地模式,保护隐私
2. **API配额**:API模式按使用量计费,注意控制成本
3. **批量处理**:注意API速率限制
4. **模型下载**:本地模式首次运行需要下载模型
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数据月份:2026-10 · 下载/星标数聚合自公开技能注册库(ClawHub、SkillHub),按月更新。口径说明见数据方法。