Project Icon

normcap

跨平台OCR截图工具 智能提取文本信息

NormCap是一款基于OCR技术的屏幕截图工具,适用于Linux、macOS和Windows系统。这款开源软件不仅可以捕获图像,还能智能识别并提取图像中的文本信息。NormCap支持多语言识别,界面简洁易用。无论是日常办公还是学术研究,NormCap都能协助快速获取所需的文字内容,提高工作效率。

NormCap

基于OCR的屏幕捕获工具,用于捕获信息而非图像。适用于Linux、macOS和Windows。

测试 覆盖率 CodeQL

GitHub PyPi Flathub AUR

Buy Me A Coffee

链接: 源代码 | 文档 | 常见问题 | 发布版本 | 更新日志

屏幕录像

快速开始

选择一种预构建版本。如果遇到问题,请查看常见问题报告

Windows

Linux

macOS

注意:首次启动时您需要允许未签名的应用程序:"系统偏好设置" → "安全性与隐私" → "通用" → "仍要打开"。您还需要允许NormCap截取屏幕。(#135)

安装Python包

作为上述预构建包的_替代方案_,您可以安装NormCap Python包(适用于Python >=3.9),但过程稍微复杂一些:

在Linux上

# 安装依赖项 (Ubuntu/Debian)
sudo apt install build-essential tesseract-ocr tesseract-ocr-eng libtesseract-dev libleptonica-dev wl-clipboard

## 安装依赖项 (Arch)
sudo pacman -S tesseract tesseract-data-eng wl-clipboard

## 安装依赖项 (Fedora)
sudo dnf install tesseract wl-clipboard

## 安装依赖项 (openSUSE)
sudo zypper install python3-devel tesseract-ocr tesseract-ocr-devel wl-clipboard

# 安装normcap
pip install normcap

# 运行
./normcap

在macOS上

# 安装依赖项
brew install tesseract tesseract-lang

# 安装normcap
pip install normcap

# 运行
./normcap

在Windows上

1. 使用UB Mannheim提供的安装程序安装Tesseract 5

2. 找到Tesseract基础文件夹的路径。它应包含一个/tessdata子文件夹和tesseract.exe二进制文件。根据您是将Tesseract安装到系统级还是用户空间,基础文件夹应为:

C:\Program Files\Tesseract-OCR

C:\Users\<USERNAME>\AppData\Local\Programs\Tesseract-OCR

3. 调整环境变量:

  • 创建一个环境变量TESSDATA_PREFIX,并将其设置为_您的_Tesseract基础文件夹,例如:"系统属性" → "高级"选项卡 → "环境变量..." → "新建..." → 变量:TESSDATA_PREFIX, 值:"C:\Program Files\Tesseract-OCR"

  • 将Tesseract的基本文件夹附加到环境变量PATH中,例如:"系统属性" → "高级"选项卡 → "环境变量..." → "用户变量"部分 → 选择PATH → "编辑..." → 添加新条目"C:\Program Files\Tesseract-OCR"

  • 要测试您的设置,打开一个新的cmd终端并运行:

    tesseract --list-langs
    

4. 安装并运行NormCap:

# 安装normcap
pip install normcap

# 运行
normcap

为什么叫"NormCap"?

参见XKCD

漫画

开发

设置开发环境的先决条件是: Python >=3.9hatchTesseract >=5.0(包括语言数据)。

# 克隆仓库
git clone https://github.com/dynobo/normcap.git

# 进入项目目录
cd normcap

# 创建虚拟环境并安装依赖
hatch env create

# 注册预提交钩子
hatch run pre-commit install

# 在虚拟环境中运行NormCap
hatch run python -m normcap

致谢

本项目使用了以下非标准库:

并且依赖于外部软件:

打包使用:

  • briefcase - 将Python项目转换为独立应用

感谢这些优秀工具的维护者!

类似的开源工具

如果NormCap不能满足您的需求,可以尝试这些替代方案(无特定顺序):

认证

WOMM

贡献者

使用contrib.rocks制作

项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号