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tencentcloud-ocr-recognizetableaccurate腾讯云 ocr 识别准确

Agent Skill

tencentcloud-ocr-recognizetableaccurate 用于辅助部署、云资源、容器和基础设施运维,适合在 OpenClaw 中需要检查配置、整理部署步骤或排查环境问题时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

16,769

周安装

685

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

5,370
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:tencentcloud-ocr-recognizetableaccurate(腾讯云 ocr 识别准确)
来源仓库:https://github.com/zt1314p-design/tencentcloud-ocr-recognizetableaccurate
安装命令:
openclaw skills install tencentcloud-ocr-recognizetableaccurate
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install tencentcloud-ocr-recognizetableaccurate

简介

腾讯云表格OCR v3高精度识别技能,提取单元格文字与结构信息。

  • 支持无线表格、旋转表格及PDF内嵌表格的精准还原。tencentcloud-ocr-recognizetableaccurate 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 输出Excel格式文件,便于后续数据分析与报表制作使用。
  • 复杂合并单元格场景下建议分段处理以提高识别成功率。
  • 对扫描件建议先做纠偏与去噪预处理,确保表格线条清晰完整。

SKILL.md

name
tencentcloud-ocr-recognizetableaccurate
description
腾讯云表格识别v3(RecognizeTableAccurateOCR)接口调用技能。当用户需要从表格图片或PDF中识别常规表格、无线表格、多表格的内容,提取每个单元格的文字信息,或将表格图片识别结果导出为Excel文件时,应使用此技能。支持中英文表格图片、旋转表格图片、嵌套表格图片等复杂场景,识别效果优于表格识别V2。

腾讯云表格识别v3 (RecognizeTableAccurateOCR)

用途

调用腾讯云OCR表格识别v3接口,支持中英文图片/PDF内常规表格、无线表格、多表格的检测和识别,返回每个单元格的文字内容,支持旋转的表格图片识别,且支持将识别结果保存为Excel格式。

核心能力:

  • 常规表格识别:支持有线表格的精准识别
  • 无线表格识别:支持无边框表格的检测与识别
  • 多表格识别:单张图片/PDF中包含多个表格时均可检测
  • 嵌套表格识别:有线表格中包含无线表格的复杂场景
  • 旋转表格识别:支持旋转角度的表格图片
  • Excel导出:识别结果可直接导出为Excel文件(Base64编码)
  • PDF支持:支持PDF文件的单页表格识别

官方文档:https://cloud.tencent.com/document/api/866/86721

使用时机

当用户提出以下需求时触发此技能:

  • 需要从图片中提取表格内容
  • 需要从PDF中识别表格数据
  • 需要将图片/PDF中的表格转换为Excel文件
  • 涉及表格OCR识别的任何场景
  • 需要识别无线表格、嵌套表格等复杂表格

环境要求

  • Python 3.6+
  • 依赖:tencentcloud-sdk-python(通过 pip install tencentcloud-sdk-python 安装)
  • 环境变量:

- TENCENTCLOUD_SECRET_ID:腾讯云API密钥ID - TENCENTCLOUD_SECRET_KEY:腾讯云API密钥Key

使用方式

运行 scripts/main.py 脚本完成表格识别。

请求参数

参数类型必填说明
ImageBase64str否(二选一)图片/PDF的Base64值,编码后不超过10M,分辨率建议600*800以上且长宽比小于3,支持PNG/JPG/JPEG/BMP/PDF
ImageUrlstr否(二选一)图片/PDF的URL地址,都提供时只使用ImageUrl
PdfPageNumberintPDF页码,仅支持单页识别,默认1,必须>=1
UserAgentstr请求来源标识(可选),用于追踪调用来源,统一固定为Skills

输出格式

识别成功后返回 JSON 格式结果:

格式化输出模式(默认)

{
  "表格数量": 1,
  "表格详情": [
    {
      "表格序号": 1,
      "表格类型": "有线表格",
      "单元格数量": 12,
      "单元格详情": [
        {
          "行范围": "0 - 1",
          "列范围": "0 - 1",
          "文本": "本报告期末",
          "置信度": 99.0,
          "单元格类型": "body"
        }
      ],
      "表格坐标": [
        {"X": 50, "Y": 100},
        {"X": 800, "Y": 100},
        {"X": 800, "Y": 600},
        {"X": 50, "Y": 600}
      ]
    }
  ],
  "Excel数据": "已返回(Base64编码)",
  "旋转角度": 0.0,
  "RequestId": "xxx"
}

原始输出模式(--raw)

{
  "TableDetections": [
    {
      "Cells": [
        {
          "ColTl": 0,
          "RowTl": 0,
          "ColBr": 1,
          "RowBr": 1,
          "Text": "本报告期末",
          "Type": "body",
          "Confidence": 99.0,
          "Polygon": [{"X": 50, "Y": 100}, {"X": 200, "Y": 100}, {"X": 200, "Y": 150}, {"X": 50, "Y": 150}]
        }
      ],
      "Type": 1,
      "TableCoordPoint": [{"X": 50, "Y": 100}, {"X": 800, "Y": 100}, {"X": 800, "Y": 600}, {"X": 50, "Y": 600}]
    }
  ],
  "Data": "UEsDBBQACAgIAIFzWFY...",
  "PdfPageSize": 0,
  "Angle": 0.0,
  "RequestId": "xxx"
}

响应数据结构说明

TableInfo 结构:

字段类型说明
Cellslist of TableCellInfo单元格内容(可能返回null)
Typeint文本块类型:0非表格文本、1有线表格、2无线表格(可能返回null)
TableCoordPointlist of Coord表格主体四个顶点坐标,左上→右上→右下→左下(可能返回null)

TableCellInfo 结构:

字段类型说明
ColTlint单元格左上角的列索引
RowTlint单元格左上角的行索引
ColBrint单元格右下角的列索引
RowBrint单元格右下角的行索引
Textstr单元格内识别出的字符串文本,多行以换行符\
隔开
Typestr单元格类型
Confidencefloat单元格置信度
Polygonlist of Coord单元格在图像中的四点坐标

错误码说明

错误码含义
FailedOperation.DownLoadError文件下载失败
FailedOperation.EmptyImageError图片内容为空
FailedOperation.ImageDecodeFailed图片解码失败
FailedOperation.ImageSizeTooLarge图片尺寸过大
FailedOperation.OcrFailedOCR识别失败
FailedOperation.PDFParseFailedPDF解析失败
FailedOperation.UnKnowError未知错误
FailedOperation.UnKnowFileTypeError未知的文件类型
FailedOperation.UnOpenError服务未开通
InvalidParameterValue.InvalidParameterValueLimit参数值错误
LimitExceeded.TooLargeFileError文件内容太大
ResourceUnavailable.InArrears账号已欠费
ResourceUnavailable.ResourcePackageRunOut账号资源包耗尽
ResourcesSoldOut.ChargeStatusException计费状态异常

重要业务逻辑

  1. ImageBase64和ImageUrl必须提供其一,都提供时只使用ImageUrl
  2. 图片/PDF编码后不超过10M,分辨率建议600*800以上且长宽比小于3(短边分辨率>600,长边<=短边*3)
  3. 支持格式:PNG、JPG、JPEG、BMP、PDF
  4. PdfPageNumber必须>=1,仅支持PDF单页识别,默认值为1
  5. PDF转图有白名单机制,需白名单用户才支持
  6. 若引擎返回ImageSizeTooLargeError,会映射为ImageSizeInvalidError
  7. 支持将识别结果导出为Excel(Data字段为Base64编码的Excel数据)
  8. 默认接口请求频率限制:2次/秒
  9. 建议图片存储于腾讯云COS以获得更高的下载速度和稳定性

调用示例

# 通过URL识别表格
python scripts/main.py --image-url "https://example.com/table.jpg"

# 通过文件路径(自动Base64编码)识别
python scripts/main.py --image-base64 ./table.png

# 识别PDF中的表格(指定页码)
python scripts/main.py --image-base64 ./document.pdf --pdf-page-number 2

# 识别并保存Excel文件
python scripts/main.py --image-url "https://example.com/table.jpg" --save-excel ./result.xlsx

# 输出原始JSON响应
python scripts/main.py --image-url "https://example.com/table.jpg" --raw

# 指定地域
python scripts/main.py --image-url "https://example.com/table.jpg" --region ap-beijing```

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

87.05%
按下载量换算4,675

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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