auge

一条命令调用苹果视觉框架,本地识图不联网

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 计算机视觉 🍴 复刻 11 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 234
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,基于 Apple Vision 框架本地运行

项目预览

auge 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类计算机视觉
开发团队Arthur-Ficial
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,基于 Apple Vision 框架本地运行
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Swift
GitHub 星标★ 234
上线时间2026-04-03 00:00:00
代码更新2026-11-07
仓库体积1.0 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态活跃
收录时间2026-11-10
浏览次数0

项目介绍

auge 是一个用 Swift 编写的命令行工具,把苹果 Vision 框架的图像识别能力封装成终端命令,让 macOS 用户无需写代码就能做 OCR、图像分类和目标检测。它解决的是本地快速验证视觉能力的问题:开发者、自动化脚本作者或普通用户只需一条命令传入图片路径,即可得到文字识别结果、场景类别标签或检测框信息,全部计算在设备端完成,图片不出本机。核心能力包括:调用 Vision 的文本识别接口提取图中文字,利用内置分类模型输出图像内容类别及置信度,以及通过目标检测返回物体位置与标签。输出格式适合管道处理,便于接入 Shell 脚本或批处理流程。项目处于早期阶段,星标数不高,但定位清晰,是苹果生态下少见的开箱即用视觉 CLI,适合做原型验证、批量图片预处理和本地隐私敏感场景的轻量识别任务。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-10 · 当前星标 ★ 234

核心亮点

  • 基于苹果原生 Vision 框架,无需额外下载模型,安装即用
  • 全部推理在设备端完成,图片不上传,隐私友好
  • CLI 形态输出可管道处理,方便嵌入 Shell 脚本和批处理流程

不足之处

  • 仅支持 macOS,跨平台能力缺失
  • 早期项目,文档和社区生态相对薄弱
  • 依赖系统 Vision 框架版本,识别能力受操作系统限制

适用场景

  • 批量扫描截图或 PDF 转图片后提取文字
  • 在自动化脚本中对图片做快速分类打标
  • 本地隐私敏感场景下的图片内容识别

替代项目

tesseract、PaddleOCR、EasyOCR

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