mac-ocr

用苹果自带识别，把图片和扫描 PDF 一键变成可搜索文本

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 23 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 547
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费，需自行部署

项目预览

mac-ocr 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privatenumber
GitHubhttps://github.com/privatenumber/mac-ocr
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费，需自行部署
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
技术栈/模型apple-vision,cli,command-line-tool,image-to-text,macos,nodejs,ocr,pdf,searchable-pdf,swift,text-recognition,vision-framework
GitHub 星标★ 547
上线时间2026-06-13 00:00:00
代码更新2026-10-17
仓库体积2.7 MB
本站数据更新2026-11-03
维护状态较活跃
收录时间2026-09-19
浏览次数1

项目介绍

mac-ocr 是一个基于苹果 Vision 框架的 macOS 命令行工具，用 Swift 编写，用于对图片和 PDF 做文字识别，并生成可搜索的 PDF。它解决的是在 macOS 上批量提取图片文字、把扫描件变成可检索文档的需求，无需联网、不依赖第三方 OCR 服务，直接调用系统内置的 Vision 识别能力，识别速度和隐私性都更好。核心能力包括：对单张或多张图片执行 OCR 输出纯文本；对 PDF 逐页识别并生成带文字层的可搜索 PDF；支持通过命令行参数指定语言、输出路径等。项目还提供 Node.js 调用方式，方便在脚本或自动化流程中集成。适合开发者、运维和需要处理大量扫描文档的用户，在本地快速完成文字提取与 PDF 检索化，避免手动复制或依赖云端服务。

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 2026-09-19 · 当前星标 ★ 547

使用教程

难度：入门 约 15 分钟 部署方式：本地安装 4 步

环境要求

  • macOS
  • Node.js 18+

安装与启动步骤

  1. 1装 CLI

    只支持 macOS，装完直接在终端用。

    npm install -g mac-ocr

  2. 2读一张图

    传图片路径，文本直接打到标准输出。

    npx mac-ocr receipt.jpg

  3. 3PDF 转可搜索

    扫描版 PDF 转成带文本层的版本，之后能选中复制。

  4. 4接进脚本

    输出是纯文本，管道接 grep 或写文件都行。

如何确认成功

拿一张扫描件 PDF 转成可搜索版本，用预览打开能选中并复制其中的文字

注意事项

  • 只支持 macOS，底层走系统自带的识别能力，所以不用另外下模型。
  • 对图片和 PDF 都适用，扫描件转可搜索 PDF 是它最实用的场景。
  • 中文识别质量取决于系统语言包，装好对应语言再试。
  • 输出纯文本，天然适合管道化处理。

核心亮点

  • 直接调用 macOS 内置 Vision 框架，离线可用，不上传图片，隐私性好
  • 同时支持图片 OCR 和 PDF 可搜索化，覆盖常见文档处理需求
  • 提供 Swift CLI 与 Node.js 两种调用方式，便于集成到自动化脚本

不足之处

  • 仅支持 macOS，无法在 Linux 或 Windows 上运行
  • 依赖系统 Vision 框架的识别能力，对复杂排版或低质量图片效果有限

适用场景

  • 把手机拍摄的纸质文档批量转成可复制、可搜索的文本
  • 将扫描版 PDF 加上文字层，方便全文检索和复制引用
  • 在自动化脚本或 Node.js 项目中集成图片文字提取步骤

替代项目

tesseract-ocr、ocrmypdf

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