本项目基于 QwenLM 。通过调用 QwenLM 的 ”API“，你可以从图片中提取文字内容，并且该项目支持一键部署到 Cloudflare Workers (CF) 上。
- 如果出现处理失败: 文件上传失败的错误，说明测试Cookie 上传文件过多, 尝试获取自己账号的Cookie 使用
{
"code": "RateLimited",
"detail": "Reached file upload limited: too many files uploaded in (86400.0) seconds."
}
- cookie1:
_gcl_au=1.1.1128300923.1746849193; _bl_uid=m1mL2atCh8Cot5wsRoIFbqdhm7tg; xlly_s=1; cna=qrulIGTI1xgCAbZmOSlWpOi2; cnaui=53e94788-c03d-4682-993a-a4d3c4e2d649; aui=53e94788-c03d-4682-993a-a4d3c4e2d649; acw_tc=0a03e55a17471050174934469e5698d16b1ed504f9e9c68f410d550889e99b; x-ap=ap-southeast-1; sca=54887197; atpsida=3cac89c5d9360e40b62eb508_1747105020_1; ssxmod_itna=eqIxgDnQKYqDqOD4kxjxYKD5i=m6l40QDXDUqAjdGgDYq7=GF7DChzw1CDBKeZxv=t7iiHP4gRxGXxkKxiNDAxq0iDC8eQeOCmL+tGqFjmhtqqRZayb5zHF2Ghm85mnrZpswVMZYKwDCPDExGkeBvhwDiiax0rD0eDPxDYDGbaD7PDoxDrOIYDjYoICSEmQz4DKx0kDY5Dw1+mDYPDWxDFb+DktYEwbDDCDivfV83DixiaaSDDBg0u4pxmtDi3bUOGjz+LxT0IhooD9E4Ds6xgl/kgvMiAkS17Wvewff3DvxDk2IgGUtTpwfTo+8ZxxohxY7eChxO7ek7orYqoD4aYhoA4ti517qoldaGQQDwolQChmw073QpCxxY+zyTsb+s/ke=eKn2tBjtwGYheYaYqpxoMA5VYYqr5OBQkDtaW5Q7q/2x4D; ssxmod_itna2=eqIxgDnQKYqDqOD4kxjxYKD5i=m6l40QDXDUqAjdGgDYq7=GF7DChzw1CDBKeZxv=t7iiHP4gKxDfrtK2nguI=5mwvNG4oIhfnAQPD; SERVERID=8d1f4d10c35f5d9c380a0c17580aeca9|1747105025|1747105017; token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpZCI6IjUzZTk0Nzg4LWMwM2QtNDY4Mi05OTNhLWE0ZDNjNGUyZDY0OSIsImV4cCI6MTc0OTY5NzAyNX0.MZ-Nmyq08Oy0vDR_PdWDpvq8bAfuA371KPA2fez8Qz0; isg=BNnZ9u4y1WqSC4nCppf6kGHW6MWzZs0YnUIs8PuOVYB_AvmUQ7bd6EcUBMZ0jmVQ; tfstk=gySjtnM1FjcXkNttCE2ydgAaio-_L8rehA9OKOnqBnKv1A1NpFpq0-b1P15XM16gnddO61ONuzrFntxMXWP_YkWc0MUDzitt_TKDQGHyzvEFntDRrOQ1nkk6PJ-6XCC9kU3JpQpxM1LvwUdkIdhvBme7FQvM6Kn9XULJ3pJ9XhCOe89MwKK9k1B-pmGeCRRfh-x3JMyTHBXvNcnO2lYXOt3ZXcIWhE6dHQ6PUg9XlBL9I3NdD_WO0iYuOXKGUw11W14Ern6OknpFnoiWvtQPfLSaQVOAig6R2UMEYh_AGNLhPk0HkFOfyiLSBcBkfaLd5sNjoIQVNevJyAZHU6RRniQ7IbBATItveUrLdTLOziYh07nXvwX20NCg84xfBZK54MmeOK3-5YTnfLOUF8giSdRn6tlqKjZvkLvXV8wSG3LvELOUF8giSEpkU4w7FjtR.- cookie2:
cna=jVVkIH8WwiECAWrgu3Rh49BZ; _bl_uid=69m7O83qin4t1v50n9b33n9oge32; cnaui=1df8319d-47e8-4859-b77f-810584faec0f; aui=1df8319d-47e8-4859-b77f-810584faec0f; _gcl_au=1.1.505594525.1742563213.867342246.1745928027.1745928034; acw_tc=0a03e55f17471053364778166e659f6b4859f09675a78f141a3e9cc6228e4a; x-ap=ap-southeast-1; sca=73b49ddd; xlly_s=1; ssxmod_itna=GqGx9DyDuiiQYY5i7=YAKG7qDOG2ikDnQDBP01DphxQyK08D6DYqGdcFkmNhY=eF34oqrYqSnxGXKFYxiNDAxq0iDC+ejrenpBHw3354EhteeiAl0g5Ir825b40aFK48qiYoweGLDmKDyWiNxoxGGA4GwDGoD34DiDDPfD03Db4D+fjiD72r32WT5rePDQ4GyDiUti2rDm4DfDDd5qgD4CWroDDtDAuW1PPDADAfYoDDlYiO4mODKoDGWClR/iPptBahdZRrDjkPD/R40Xay05vGtXWkXGKoe=cWDtqD976RVSGIYVQu4htNhDoRYemid=weFio3AxqD4cbxKAGNnDIxYFAGqgt+EOeDNwrdGmexuGpWdhGi0kz9urBTsmAe0AxRotcme3DxRA+F0DqY45O5ZB5xrw3YhiD4bQvFiNeiDD; ssxmod_itna2=GqGx9DyDuiiQYY5i7=YAKG7qDOG2ikDnQDBP01DphxQyK08D6DYqGdcFkmNhY=eF34oqrYqSYxD3beY6jETIQkAw7Xsx58ixWUeeD; token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpZCI6IjFkZjgzMTlkLTQ3ZTgtNDg1OS1iNzdmLTgxMDU4NGZhZWMwZiIsImV4cCI6MTc0OTY5NzM0NH0.GCGFR6NI85QMmXtG6OjLxY0F1fze0XPdVBPRNzpTSh8; atpsida=005f535629829fb74bf7df34_1747105344_2; SERVERID=b98d56744b338696d8c13af9b400879a|1747105345|1747105336; tfstk=gU3jT81sNtXjChzO1oAzO4XwlWUsCQ8UG1NttfQV6rUYC1MZ9lFVuImsVAkbHAGMi5etBAwZ038Eij4gWpJ68el0KkXUGqaOQbU0_VCz46LEijf-qfnsie5_VBg_DRHTDuB8_8FY6PHTyaF_eZFOk5BJN82RkOeT6zE8_SIYBAU9Nbeu6PFxBodSwvQRL5OahjO0-hpQzn2jM8_OW4LgcJGAbNQtPSZj9jeSabu7GowLq1p3hqHr6qu0qp6LSboICcHMYg4j6mUYTjYfPyhx4VNr7CS_Hx0Sw4E5TwzsDxiTx0ThxoE_h03YV1QtZPi8vcMXhi2x0YZ3wuC6-7kUej0xVCX-Mvybk7EyJBG8X0u0xqJRlynngrotIHSulfnYPg5c8JNA2G17xNN7LQO5jGA7LQ7uzuiwwoFuGzOWNta8D7V7LQO5jGqYZ7SWNQ6by; isg=BIqKadcq1ueGLlW0I70ajFfB23Asew7VpeYBkBTDNl1oxyqB_Ate5dAx1zMbA4Zt- 图片 OCR：使用 QwenLM 强大的 OCR 功能从图片中提取文字。
- 拖拽上传：直接将图片拖拽到页面即可识别。
- 复制粘贴：支持从剪贴板直接粘贴图片进行识别。
- Token 管理：支持多 Token 轮询使用，提升稳定性。
- 历史记录：保存每次识别的结果和图片，方便查看。
- 一键复制：轻松复制识别结果到剪贴板。
- 数学公式识别：特别优化了对数学公式的提取，支持 LaTeX 格式输出。
- API 支持：提供
curl接口调用，支持通过图片文件、base64 和图片 URL 3种方式。(Apifox调用文档示例(仅作为代码示例，这个网页调试有问题)：https://0vkh6v4ad8.apifox.cn/) - 验证码识别：新增验证码识别功能，支持常见类型的验证码（如数字、字母、混合字符等），提升自动化处理能力。
- 自定义prompt: 在高级模式下(v1.1.0支持)，用户可以自定义 prompt，跳过格式化处理，直接返回原始结果，而在普通模式下，使用默认的 prompt 并保持现有的格式化处理逻辑。
https://chat.qwenlm.ai/api/models
const defaultPrompt =
'不要输出任何额外的解释或说明,禁止输出例如：识别内容、以上内容已严格按照要求进行格式化和转换等相关无意义的文字！' + '请识别图片中的内容，注意以下要求：\n' +
'对于数学公式和普通文本：\n' +
'1. 所有数学公式和数学符号都必须使用标准的LaTeX格式\n' +
'2. 行内公式使用单个$符号包裹，如：$x^2$\n' +
'3. 独立公式块使用两个$$符号包裹，如：$$\\sum_{i=1}^n i^2$$\n' +
'4. 普通文本保持原样，不要使用LaTeX格式\n' +
'5. 保持原文的段落格式和换行\n' +
'6. 明显的换行使用\\n表示\n' +
'7. 确保所有数学符号都被正确包裹在$或$$中\n\n' +
'对于验证码图片：\n' +
'1. 只输出验证码字符，不要加任何额外解释\n' +
'2. 忽略干扰线和噪点\n' +
'3. 注意区分相似字符，如0和O、1和l、2和Z等\n' +
'4. 验证码通常为4-6位字母数字组合\n\n' +
'';
-
配置 Cloudflare Workers：
- 登录 Cloudflare Dashboard。
- 创建一个新的 Worker。
- 将
worker.js中的代码复制到 Worker 编辑器中。
-
部署：
- 保存并部署 Worker。
- 获取 Worker 的访问地址，即可使用。
- 使用以下命令拉取并运行Docker镜像。
docker pull sexgirls/qwen-ocr-app:latest
docker run -p 3000:3000 sexgirls/qwen-ocr-app:latest
- 然后在浏览器中访问应用：
http://localhost:3000
详情可见：https://github.com/Cunninger/ocr-based-qwen/tree/docker-version
-
设置 Cookie：
-
前往 QwenLM 获取对话请求中的 Cookie。
-
点击右上角的 ⚙️ Cookie设置 按钮。
-
输入你的 Cookie（或者使用测试Cookie）。
-
点击 保存。
-
-
上传图片：
- 拖拽图片到页面，或点击上传区域选择图片。
- 支持直接粘贴图片。
-
查看结果：
- 识别结果会显示在页面下方。
- 点击 复制结果 按钮，将识别内容复制到剪贴板。
-
查看历史记录：
- 点击左侧的 📋 识别历史 按钮，查看历史识别记录。
- 点击历史记录中的图片，可以查看大图。
-
API 调用：
- 支持 base64：
curl -X POST \ 'https://test-qwen-cor.aughumes8.workers.dev/api/recognize/base64' \ -H 'Content-Type: application/json' \ -H 'x-custom-cookie: YOUR_COOKIE_STRING' \ -d '{ "base64Image": "YOUR_BASE64_IMAGE_STRING" }'
- 支持图片 URL:
curl -X POST \ 'https://test-qwen-cor.aughumes8.workers.dev/api/recognize/url' \ -H 'Content-Type: application/json' \ -H 'x-custom-cookie: YOUR_COOKIE_STRING' \ -d '{ "imageUrl": "YOUR_IMAGE_URL" }'
- 支持 base64：
-
验证码识别
本项目基于 MIT 许可证开源。详情请查看 LICENSE 文件。
- 感谢 QwenLM 提供的 OCR 功能。
- 感谢 Cloudflare 提供的 Workers 服务。
🌟 如果觉得这个项目对你有帮助，欢迎点个 Star 支持一下！🌟
体验地址：智能图片识别 (doublefenzhuan.me)
GitHub 仓库：Cunninger/ocr-based-qwen
- 优化数学公式识别精度；
- 增加更多 API 功能支持；
- 提升识别速度和稳定性。
快来体验吧！如果有任何问题或建议，欢迎在 GitHub 上提 Issue 或直接联系我！
- 原图：
- 识别效果图：
- 支持base64：
curl -X POST \
'https://test-qwen-cor.aughumes8.workers.dev/api/recognize/base64' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-H 'x-custom-cookie: YOUR_COOKIE_STRING' \
-d '{
"base64Image": "YOUR_BASE64_IMAGE_STRING"
}'-
效果图：
-
支持图片URL:
curl -X POST \
'https://test-qwen-cor.aughumes8.workers.dev/api/recognize/url' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-H 'x-custom-cookie: YOUR_COOKIE_STRING' \
-d '{
"imageUrl": "YOUR_IMAGE_URL"
}'-
效果图：
-
通过图片文件识别（需要先上传获取imageId）
# 1. 先上传文件
curl -X POST \
'https://test-qwen-cor.aughumes8.workers.dev/proxy/upload' \
-H 'x-custom-cookie: YOUR_COOKIE_STRING' \
-F 'file=@/path/to/your/image.jpg'
# 2. 使用返回的imageId进行识别
curl -X POST \
'https://test-qwen-cor.aughumes8.workers.dev/recognize' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-H 'x-custom-cookie: YOUR_COOKIE_STRING' \
-d '{
"imageId": "RETURNED_IMAGE_ID"
}'
