Xhs Rental Ocr

从小红书笔记图片提取结构化数据（租金/面积/单价等），自动裁切长图 + OCR 识别 + 导出 Excel。 使用 Apple Vision 框架进行离线 OCR，支持中文识别。 Use when: 用户需要从小红书/社交媒体图片提取表格数据、价格信息、统计数据等。

Security Scan

The skill is internally consistent with its stated purpose: a macOS-only Apple Vision offline OCR tool for extracting rental data from images, it requires no credentials and contains only local image processing and Excel export code.

Purpose & Capability

Name/description match the included code: scripts perform image slicing, call Apple Vision via pyobjc, run regex extraction, and export to Excel. The SKILL.md and README correctly describe macOS-only usage and the required Python packages. Minor metadata mismatch: registry metadata lists no required binaries while SKILL.md lists python3 as a required binary, but this is a documentation inconsistency rather than a functional mismatch.

Instruction Scope

Runtime instructions limit work to downloading (TODO)/reading local images, slicing, running Apple Vision OCR, parsing text, and writing Excel files. There are no instructions to read unrelated system files, access credentials, or transmit data to external endpoints. The only network activity implied is cloning the repo and pip-installing dependencies during setup; the OCR itself is performed locally.

Install Mechanism

No automated install spec is provided (instruction-only), and required dependencies are standard Python packages (Pillow, openpyxl, pyobjc-framework-*). These are installed via pip from PyPI in the documentation — acceptable and traceable. No downloads from obscure hosts or archive extraction from arbitrary URLs are present.

Credentials

The skill requests no environment variables, no credentials, and no config paths. This is proportionate to the stated functionality (local OCR and Excel export). The code does write cropped image files alongside originals, which is expected behavior but worth noting.

Persistence & Privilege

The skill does not request always:true, does not modify other skills or system-wide configs, and is user-invocable only. It does not persist credentials or alter agent policies.

Assessment

This package appears to do what it says: local macOS Apple Vision OCR → parse → Excel. Before installing: 1) Confirm you are on macOS and have Python 3.9+; pyobjc packages require pip and network access to install. 2) Verify the GitHub repo URL actually exists and is from a trusted author (SKILL.md/README reference a GitHub account). 3) Review the scripts if you will process sensitive images (the code writes sliced images to the same folder and performs local file I/O). 4) Run in a contained environment (or inspect the code) if you are unsure; no credentials or network exfiltration are requested by the code, but dependency installation will contact PyPI.

小红书数据提取 OCR (XHS Rental OCR)

从小红书笔记图片中提取结构化数据（租金/面积/单价等），支持自动裁切长图、OCR 识别、导出 Excel。

🎯 适用场景

• 从小红书笔记提取租房/房价数据
• 从社交媒体图片提取表格数据
• 从长图/信息图提取统计信息
• 批量 OCR 识别并导出为 Excel/CSV

📦 安装

# OpenClaw / Codex
git clone https://github.com/zhuobao/xhs-rental-ocr.git ~/.agents/skills/xhs-rental-ocr

🚀 快速开始

基础用法

cd ~/.agents/skills/xhs-rental-ocr
python3 scripts/extract_data.py --url "https://www.xiaohongshu.com/explore/xxx" --output data.xlsx

高级用法

# 从本地图片提取
python3 scripts/extract_data.py --images image1.jpg image2.jpg --output data.xlsx

# 裁切长图后识别（9 等分）
python3 scripts/extract_data.py --images long_image.jpg --slice 9 --output data.xlsx

# 导出 CSV 格式
python3 scripts/extract_data.py --images image.jpg --output data.csv

# 指定识别语言（中文 + 英文）
python3 scripts/extract_data.py --images image.jpg --languages "zh-Hans,en-US"

📋 工作流程

1. 下载图片（从 URL 或本地）
   ↓
2. 可选：裁切长图（N 等分）
   ↓
3. Apple Vision OCR 识别
   ↓
4. 正则提取结构化数据
   ↓
5. 导出 Excel/CSV

📁 目录结构

xhs-rental-ocr/
├── SKILL.md              # 技能描述（本文件）
├── scripts/
│   ├── extract_data.py   # 主脚本
│   └── vision_ocr.py     # OCR 模块
├── examples/
│   └── sample_output.xlsx
└── README.md             # 详细文档

🔧 依赖

• Python 3.9+
• Pillow（图片处理）
• pyobjc-framework-Vision（macOS OCR）
• pyobjc-framework-Cocoa
• openpyxl（Excel 导出）

安装依赖：

pip3 install pillow openpyxl pyobjc-framework-Vision pyobjc-framework-Cocoa

📤 输出格式

Excel 列

列名	说明
序号	记录编号
图片	来源图片
区域	区域名称（如识别到）
板块	小区/板块（如识别到）
户型	户型（如识别到）
面积 (平)	建筑面积
月租金 (元)	月租金
单价 (元/平)	每平米单价
备注	其他信息

支持的数据模式

1. 租房数据：租金、面积、单价
2. 房价数据：总价、单价、面积
3. 通用表格：自动检测数字 + 单位

🎨 示例

示例 1：提取小红书租房数据

python3 scripts/extract_data.py \
  --url "https://www.xiaohongshu.com/explore/69be073b000000002302339e" \
  --output rental_data.xlsx

输出：

• 824-1295 条租房记录
• 包含区域、小区、户型、面积、租金、单价

示例 2：裁切长图识别

python3 scripts/extract_data.py \
  --images screenshot.png \
  --slice 9 \
  --output extracted_data.xlsx

说明：将长图裁切成 9 份，分别 OCR 后合并结果。

⚙️ 配置选项

参数	说明	默认值
--url	小红书笔记 URL	-
--images	本地图片路径（可多个）	-
--output	输出文件路径	output.xlsx
--slice	长图裁切份数	1（不裁切）
--languages	OCR 语言	zh-Hans,en-US
--confidence	最低置信度	0.3
--format	输出格式	xlsx

🔍 OCR 技术细节

使用 Apple Vision 框架：

• 离线识别，无需网络
• 支持 30+ 语言
• 中文识别准确率高
• 自动检测文字方向

优化策略：

1. 高分辨率图片优先
2. 长图裁切提高识别率
3. 置信度过滤（默认>0.3）
4. 正则提取结构化数据

📝 注意事项

1. macOS 专属：依赖 Apple Vision 框架
2. 图片质量：建议使用高清原图
3. 长图处理：超过 2000px 高度的图片建议裁切
4. 数据验证：OCR 结果可能包含异常值，建议手动检查

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

GitHub: https://github.com/zhuobao/xhs-rental-ocr

📄 License

MIT License

🙏 致谢

• Apple Vision Framework
• MiniMax Skills (灵感来源)
• OpenClaw Community