如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
Joplin手写文本识别CLI镜像是一个专为Joplin笔记应用设计的Docker化命令行工具,提供手写文本识别功能。该镜像旨在帮助用户将Joplin笔记中的手写内容转换为可编辑文本,解决手写笔记难以搜索和编辑的问题,提升笔记管理效率。
从Docker仓库拉取最新镜像:
bashdocker pull joplin-handwriting-ocr-cli:latest
1. 识别本地手写图片
将本地手写图片文件识别为文本:
bashdocker run --rm \ -v /本地图片目录:/input \ -v /输出目录:/output \ joplin-handwriting-ocr-cli:latest \ recognize /input/handwriting_note.jpg \ --output /output/result.txt \ --language zh-CN
2. 识别Joplin中的手写笔记
通过Joplin API直接识别指定笔记中的手写内容:
bashdocker run --rm \ -e JOPLIN_API_TOKEN="your_joplin_api_token" \ -e JOPLIN_BASE_URL="http://host.docker.internal:41184" \ joplin-handwriting-ocr-cli:latest \ joplin-recognize \ --note-id "your_note_id" \ --update-note \ --language en
| 变量名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
| JOPLIN_API_TOKEN | Joplin API访问令牌 | 无(必填,用于Joplin交互) |
| JOPLIN_BASE_URL | Joplin API服务地址 | http://localhost:41184 |
| OCR_LANGUAGE | 默认识别语言 | en(英语) |
| LOG_LEVEL | 日志级别(debug/info/warn/error) | info |
recognize 命令(本地文件识别)
用于识别本地手写图片文件,基本语法:
bashdocker run --rm [参数] recognize <输入路径> [选项]
选项说明:
--output <路径>:指定识别结果输出路径(必填)--language <语言代码>:指定识别语言(如zh-CN、en、ja)--format <格式>:输出格式,支持txt、md(默认txt)--dpi <数值>:图片DPI值,影响识别精度(默认300)joplin-recognize 命令(Joplin笔记识别)
用于直接处理Joplin中的手写笔记,基本语法:
bashdocker run --rm [环境变量] joplin-recognize [选项]
选项说明:
--note-id <ID>:Joplin笔记ID(必填)--update-note:将识别结果追加到原笔记末尾--output <路径>:同时输出结果到本地文件--language <语言代码>:指定识别语言(覆盖环境变量)创建docker-compose.yml文件,配置批量处理环境:
yamlversion: '3' services: joplin-ocr: image: joplin-handwriting-ocr-cli:latest environment: - JOPLIN_API_TOKEN=your_api_token_here - JOPLIN_BASE_URL=http://host.docker.internal:41184 - OCR_LANGUAGE=zh-CN volumes: - ./input:/app/input - ./output:/app/output command: sh -c "for file in /app/input/*.jpg; do recognize \$file --output /app/output/\$(basename \$file .jpg).txt; done"
启动批量处理:
bashdocker-compose up
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。

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