纯文本模型视觉桥 DDDFXYqiming/pi-pseudo-vision

pi-pseudo-vision

给 Pi Coding Agent 的 text-only provider 装上“工具层视觉”。图片在 LLM dispatch 路径上被自动拆解成 OCR 文字 + 颜色统计 + 像素扫描 + 元信息，任意纯文本模型也能“看图”。全程本机执行，无外部视觉 API。

Pi 适配版。它从同作者的 dsh-pseudo-vision（DeepSeek Harness 插件）移植而来，全部 vision 算法原样保留（颜色统计 / 元信息 / 像素扫描 / OCR + 数字复核通道 + 分块 OCR），只有入口按 Pi 扩展规范重写。

它在做什么

扩展做三件事。

- 注册 4 个 vision_ 工具（OCR / 颜色统计 / 像素扫描 / 元信息）给 LLM 直接调用，另加一个 pseudo_vision_convert 工具做一键汇总
- 注册 /pseudo-vision 命令，支持 on / off / status / 四种用法（手动转换本地图片）
- 提供可选的 context 事件钩子，自动把 user message 里的 ImageContent 块替换为本地 vision observation 文本。它只在两个条件同时成立时动手。/pseudo-vision on 已开启，或 bridgeProviders 配置中包含当前 provider；并且当前 model 声明 input: ["text"]。原生视觉模型完全不动

提供的工具

| 工具 | 作用 | 实现 |
| vision_ocr | 提取图中所有文字（带归一化坐标），含数字复核通道（IP/URL/端口/长数字的 0↔6/9/8 字形重识别 + 标点保持融合） | tesseract.js（chi_sim + eng） |
| vision_color_stats | 9 桶（白/黑/灰/红/绿/蓝/黄/青/品红/其他）像素占比 + 平均亮度 | sharp + 直方图 |
| vision_pixel_scan | 行 + 列多色桶扫描；mode=target 找指定颜色（默认红 #ff0000），mode=universal 共享 512px 降采样输出全部非背景桶；每桶最多 5 行 + 5 列 | sharp raw pixel |
| vision_meta | 尺寸、格式、色彩空间、四角/中心采样 | sharp metadata |
| pseudo_vision_convert | 把 4 个工具串成单一 证据块（与 auto-bridge 路径同源） | sharp + tesseract.js |

OCR 管线（v5，与 dsh-pseudo-vision 同步）

1. 预处理。预算缩放（small/normal/large/mega，28 网格吸附）→ 深色模式检测（浅色不反色）→ 灰度 → 对比度拉伸 → 椒盐噪声检测（有噪才 3×3 中值降噪，干净图跳过，避免磨掉 1px 细笔画）→ 轻锐化（σ0.3）→ 白边
2. 主识别。tesseract 整页识别，输出全部文字行 + 置信度，非文本块（image/separator）被过滤
3. 低置信度重试。最多 8 个区域，文字行优先（图标噪声行不抢占名额）。做法是裁剪 + 3× Lanczos 放大 + 单文本块模式（PSM 6）重读，置信度更高时替换主行（证据块仍留痕）
4. CJK 后处理。字间空格合并（通 知→通知）、行首图标符号剥离
5. 数字复核。IP/URL/端口/长数字用 ASCII 白名单 + 单行模式重识别，标点保持首遍骨架，同长度 + 置信提升 ≥5 才接受，[数字复核 N 处] 留痕

这条管线在真机上验证过。一张设置页截图原本 OCR 只出顶部 3 行，菜单文字全丢，修复后 11 行全检出，“通用设置/模型/通知”完全干净。关键的一处修复是 tesseract.js 的 PSM 参数必须传数字，字符串 "3" 会破坏整页检测。

安装

GitHub 安装（推荐） pi install git:github.com/DDDFXYqiming/pi-pseudo-vision

Windows schannel / npm 拦截时改用本地路径
git clone https://github.com/DDDFXYqiming/pi-pseudo-vision.git
cd pi-pseudo-vision && npm install
pi install

npm install 装上 sharp + tesseract.js 后扩展直接可用，无需构建步骤。pi 用 jiti 直接跑 TypeScript 源码。

使用

装上即生效，4 个 vision_ 工具和 pseudo_vision_convert 立即可被 LLM 调用。/pseudo-vision 命令切换会话级 auto-bridge，用法如下。

/pseudo-vision # 等同 status：打印当前状态 /pseudo-vision on # 当前会话开启 auto-bridge /pseudo-vision off # 当前会话关闭 auto-bridge /pseudo-vision # 一次性：把本地图片转成 vision observation 注入为 follow-up 消息

Auto-bridge 默认对所有 provider 关闭，为的是避免原生视觉模型也被强制改走伪视觉。要桥接某个 text-only provider，在 bridgeProviders 白名单里显式加上它。

{
"extensions": ["..."],
"pi-pseudo-vision": {
"bridgeProviders": ["kimi-for-coding"],
"ocrBudget": "auto",
"ocrNoResize": false,
"maxImages": 8,
"langs": "chi_sim+eng",
"cacheDir": ""
}
}
也可以在会话内一次性开启，/pseudo-vision on 只对当前会话生效。

证据按轮次分层，超限不炸请求：最近 fullEvidenceTurns 个用户轮的图片走全量管线（OCR+颜色+扫描+元信息）；更早轮次自动降级为紧凑证据（不跑 OCR，附完整缓存文件的 read 回读指针）；超出 maxImages 或总字符预算的图片保留显式占位符，上下文末尾附 [⚠️ 图片处理摘要] 告知模型哪些图未生效。历史图在新消息里重新出现会自动恢复全量。

配置

| 配置项 | 默认 | 说明 |
| bridgeProviders | [] | 白名单 provider 列表（空 = 默认不自动桥接） |
| bypassCache | false | true = 强制重算，跳过磁盘缓存 |
| maxImages | 8 | 单请求全量证据张数上限（OCR 耗时护栏） |
| maxTotalEvidenceChars | 96000 | 单请求证据文本总字符硬顶（全量+紧凑，约 24K tokens） |
| fullEvidenceTurns | 2 | 最近 N 个用户轮的图片保留全量证据，更早轮次自动降级紧凑 |
| langs | chi_sim+eng | tesseract 语言包 |
| ocrBudget | auto | auto / small / normal / large / mega |
| ocrNoResize | false | true = 跳过 OCR 预算缩放/放大，但保留灰度/对比度/锐化/白边 |
| cacheDir | ~/.pi/agent/cache/pi-pseudo-vision | OCR 结果缓存目录 |

auto 适合默认使用；密集表格 / 细小字体选 large / mega；想限制本地 CPU/内存选 small。ocrNoResize: true 跳过预算缩放，但仍执行灰度/对比度/锐化/白边增强；颜色统计/像素扫描/元信息始终基于原图。

效果示例

kimi-for-coding/kimi-k2-thinking（纯文本）+ read_image 截图，模型收到的伪视觉证据长这样。

[pi-pseudo-vision] sha256=b290f3d7e212 budget=normal 原图:image/png 187415B 预处理:灰度+反色 1196×636 238744B [OCR chi_sim+eng] 12 行
· "dsh web: http://127.0.0.1:3080" x=0.128 y=0.230
· "dsh web: opening the default browser; pass --no-open to disable" x=0.251 y=0.262
· …
[数字复核 2 处]
· y=0.230 "http://127.6.6.1:3080" → "http://127.0.0.1:3080"（置信度 34→66）
· y=0.413 "http://127.9.6.1:3689" → "http://127.0.0.1:3080"（置信度 38→85） [颜色统计] 总像素 760896 · 平均亮度 57.5/255 · grey 94.3% · white 4.9% [像素扫描] 476×512 背景豁免:grey 27 条命中（行 14 / 列 13）
· 行 y=0.0% white 99.8% · 列 x=0.2% white 71.4% · …
[元信息] 尺寸 1184×608 png sRGB
· [TL] #282c34 (深灰) · [C] #282c34 (深灰) · …

模型基于以上结构化证据"脑补"出整图内容。[数字复核] 块记录了原 OCR 误读与纠正前后，证据完全可审计。

权限

- 读取 conversation history 里的图片附件（base64 解码到内存）
- 写入缓存文件到 ~/.pi/agent/cache/pi-pseudo-vision/（键含 sha256、budget、langs/resize 开关、OCR 管线参数版本、扫描版本）
- 进程内 tesseract.js OCR + sharp（首次运行从 tesseract CDN 下载语言包，之后离线）
- context 事件钩子在受控条件下改写 outgoing message context（非破坏性）

它不会上传图片到任何外部 API，也不修改 Pi 核心代码、覆盖任何内置工具或改变原生视觉模型的路由。

已知边界

- 复杂空间关系 / 真实照片的描述精度有限，伪视觉证据 ≠ 真多模态理解
- OCR 仍可能认错非数字 token；数字关键 token（IP/URL/端口/长数字）已由复核通道兜底
- 颜色统计只给占比，无法还原布局/图标细节
- 大图的 OCR 按 ocrBudget 预算处理；超长截图（高 > 3000px）会先切块
- 低置信度复核最多 3 个区域，提升小字可读性但不等同于图像超分辨率
- 明确不做 embedding 和外部 Vision API（违背"无模型"红线），不做自动切换到伪视觉路径（必须显式开启，避免污染原生视觉模型），也不做 npm 发布（仍走 pi install）

完整更新历史见 CHANGELOG.md（待补）。关联项目 dsh-pseudo-vision（DeepSeek Harness 同源）。架构参考 oil-oil/dsh-vision（外部 API 路线）。

License

MIT