为纯文本模型接入视觉 API,识别图片并本地裁剪比对
27.6/100
综合分
1
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
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数据截至 2026/9/16 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。
安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add gmleong/dsh-img该包不可直接 npm 安装,改从 GitHub 源安装(明细见下方安装检查)
状态速览
判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态信任档位:已验证
图例:✓ 通过! 需注意— 未判定 / 无数据· 「未判定」= 本站尚无数据,不代表插件有问题
档位由哪些信号合成
本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。
依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/dsh-settings@deepseek-ai/dsh-tools@deepseek-ai/schemastery给这个插件打分还没有人投票↓
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功能亮点
- 接入视觉API
- 识别图片
- 本地裁剪比对
给纯文本模型装上眼睛:analyze_image 工具,为 DeepSeek Harness 提供图像分析能力,后端可用免费的中文视觉 API(GLM-4V-Flash / Qwen-VL)或任意 OpenAI 兼容端点。
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成dsh-img
给纯文本模型装上眼睛,并升级成完整的本地视觉工具链 · Give text-only models eyes — 一个 DeepSeek Harness 插件,将任何纯文本编码 agent 桥接到视觉 API,外加一套本地、免 key 的像素工具(裁剪 / 像素差异 / 颜色 / OCR)。
- 🇨🇳 零成本开箱:默认接智谱 GLM-4V-Flash(免费),备选通义 Qwen-VL(免费额度)
- 🏠 免 key 本地模式:preset: ollama 直连本地 Ollama 视觉模型(如 minicpm-v:8b),零 API key、零外部依赖、不花钱
- 🔁 多后端自动回退:配置一个 backends 列表,按顺序 failover,一个挂了自动切下一个
- 🧰 本地像素工具(无需 key):vision_crop / vision_pixel_diff / vision_colors / vision_ocr(本地 tesseract)/ vision_trace(SVG 矢量化)/ vision_extract_foreground(抠图)完全不调视觉 API
- 💾 识别结果缓存:按图片内容 + 问题 hash 持久化到 ~/.dsh/dsh-img-cache/,重复调用不重复花钱
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dsh-img 给纯文本模型装上眼睛,并升级成完整的本地视觉工具链 · Give text-only models eyes — 一个 DeepSeek Harness 插件,将任何纯文本编码 agent 桥接到视觉 API,外加一套本地、免 key 的像素工具(裁剪 / 像素差异 / 颜色 / OCR)。 - 🇨🇳 零成本开箱:默认接智谱 GLM-4V-Flash(免费),备选通义 Qwen-VL(免费额度) - 🏠 免 key 本地模式:preset: ollama 直连本地 Ollama 视觉模型(如 minicpm-v:8b),零 API key、零外部依赖、不花钱 - 🔁 多后端自动回退:配置一个 backends 列表,按顺序 failover,一个挂了自动切下一个 - 🧰 本地像素工具(无需 key):vision_crop / vision_pixel_diff / vision_colors / vision_ocr(本地 tesseract)/ vision_trace(SVG 矢量化)/ vision_extract_foreground(抠图)完全不调视觉 API - 💾 识别结果缓存:按图片内容 + 问题 hash 持久化到 ~/.dsh/dsh-img-cache/,重复调用不重复花钱 - ⚙️ 设置页可视化配置:web 端「设置 → 插件」可直接改 preset / 填 key,无需 export 环境变量 - 🖥️ headless 支持:dsh --profile headless 下工具同样可用 - 📦 npm 一键安装:纯 JavaScript、零构建步骤 - 🔌 任意端点:custom 预设支持任何 OpenAI 兼容视觉端点(中转站 / 自建 vLLM / GPT-4o…) 安装(Install) 前置条件:Node.js ≥ 20;已装 dsh 本体(npm i -g @deepseek-ai/dsh,跑 dsh web 能开 http://127.0.0.1:3080 即可)。 ① 装插件 cd ~/.dsh/profiles/web && pnpm add dsh-img --registry https://registry.npmjs.org 并把 dsh-img 加进该 profile 的 package.json → dsh.profile.bundles 数组(若 dsh plugin 命令在你的版本可用,则 dsh plugin --profile web add dsh-img 会自动登记)。 ② 配 API key(只看图问答才需要;本地工具无需 key) export ZHIPU_API_KEY=your-key-here # 免费申请:https://open.bigmodel.cn/ ③ 重启服务(key 必须注入到 dsh 进程) pkill -f "dsh web" ZHIPU_API_KEY=your-key-here dsh web ④ 新建会话,直接贴图进对话框,或对 agent 说: 用 analyze_image 看一下 ./screenshot.png 里写了什么 切换后端 / 多后端回退(Backends) 编辑 profile 的 cordis.patch.yml($DSH_HOME/profiles/web/cordis.patch.yml),按 id 覆盖整行。 单个后端(向后兼容): - id: image-bridge name: dsh-img config: preset: qwen # zhipu | qwen | ollama | custom 免 key 本地模式(Ollama 已装视觉模型,如 minicpm-v:8b): - id: image-bridge name: dsh-img config: preset: ollama # 默认 http://127.0.0.1:11434/v1 + minicpm-v:8b,无需 key 多后端回退链(新 backends 字段,从左到右 failover): - id: image-bridge name: dsh-img config: backends: - preset: zhipu # 首选(失败→下一个) - preset: qwen - preset: custom baseURL: https://your-gateway/v1 model: gpt-4o apiKeyEnv: MY_GATEWAY_KEY key 分别用 ZHIPU_API_KEY / DASHSCOPE_API_KEY / MY_GATEWAY_KEY 注入,或直接在 web 设置页填写。 设置页 & headless - web 设置页:打开「设置 → 插件」→ dsh-img 卡片,可视化改 preset、填 apiKey(密文存储)。改完即时生效,无需 export 环境变量。 - headless:dsh --profile headless 下先用 dsh plugin --profile headless add dsh-img 装一次,之后 8 个工具均可用(本地工具无需 key,识图类用 preset: ollama 或环境变量 key)。 工具(Tools) 需要 key(走视觉后端) | 工具 | 说明 | | analyze_image(path, question) | 图片问答 / OCR / 布局理解,返回文字答案 | | vision_ground(path, target) | 定位目标元素,返回原图像素坐标框 x1,y1,x2,y2 | 无需 key(纯本地) | 工具 | 说明 | | vision_crop(path, region, out?) | 裁剪 "x1,y1,x2,y2" 区域,输出 PNG | | vision_pixel_diff(original, rebuilt, out?) | 像素级比对:diff 比率 + 最差区域排行 + 红色热力图 | | vision_colors(path, top?) | 提取主色(hex + 占比) | | vision_ocr(path) | 本地 tesseract 转录(chi_sim+eng),失败自动转视觉后端 | | vision_trace(path, steps?, out?) | potrace 矢量化:位图 → SVG 路径(logo/图标/线稿) | | vision_extract_foreground(path, tolerance?, out?) | 边界 flood fill 抠图:均匀背景变透明,输出透明 PNG | 支持 .png .jpg .jpeg .webp .gif .bmp。 配置项(Config) | 字段 | 默认 | 说明 | | preset | zhipu | 旧式单后端快捷方式(zhipu/qwen/custom) | | backends | 无 | 新式:有序后端数组,从左到右 failover(优先于 preset) | | timeoutMs | 60000 | 单次请求超时 | | maxImageMB | 10 | 图片大小上限 | | detail | auto | auto / low / high | | chatBridge | true | 对话框直发图:声明图片输入 + 请求前把附件转译成文字 | | bridgePrompt | 内置 | 附件转译时发给视觉模型的问题 | | cache | true | 识别结果持久化缓存(~/.dsh/dsh-img-cache/) | | ocrLang | chi_sim+eng | 本地 OCR 的 tesseract 语言包 | | pixelDiffSampleMax | 1024 | pixel-diff 降采样最长边(控制 CPU) | | traceSteps | 4 | vision_trace 的 posterize 颜色层数 | | foregroundTolerance | 40 | vision_extract_foreground 的背景色容差(越大抠得越狠) | 排错(Troubleshooting) | 报错 | 原因与解法 | | all N vision backend(s) failed | 回退链里每个后端都失败;检查各 key 环境变量是否注入 dsh 进程 | | Vision API HTTP 401 | key 错误或未开通对应模型 | | Unsupported image type | 转了不支持的格式;先转成 png/jpg | | Image too large | 超过 maxImageMB;调大配置或压缩图片 | | vision_ground could not parse a box | 视觉模型没按格式返回坐标;换模型或用更明确的目标描述 | | 所有工具调用崩 reading 'prepare' | 装的是 ≤0.2.3 旧版(双实例 bug);pnpm add dsh-img@latest 升级 | | 贴图后模型答非所问 | 检查图里是否有旧指令文字——模型会把图中文字当上下文读 | | 旧会话持续报 tool_calls 错 | 该会话已被旧 bug 毒化(append-only 日志),新建会话即可 | 适用边界(Limits) 本地工具各有其适用场景,超出边界效果会差,选对工具很重要: | 工具 | 适合 | 不适合 | | vision_trace | logo / 图标 / 线稿 / 简洁几何图形 | 彩色插画、照片、有渐变的图(potrace 是"位图→少色阶轮廓"工具,会压平成单一色块,无法保留连续色调) | | vision_extract_foreground | 均匀背景(纯白 / 纯色底)的人/物 | 复杂背景、纹理背景(flood fill 抠不干净) | | vision_pixel_diff | 同尺寸 UI 截图、设计稿还原度比对 | 尺寸差异大、内容完全不同的两张图(无对齐意义) | | vision_ocr | 印刷体文字、屏幕截图文字 | 手写体、艺术字(识别率下降,可改用 analyze_image 走视觉模型) | 想要"彩色插画转 SVG",potrace 不是正确工具(它不做彩色矢量化)。请改用专业矢量工具(Illustrator / Inkscape 的自动描摹),或直接交给视觉模型出设计稿再人工绘制。 A zero-build plugin for DeepSeek Harness. One command to install, one env var to configure, and your text-only model gains image understanding through analyze_image — plus key-free local tools (vision_crop, vision_pixel_diff, vision_colors, vision_ocr, vision_trace, vision_extract_foreground) and an ordered multi-backend failover chain. cd ~/.dsh/profiles/web && pnpm add dsh-img --registry https://registry.npmjs.org export ZHIPU_API_KEY=... # free at https://open.bigmodel.cn/ License MIT
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