Mac用户可直接使用系统内置OCR功能提取图片文字：一、预览App中用“选择文本”复制；二、访达中通过“快速操作”批量生成txt文件；三、截图后悬停识别并复制；四、用Automator调用Vision框架批量处理。
如果您在Mac上需要从图片中提取文字，但未安装第三方OCR工具，则可直接利用macOS系统内置的原生OCR能力。该功能基于Vision框架与Core ML模型，全程离线运行，无需上传图像，保障隐私安全。以下是具体操作方法：
一、在预览App中识别并复制图片文字
预览（Preview）是macOS默认图像查看工具，自macOS Monterey（12.0）起全面支持系统级文字识别，适用于JPEG、PNG、TIFF及PDF中的嵌入图像。
1、双击打开目标图片或含文字的PDF页面，确保其在预览App中显示。
2、点击菜单栏【编辑】→【选择文本】，光标将变为文本选择样式。
3、在图片中拖选已高亮显示的文字区域；若未自动高亮，可先点击【标记工具栏】中的【文本选择】按钮（图标为“A”加虚线框）。
4、松开鼠标后，被选中文本将呈现蓝色底纹，此时按 Command+C 即可复制识别结果。
5、粘贴至备忘录、Pages或任何支持文本输入的应用中即可编辑使用。
二、在访达中对图片文件快速执行“快速操作”
通过“快速操作”（Quick Actions），可在不打开应用的前提下批量处理多张图片，提取文字并保存为文本文件。
1、在访达中选中一张或多张图片（支持JPG、PNG、HEIC、PDF等格式）。
2、右键点击选中项，选择【快速操作】→【新建文稿以包含所选项目中的文本】。
3、系统将自动识别每张图片中的文字，并生成一个以“来自[文件名]的文本”命名的纯文本（.txt）文件。
4、该文件默认保存在桌面，内容为识别出的全部文字，段落结构基本保留原始排版顺序。
5、如需修改快速操作行为，可进入【访达】→【设置】→【快捷键】→【快速操作】，确认“新建文稿以包含所选项目中的文本”已启用。
三、在截图后即时调用“实况文本”识别
macOS Sonoma（14.0）及更新版本支持截图后直接识别其中文字，适用于截取网页、聊天窗口、文档弹窗等动态内容。
1、使用 Command+Shift+5 打开截图控制条，选择区域截图或窗口截图并完成捕获。
2、截图成功后，右下角会弹出缩略图预览；点击该缩略图，图片将在预览App中立即打开。
3、此时图片已处于可识别状态，将鼠标悬停于文字上方，系统会自动显示文字轮廓；点击任意文字位置，即可激活选择状态。
4、按住 Command 键不放，再用鼠标拖选所需文字，随后按 Command+C 复制。
四、通过自动化脚本调用vision框架批量识别
对于开发者或高级用户，可借助Automator或命令行工具（如Shortcuts CLI）结合vision框架API实现无人值守批量处理。
1、打开“自动化”（Automator）应用，新建“快速操作”文档。
2、在左侧资源库中搜索并添加【运行Shell脚本】操作。
3、将以下shell命令粘贴进脚本框（需已安装Xcode命令行工具）：
sips -g pixelWidth "$1" >/dev/null 2>&1 && osascript -e 'use framework \"Vision\"' -e 'use framework \"CoreImage\"' -e 'set img to current application's CIImage's imageWithContentsOfURL:(current application's NSURL's fileURLWithPath:"'$1'")' -e 'set req to current application's VNRecognizeTextRequest's alloc()' -e 'req's setRecognitionLevel:(current application's VNRequestAccuracyAccurate)' -e 'req's setUsesLanguageCorrection:true' -e 'req's setRecognitionLanguages:{"zh-Hans", "en"}' -e 'set handler to current application's VNImageRequestHandler's alloc()' -e 'handler's initWithCIImage:img options:(current application's NSDictionary's new())' -e 'try' -e 'handler's performRequests:[req] error:(missing value)' -e 'on error' -e 'end try'
4、保存该快速操作，命名为“批量OCR识别”，即可在访达中对任意图片右键调用。
5、识别结果将以通知形式弹出，并写入同目录下的同名.txt文件（需配合AppleScript进一步解析输出）。
