# 如何在 iPhone 上提取图片中的文字（3 种简单方法）

URL: https://byshahid.com/zh/blog/how-to-extract-text-from-image-on-iphone/
App: SnapText - Image to Text (https://apps.apple.com/us/app/snaptext-image-to-text/id6811419636)
Author: Muhammad Shahid
Updated: 2026-10-29

> 在 iPhone XS 或更新机型上可以使用实况文本：打开照片，按住一个词，拖动选择，然后轻点“拷贝”。如果文字较长，还需要编辑、整理、保存或导出，请使用 SnapText 这类 OCR 应用：选择或拍摄图片，它会在设备本地几秒钟内提取出可编辑的文字。

以前要把照片里的文字复制出来，只能一个字一个字重新输入。现在你的 iPhone 自己就能读懂图片中的文字。共有三种方法，哪种最好取决于你之后想怎么处理这些文字。

## 方法 1：“照片”App 中的实况文本

实况文本内置于 iOS 15 及更高版本，适用于 iPhone XS、iPhone XR 及更新机型。

  - 在“照片”中打开照片或截图。

  - 按住一个词，直到它被高亮显示。如果没有反应，请轻点角落里的实况文本图标。

  - 拖动选择手柄，选中你需要的文字。

  - 轻点**拷贝**，然后粘贴到任何地方。

**最适合：**获取电话号码、地址或一小段文字。**局限：**选择长文本很麻烦，换行会完全按照图片中的样子保留，而且不会保存任何记录，下次还得重新操作。

## 方法 2：相机中的实况文本

  - 打开相机，对准文字。

  - 出现实况文本图标时，轻点它。

  - 无需拍照，直接选择并拷贝文字。

**最适合：**快速获取一次性信息，比如路由器上的 Wi-Fi 密码。**局限：**拍长文本时很难保持相机稳定，而且事后没有任何记录。

## 方法 3：SnapText 这类 OCR 应用

OCR（光学字符识别）应用能一次性把整张图片转换为可编辑文字，并为后续处理提供工具。使用 [SnapText](https://apps.apple.com/us/app/snaptext-image-to-text/id6811419636)，你可以：

  - 从照片、截图、扫描文档或相机拍摄中**一次性提取全部文字**。

  - 立即**编辑**识别结果。

  - **整理格式**并删除多余的换行，让粘贴后的文字成为正常段落。

  - **识别链接、邮箱和电话号码**，直接使用。

  - **扫描多页**并把它们保存在一起。

  - 日后**搜索已保存的扫描**。

  - **拷贝、分享或导出**文字。

_Screenshot: 选择照片、扫描或相机拍摄，SnapText 几秒钟就能给出可编辑的文字。_

## 应该用哪种方法？

  | 你想要…… | 最佳方法 |

  
    | 从照片中拷贝电话号码或地址 | “照片”中的实况文本 |

    | 获取眼前正看着的内容 | 相机中的实况文本 |

    | 把一整页或整份文档转成文字 | OCR 应用 |

    | 粘贴前删除断行 | 带整理功能的 OCR 应用 |

    | 下周还能找到这段文字 | 带历史记录的 OCR 应用 |

    | 一起扫描好几页 | OCR 应用 |

  

## 隐私安全吗？

实况文本和 SnapText 都在设备本地识别文字。SnapText 使用 Apple 的 Vision 框架，无需账号，不使用第三方分析、追踪、广告 SDK，也不使用外部 OCR 或 AI 服务。除非你主动分享或导出，你的图片和文字都保留在 iPhone 上。我在 [iPhone 上的隐私 OCR](https://byshahid.com/zh/blog/private-ocr-on-iphone/) 一文中解释了这一点为什么重要。

_Screenshot: 整理工具会在粘贴前删除断行、整理格式。_

## 为什么有些文字识别错了？

OCR 的准确率主要取决于图片本身：模糊、光线不足、反光、特殊字体和弯曲的页面是大多数错误的根源。[提高 OCR 准确率的 10 个技巧](https://byshahid.com/zh/blog/ocr-tips-for-accurate-text/) 能在问题出现之前解决其中大部分。

你可能还想看：

  - [iPhone 实况文本用不了？9 个解决方法（以及替代方案）](https://byshahid.com/zh/blog/live-text-not-working-iphone/)

  - [如何在 iPhone 上翻译图片中的文字（照片、路牌、菜单和文件）](https://byshahid.com/zh/blog/translate-text-from-image-iphone/)

  - [如何在 iPhone 上把手写内容转换成文字（笔记、信件和白板）](https://byshahid.com/zh/blog/handwriting-to-text-iphone/)

## SnapText 能帮你做什么

  - **一次提取全部文字**，支持照片、截图、扫描文档和相机。

  - **立即编辑结果**，一键清理换行和空格。

  - **识别链接、邮箱和电话号码**，可直接使用。

  - **扫描多页**并保存在一起。

  - 之后可**搜索已保存的扫描**，并复制、分享或导出文字。

  - **注重隐私**：设备端识别，无需账户，无追踪，核心 OCR 离线可用。

[在 App Store 免费下载 SnapText](https://apps.apple.com/us/app/snaptext-image-to-text/id6811419636)，把任何图片变成可用的文字。

**SnapText - Image to Text** is free on the App Store: https://apps.apple.com/us/app/snaptext-image-to-text/id6811419636

要处理文档？请参阅 [如何在 iPhone 上把文档扫描成可编辑文字](https://byshahid.com/zh/blog/scan-document-to-text-iphone/)。要处理截图？请参阅 [如何复制截图中的文字](https://byshahid.com/zh/blog/copy-text-from-screenshot-iphone/)。

## 如何用 SnapText 提取图片中的文字

1. **打开 SnapText.** 从 App Store 下载 SnapText - Image to Text，无需注册账号。
2. **添加图片.** 拍一张照片、扫描文档，或从“照片”中选择图片或截图。
3. **提取文字.** SnapText 在设备本地几秒钟内识别出文字。
4. **编辑和整理.** 修正识别错误，并用整理工具删除多余的换行。
5. **拷贝、分享或导出.** 拷贝文字、分享到其他应用或导出。扫描结果会保存到可搜索的历史记录中。

## FAQ

### iPhone 能提取图片中的文字吗？

能。在运行 iOS 15 或更高版本的 iPhone XS 及更新机型上，实况文本可以让你在照片、截图和相机中选择并拷贝文字。SnapText 这类 OCR 应用可以一次性提取全部文字，并支持编辑、整理和保存。

### 如何在 iPhone 上复制照片中的文字？

在“照片”中打开照片，按住一个词，拖动选择文字，然后轻点“拷贝”。

### 为什么我无法选择照片中的文字？

实况文本需要运行 iOS 15 或更高版本的 iPhone XS、XR 或更新机型，并且必须在“设置”中开启。文字本身也必须足够清晰才能被识别。

### 什么是 OCR？

光学字符识别（Optical Character Recognition）：一种识别图片中的字符并将其转换为可编辑文字的技术。

### SnapText 可以离线使用吗？

可以。核心 OCR 功能可离线使用，因为文字识别在你的 iPhone 上运行。

### SnapText 会上传我的照片吗？

不会。识别通过 Apple 的 Vision 框架在设备本地完成，除非你主动分享或导出，图片都保留在你的 iPhone 上。

### SnapText 能删除换行吗？

能。它的整理工具可以删除多余的换行并整理格式，让粘贴后的文字成为正常段落。

### 可以提取截图中的文字吗？

可以。在 SnapText 中从“照片”选择截图，或直接在“照片”App 中使用实况文本。

### SnapText 能扫描多页吗？

能。你可以扫描多页和多份文档，并在之后搜索已保存的扫描。

### SnapText 能识别电话号码和链接吗？

能。它会在提取的文字中识别链接、电子邮件地址和电话号码等有用信息。

### 使用 SnapText 需要注册账号吗？

不需要。没有账号，也无需登录。

## 来源

- [Apple Support: Use Live Text on iPhone](https://support.apple.com/guide/iphone/use-live-text-iphcf0b71b0e/ios)
- [Wikipedia: Optical character recognition](https://en.wikipedia.org/wiki/Optical_character_recognition)