手相识读与报告生成

> 输入手掌照片，输出结构化手相报告与标注图。
> 本技能只是一个客户端：判读模型与参数都在服务端运行，包里不含模型、
> 不含任何编译产物，只有一段明文脚本和一份说明。

一、何时使用

• 用户发来一张或多张手掌照片，要求「看手相」「手相分析」「掌纹解读」「手掌测量」
• 需要批量处理手掌照片并生成可交付的报告
• 要把手相特征接入命理类产品、知识库或内容生产流程

不适用：需要医学诊断的场景（本技能只做一般性提示，不做诊断）。

二、它是怎么跑的

手掌照片 ──▶ scripts/palm_api.py ──▶ 判读服务（hhyj369.com）
                                          │  掌图矫正 → 掌纹提取 → 三线识别
                                          │  → 指长比 / 掌型测量 → 生成报告
                                          ▼
                            单页 HTML 报告（图片已内嵌，可离线打开）

• 客户端：scripts/palm_api.py，纯 Python 标准库，无需 pip 安装任何依赖
• 服务端：判读模型常驻在线；照片上传后只在本次任务期间落地到临时目录，
  任务一结束即整目录删除，不留存、不归档、不用于训练
• 产出：一份自包含 HTML 报告（约 0.5 MB，图片内嵌），另有结构化 JSON

为什么要联网

掌纹分割用的是一个卷积网络模型，权重约 55 MB。技能市场对单包体积有硬限制，
装不下；硬塞会变成把一个二进制程序在用户机器上解包执行 —— 那正是恶意软件的
典型形态，会被安全扫描拦下，也不该那么做。所以模型留在服务端，
客户端只发照片、收结果。

代价：必须联网，单次约 10~15 秒。
换来：用户侧零依赖（不必装 torch / opencv 这类上 GB 的库）、零配置，
判读逻辑也不会随包泄露。

三、快速使用

3.1 最简单

python scripts/palm_api.py 我的手掌.jpg

报告生成在照片旁边，文件名 手相报告.html，双击即可查看。

3.2 同一只手多角度（推荐，互相补全）

python scripts/palm_api.py 手_01.jpg 手_02.jpg 手_03.jpg

传 2 张以上 会自动按「同一只手的多角度」合并判读，比单张更稳。
注意：左右手要分两次调用，不要把两只手混在一次里。

3.3 常用选项

python scripts/palm_api.py 手掌.jpg --out 手相报告.html   # 指定报告路径
python scripts/palm_api.py 手掌.jpg --json 结果.json      # 另存结构化结果
python scripts/palm_api.py 手掌.jpg --no-report           # 只要数据，不出报告
python scripts/palm_api.py --health                       # 探服务是否可达
python scripts/palm_api.py --mode single 手掌.jpg          # 强制单图判读

3.4 在对话里怎么用

用户直接发手掌照片要求看手相时，把照片存到本地，然后：

python <技能目录>/scripts/palm_api.py <照片路径> --out <输出目录>/手相报告.html

拿到报告后，读 JSON 或直接读报告正文给用户讲结论，并把
手相报告.html 交给用户。

四、拍摄要求

照片质量直接决定结果质量：

1. 手掌完整入画，别切掉指尖或掌根
2. 掌面正对镜头，不要侧着拍
3. 手指自然张开，不要并拢（并拢会导致手指无法逐根分开，测量项被跳过）
4. 光线均匀，避免一侧强光／阴影
5. 纹路清晰，对焦实
6. 背景尽量单一

多拍几张时：保持同一姿势，只改变光照角度。

> 拍得不好时，技能会主动放弃受影响的项目并在报告里说明原因，不给近似值或猜测值。

五、输出物

报告包含：概览、标注图（三线 + 手指关键点）、三大主线结论、指长比 2D:4D、
掌型与手指形态、健康提示、局限说明、免责声明。

六、隐私说明

• 照片会上传到判读服务（hhyj369.com），这是完成判读的必要环节
• 服务端只在本次任务期间把照片写入临时目录，任务结束立即整目录删除
• 不作留存、不建档案、不用于训练，也不向第三方提供
• 命令行输出与报告中不含你本机的原始文件路径
• 建议：不要上传画面里同时出现人脸、身份证件或其他敏感信息的照片

七、输出口径红线（健康类）

掌纹与器官发育处于同一窗口期，所以健康类输出必须严格遵守下面的口径：

1. 一般性提示 —— 只指出观察到的形态特征，说明它在文献中与哪一类情况被并列讨论过
2. 建议就医确诊 —— 明确说明这属于筛查线索，如有担忧请到正规医疗机构检查确诊
3. 声明界限 —— 只做一般性预测与提示，不能作为任何医学判断的依据，不替代面诊与检查

绝对禁止：给出病名、做严重度判断、使用「你可能患有……」句式、把传统手相判读表述为有预测效力。

八、运行前置条件

单次判读约 10~15 秒（含上传与下载）。照片建议单张 25 MB 以内，
超出请先压缩；手机原图一般直接可用。

九、边界

• 照片中掌纹过浅、对比度低时，提取到的纹路会明显偏少
• 手指并拢或指尖粘连时，手指相关测量（含 2D:4D）会被跳过
• 三大主线的归属是形态近似，不是解剖学标注；报告会给出标注图供人工核对
• 单次测量的 2D:4D 存在波动，规范做法是左右手各测一次取平均
• 判读服务串行处理请求，高峰时段可能排队等待

原则：拿不到就说拿不到。 数据缺失时输出「本次不可用 + 原因」，绝不插入近似值或占位值。

十、第三方组件声明

判读服务使用的手部掌纹分割模型，基于一个以 Apache License 2.0 发布的
第三方开源项目训练。按该许可要求在此声明，具体项目信息见 NOTICE.md。

十一、免责声明

本技能输出为传统手相文化的形态化整理与一般性提示，属传统文化娱乐与健康科普参考，
不构成任何医学、投资或人生决策依据。健康相关内容请以正规医疗机构的检查与诊断为准。