cognis-digital/geolens

``` pip install cognis-geolens geolens scan . # → prioritized findings in seconds ``` ## 使用说明 — 分步指南 1. 安装 (Python 3.9+)： pip install geolens 2. 从 JPEG 中提取 EXIF/GPS 和反向搜索提示： geolens exif photo.jpg --url https://example.com/photo.jpg 3. 交叉检查场景几何：计算候选地点和时间的 太阳方位角/仰角，或根据阴影估算纬度： geolens sun --lat 38.89 --lon -77.03 --when 2026-06-21T17:00:00Z geolens shadow --height 2.0 --shadow 1.4 --when 2026-06-21T17:00:00Z 4. 构建反向图像 / 关键词搜索 URL 来追溯来源： geolens reverse --url https://example.com/photo.jpg --keyword "harbor" --keyword "crane" 5. 读取输出：表格将打印扁平化的 `key value` 行；添加 `--format json`（顶级标志）以便进行管道传输。如果图像不包含 EXIF，`geolens exif` 将以退出码 `2` 结束，这允许你在脚本中进行分支处理： geolens --format json exif photo.jpg > exif.json || echo "no EXIF present" ## 目录 - [为什么选择 geolens？](#why) · [功能](#features) · [快速开始](#quick-start) · [示例](#example) · [架构](#architecture) · [AI 技术栈](#ai-stack) · [对比](#how-it-compares) · [集成](#integrations) · [随处安装](#install-anywhere) · [相关项目](#related) · [贡献](#contributing) ## 为什么选择 geolens？ 图像地理定位工具包 — EXIF、太阳阴影、OCR、反向搜索 — 无需搭建重型基础设施。 `geolens` 是单一用途、可脚本化且可自托管的：将其指向目标，以你的工作流已使用的格式（表格 · JSON · SARIF）获取优先级排序的结果，通过它控制 CI 的准入，并让代理通过 MCP 驱动它。 ## 功能 - ✅ 提取 Exif - ✅ 从 Exif 获取 Gps - ✅ 太阳位置 - ✅ 阴影方位转换为方位角 - ✅ 根据阴影估算纬度 - ✅ 反向搜索 Urls - ✅ 分析图像 - ✅ 可在 Linux/macOS/Windows · Docker · devcontainer 上运行 - ✅ 支持 Python、JavaScript、Go 和 Rust 移植版 (`ports/`) ## 快速开始 ``` pip install cognis-geolens geolens --version geolens scan . # scan current project geolens scan . --format json # machine-readable geolens scan . --fail-on high # CI gate (non-zero exit) ``` ## 示例 ``` $ geolens scan . [HIGH ] GEO-001 example finding (./src/app.py) [MEDIUM ] GEO-002 another signal (./config.yaml) 2 findings · risk score 5 · 38ms ``` ## 架构 ``` flowchart LR IN[image / coordinates] --> P[geolens
extract + geolocate] P --> OUT[location estimate] ``` ## 从任何 AI 技术栈中使用 `geolens` 兼容所有流行的 AI 使用方式： - **MCP server** — `geolens mcp` (Claude Desktop、Cursor、Cognis.Studio、[uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet)) - **兼容 OpenAI / JSON** — 将 `geolens scan . --format json` 管道传输至任何代理或 LLM - **LangChain · CrewAI · AutoGen · LlamaIndex** — 用一行代码将 CLI/JSON 封装为工具 - **CI / 脚本** — 为非 AI 流水线提供退出码 + SARIF ## 对比 | | **Cognis geolens** | bellingcat | |---|:---:|:---:| | 可自托管，无需账号 | ✅ | 视情况而定 | | 单一命令，零配置 | ✅ | ⚠️ | | 用于 CI 的 JSON + SARIF | ✅ | 视情况而定 | | MCP 原生支持 (AI 代理) | ✅ | ❌ | | 多语言移植版 (JS/Go/Rust) | ✅ | ❌ | | 开放许可 | ✅ COCL | 视情况而定 | *秉承 **bellingcat/toolkit** 的精神，以 Cognis 的方式重新构建。遗漏了致谢？提交一个 PR 吧。* ## 集成 可无缝接入你的技术栈：用于代码扫描的 **SARIF**，用于一切的 **JSON**，用于 AI 代理的 **MCP server** (`geolens mcp`)，以及用于 SIEM/Slack/Jira 的 webhook 转发器。请参阅 [`docs/INTEGRATIONS.md`](docs/INTEGRATIONS.md)。 ## 安装 — 各种方式，各个平台 ``` pip install "git+https://github.com/cognis-digital/geolens.git" # pip (works today) pipx install "git+https://github.com/cognis-digital/geolens.git" # isolated CLI uv tool install "git+https://github.com/cognis-digital/geolens.git" # uv pip install cognis-geolens # PyPI (when published) docker run --rm ghcr.io/cognis-digital/geolens:latest --help # Docker brew install cognis-digital/tap/geolens # Homebrew tap curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/cognis-digital/geolens/main/install.sh | sh ``` | Linux | macOS | Windows | Docker | 云平台 | |---|---|---|---|---| | `scripts/setup-linux.sh` | `scripts/setup-macos.sh` | `scripts/setup-windows.ps1` | `docker run ghcr.io/cognis-digital/geolens` | [DEPLOY.md](docs/DEPLOY.md) (AWS/Azure/GCP/k8s) | ## 相关的 Cognis 工具 - [`personagraph`](https://github.com/cognis-digital/personagraph) — 身份解析档案 — 跨平台的用户名/电子邮件/电话 - [`maritimeint`](https://github.com/cognis-digital/maritimeint) — AIS 船舶追踪与逃避制裁异常检测 - [`corpmap`](https://github.com/cognis-digital/corpmap) — 公司结构与受益所有权映射器 - [`cryptotrace`](https://github.com/cognis-digital/cryptotrace) — 免费版区块链调查员 — ETH/BTC 聚类 + 制裁交叉引用 - [`darkmirror`](https://github.com/cognis-digital/darkmirror) — 用于品牌监控的公共 Tor 泄露网站索引的表层网络镜像 **探索工具套件 →** [🗂️ 全部 170+ 个工具](https://github.com/cognis-digital/cognis-neural-suite) · [⭐ awesome-cognis](https://github.com/cognis-digital/awesome-cognis) · [🔗 cognis-sources](https://github.com/cognis-digital/cognis-sources) · [🤖 uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet) · [🧠 engram](https://github.com/cognis-digital/engram) ## 互操作性 `{}` 与 300+ 工具的 Cognis 套件组合使用 — JSON 输入/输出以及兼容 OpenAI 的 `/v1` 骨干网络。请参阅 **[INTEROP.md](INTEROP.md)** 了解套件图谱、组合模式和参考技术栈。 ## 许可证 源代码可见，基于 **Cognis Open Collaboration License (COCL) v1.0** — 可免费用于个人、内部评估、研究和教育用途；**商业 / 生产环境使用需要许可证** (licensing@cognis.digital)。请参阅 [LICENSE](LICENSE)。

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