Python 自动化脚本实践：屏幕控制与识别

在日常工作和生活中，重复的电脑操作和信息提取往往耗费大量时间。利用 Python 自动化脚本，结合屏幕控制和图像识别技术，可以高效完成这些任务。

一、屏幕控制基础

Python 中常用的屏幕控制库是 pyautogui，支持鼠标移动、点击、键盘输入等操作。

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import pyautogui

# 移动鼠标到屏幕坐标(100, 200)
pyautogui.moveTo(100, 200)

# 点击鼠标左键
pyautogui.click()

# 输入文本
pyautogui.typewrite('Hello, Python Automation!')

二、屏幕识别基础

屏幕识别主要借助截图和图像匹配技术，pyautogui 也支持简单的图像查找；更高级的识别可用 OpenCV 和 pytesseract 进行图像处理和文字识别。

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# 查找屏幕上是否有某个按钮图标
location = pyautogui.locateOnScreen('button.png', confidence=0.8)
if location:
    print(f"找到了按钮，位置是：{location}")
else:
    print("没有找到按钮")

使用 pytesseract 结合截图，可以实现屏幕文字识别：

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from PIL import Image
import pytesseract

# 截图某个区域
im = pyautogui.screenshot(region=(0,0,300,300))

# OCR识别
text = pytesseract.image_to_string(im, lang='eng')
print(f"识别的文字是: {text}")

三、实战应用示例

  • 自动点击某软件按钮完成批量操作。
  • 截图并识别错误提示，自动发送通知。
  • 录制操作流程，自动重复执行。
  • 结合机器学习，提升图像识别准确率。

四、注意事项

  • 自动化脚本运行时，尽量避免人工操作干扰。
  • 对于不同分辨率或界面样式，图像识别需做适配。
  • OCR 识别对字体和图像清晰度敏感，可调整参数提高准确率。

如果你有更好的思路，欢迎大家一起交流指点，轻松修炼自动化秘籍！