一个功能强大的屏幕浏览、OCR识别和屏幕分析技能包，专为AI助手设计

此技能应被用于任何需要捕获屏幕截图、分析屏幕内容或处理屏幕图像的任务。包括：使用Python PIL库捕获整个屏幕或特定区域的截图；保存截图到指定位置；分析截图中的文字内容（支持中英文OCR识别）；对截图进行基本图像处理（裁剪、旋转、调整大小）。当用户提到"屏幕截图"、"截屏"、"查看屏幕"或需要分析屏幕上的内容...

OPENCLAW(龙虾)-屏幕查看器

概述

此技能提供了使用Python进行屏幕截图和图像处理的功能。它依赖于Pillow (PIL) 和pyautogui库来捕获屏幕内容，并可选择性地使用pytesseract进行OCR文字识别。

安装依赖

方法1：一键安装（推荐）

python scripts/setup.py

方法2：手动安装

必需依赖（基础功能）：

pip install pillow pyautogui

可选依赖（OCR功能）：

pip install pytesseract

Tesseract OCR引擎（OCR功能必需）：

• Windows: 运行 python scripts/install_tesseract.py 自动安装
• Windows (手动): 从 https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki 下载安装
• macOS: brew install tesseract
• Linux: sudo apt-get install tesseract-ocr

可选依赖（高级分析功能）：

pip install opencv-python numpy

验证安装

# 检查所有依赖
python scripts/dependency_check.py

# 测试截图功能
python scripts/test_screenshot.py

# 测试OCR功能
python scripts/test_ocr.py

# 运行所有示例
python examples/run_examples.py

使用方法

基本屏幕截图

使用scripts/screenshot.py脚本捕获整个屏幕：

python scripts/screenshot.py --output screenshot.png

捕获特定区域：

python scripts/screenshot.py --output screenshot.png --region "100,100,500,500"

文字识别

使用scripts/ocr_screenshot.py脚本捕获屏幕并识别文字：

python scripts/ocr_screenshot.py --output screenshot.png --text-output text.txt

分析屏幕内容

使用scripts/analyze_screen.py脚本进行更复杂的分析：

python scripts/analyze_screen.py --task find_text --text "搜索词"

工作流程

当用户请求屏幕相关操作时：

1. 确定需求 - 明确用户需要的是截图、文字识别还是其他分析
2. 选择脚本 - 根据需求选择合适的脚本
3. 设置参数 - 配置输出路径、区域等参数
4. 执行脚本 - 运行相应的Python脚本
5. 处理结果 - 将结果展示给用户或进行进一步分析

常见任务

任务1：快速截图

• 使用：scripts/screenshot.py
• 参数：--output 指定输出文件路径
• 示例：捕获整个屏幕并保存为当前目录的screenshot.png

任务2：区域截图

• 使用：scripts/screenshot.py
• 参数：--region "x1,y1,x2,y2"
• 示例：捕获屏幕左上角500x500像素区域

任务3：屏幕文字提取

• 使用：scripts/ocr_screenshot.py
• 参数：--text-output 指定文本输出文件
• 示例：捕获屏幕并提取所有文字保存到text.txt

任务4：查找特定内容

• 使用：scripts/analyze_screen.py
• 参数：--task find_text --text "搜索内容"
• 示例：在屏幕上查找特定文字并高亮显示

注意事项

1. 权限：某些应用程序可能需要管理员权限才能捕获其窗口内容
2. 性能：高分辨率屏幕截图可能需要较多内存
3. OCR准确性：文字识别准确性受字体、背景、分辨率影响
4. 多显示器：脚本默认捕获主显示器，多显示器环境需要特殊处理

故障排除

如果截图失败：

1. 检查Python库是否正确安装
2. 确认有足够的权限
3. 尝试降低分辨率或捕获特定区域

如果OCR识别不准确：

1. 确保Tesseract正确安装
2. 尝试预处理图像（二值化、去噪）
3. 指定语言参数（如--lang chi_sim用于简体中文）