你一定用过那种“OCR神器”，可以把图片中的文字提取出来，极大的提高工作效率。
！
今天，我们就来做一款实时截图识别的小工具。顾名思义，运行程序时，可以实时的把你截出来的图片中的文字识别出来。
下次，当你想要复制“百度文库”中的内容时，不妨试试这个程序。
效果预览
源码解析
1）等待用户截图
此处需要借助贴图神器（Snipaste）
其中“f1”是截图的快捷键，“ctrl+c”是把截图保存到剪贴板的快捷键。
如果使用qq截图的话，需要把快捷键改为对应的“ctrl+alt+c”和“enter”
顺便安利一波Snipaste，
必备效率神器
import keyboard
# 利用截图软件（Snipaste）截图到剪贴板
# 输入键盘的触发事件
keyboard.wait(hotkey="f1")
keyboard.wait(hotkey="ctrl+c")
time.sleep(0.1)
上面这段代码执行之后，现在已经有一张图片等待在剪贴板里了。
2）保存截图
利用PIL模块的ImageGrab，可以把剪贴板里的那张图片，保存到当前的目录下，并命名为“screen.png”
from PIL import ImageGrab
# 把图片从剪切板保存到当前路径
image = ImageGrab.grabclipboard()
image.save("screen.png")
3）识别截图中的文本
法一
pytesseract模块
优点：免费，易用
缺点：识别效果很一般，准确率不高
使用方法介绍：
1)pip install pytesseract
2)安装 tesseract-ocr.exe 配置环境变量
3)修改pytesseract.py文件，将tesseract_cmd指向Tesseract-OCR的tesseract.exe的绝对路径。
参考文章
见评论第一条
import pytesseract
from PIL import Image
# 法一：利用pytesseract模块
# 参数一：图片
# 参数二：简体中文
text = pytesseract.image_to_string(Image.open("screen.png"), lang='chi_sim')
print(text)
来看看效果：
low的不行
果然，要想精度高，还得用百度API
法二
百度API接口
AI开放平台文档中心
https://ai.baidu.com/ai-doc
查看python语言的SDK文档
点击右上角（控制台），登录自己的百度账号，创建“文字识别”的应用
import pytesseract
from aip import AipOcr
from PIL import ImageGrab
# 法二：利用百度API
APP_ID = '你的 App ID'
API_KEY = '你的 Api Key'
SECRET_KEY = '你的 Secret Key'
client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
# 读取图片
with open("screen.png", 'rb') as f:
image = f.read()
# 调用百度API通用文字识别（高精度版），提取图片中的内容
text = client.basicAccurate(image)
result = text["words_result"]
for i in result:
print(i["words"])
结果
如文章首图：
我是总结
1）等待用户截图
2）保存截图到当前目录
3）识别截图中的文本
其中识别截图文本，有两种方法：
1）利用 pytesseract 模块
2）利用百度API接口
你一定用过那种“OCR神器”，可以把图片中的文字提取出来，极大的提高工作效率。
今天，我们就来做一款实时截图识别的小工具。顾名思义，运行程序时，可以实时的把你截出来的图片中的文字识别出来。
下次，当你想要复制“百度文库”中的内容时，不妨试试这个程序。
效果预览
源码解析
1）等待用户截图
此处需要借助贴图神器（Snipaste）其中“f1”是截图的快捷键，“ctrl+c”是把截图保存到剪贴板的快捷键。
如果使用qq截图的话，需要把快捷键改为对应的“ctrl+alt+c”和“enter”
顺便安利一波Snipaste，
必备效率神器
import keyboard
# 利用截图软件（Snipaste）截图到剪贴板
# 输入键盘的触发事件
keyboard.wait(hotkey="f1")
keyboard.wait(hotkey="ctrl+c")
time.sleep(0.1)
上面这段代码执行之后，现在已经有一张图片等待在剪贴板里了。
2）保存截图
利用PIL模块的ImageGrab，可以把剪贴板里的那张图片，保存到当前的目录下，并命名为“screen.png”
from PIL import ImageGrab
# 把图片从剪切板保存到当前路径
image = ImageGrab.grabclipboard()
image.save("screen.png")
3）识别截图中的文本
法一pytesseract模块
优点：免费，易用缺点：识别效果很一般，准确率不高
使用方法介绍：
1)pip install pytesseract
2)安装 tesseract-ocr.exe 配置环境变量
3)修改pytesseract.py文件，将tesseract_cmd指向Tesseract-OCR的tesseract.exe的绝对路径。
参考文章
见评论第一条
import pytesseract
from PIL import Image
# 法一：利用pytesseract模块
# 参数一：图片
# 参数二：简体中文
text = pytesseract.image_to_string(Image.open("screen.png"), lang='chi_sim')
print(text)
来看看效果：
low的不行果然，要想精度高，还得用百度API
法二百度API接口
AI开放平台文档中心https://ai.baidu.com/ai-doc
查看python语言的SDK文档 点击右上角（控制台），登录自己的百度账号，创建“文字识别”的应用
import pytesseract
from aip import AipOcr
from PIL import ImageGrab
# 法二：利用百度API
APP_ID = '你的 App ID'
API_KEY = '你的 Api Key'
SECRET_KEY = '你的 Secret Key'
client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
# 读取图片
with open("screen.png", 'rb') as f:
image = f.read()
# 调用百度API通用文字识别（高精度版），提取图片中的内容
text = client.basicAccurate(image)
result = text["words_result"]
for i in result:
print(i["words"])
结果如文章首图：
我是总结
1）等待用户截图2）保存截图到当前目录3）识别截图中的文本
其中识别截图文本，有两种方法：
1）利用 pytesseract 模块
2）利用百度API接口