今天要讲的这个技术方案，能用到人会觉得真有用，用不到的人会觉得真没用。这个方案就是采用python实现将安卓手机屏幕上的部分内容转为文字。效果如下：
就算是包含公式或者表格也可以识别：
有类似需求的人，自然能看到商机。比如采集APP排名，或者自动做题等等。不过，今天我仅仅从技术上说是如何实现的。
要想实现这个功能，首先要获得屏幕上的内容。那么，我们肯定想到的是截屏。现在智能手机基本上都有一个截屏功能。比如在华为手机上，敲击两下屏幕就能取得当前图像。
如果用代码去实现，只需一行命令，手机系统截屏也是这样做的：
adb shell screencap -p /sdcard/screenshot.png
这行命令实现了截取手机当前屏幕，并将图片保存，文件名为screenshot.png。而python调用命令的代码更简单，仅仅就是os.system("命令语句")。
不过，想要执行adb命令，需要一些工具支持。因此得去如下地址下载platform-tools这套工具：
https://developer.android.google.cn/tools/releases/platform-tools?hl=zh-cn
打开页面之后，选择适合自己系统的内容下载。
下载解压之后，可以先测试一下。将安卓手机插上数据线，打开允许USB调试模式。然后进入解压目录，我的是放在C盘根目录下，运行adb devices就可以看到已连接的手机情况。
上面的情况表示有一部设备已连接。
有了这个环境，那么我们通过python代码就可以轻松获取截图了。
# 执行截屏并保存命令
os.system("C:/platform-tools/adb shell screencap -p /sdcard/screenshot.png")
# 将保存的截图从手机复制到电脑中
os.system("C:/platform-tools/adb pull /sdcard/screenshot.png "+img_path)
两句代码，一句是截屏保存，另一个句是拷贝截图到电脑。img_path是电脑的存放图片的路径。我设置的是在项目根目录下的img文件夹下，文件名为时间戳。
目前获得的图片是手机的全屏，当然这个也能识别。但是，现实中我们希望能再次编辑。比如仅仅识别某一部分。
因此，我们需要用python的tkinter写一个界面操作。当鼠标按下时记录起点，鼠标移动时绘制路径，鼠标抬起时记录终点并裁剪图片。
以下是界面主框架代码：
if __name__ == '__main__':
# 鼠标左键按下时x, y坐标
left_mouse_down_x, left_mouse_down_y = 0, 0
sole_rectangle = None # 画出的矩形
target = f"{BASE_DIR}{os.sep}img"
w_flag = True
clip_img_path = ""
while w_flag:
win = tk.Tk()
win.title("手机截屏转文字")
frame = tk.Frame()
frame.pack()
button = tk.Button(frame, text = "截屏", command=win.destroy)
button.pack(side="left", padx=10, pady=8)
button = tk.Button(frame, text = "识别", command=ocr)
button.pack(side="left", padx=10, pady=8)
button = tk.Button(frame, text = "退出", command=exit)
button.pack(side="left", padx=50, pady=8)
image = Image.open(img_path)
image_x, image_y = image.size
img = ImageTk.PhotoImage(image)
canvas = tk.Canvas(win, width=image_x, height=image_y, bg='white')
i = canvas.create_image(0, 0, anchor='nw', image=img)
canvas.pack(padx=10, pady=10)
canvas.bind('<Button-1>', left_mouse_down) # 鼠标左键按下
canvas.bind('<ButtonRelease-1>', left_mouse_up) # 鼠标左键释放
canvas.bind('<Button-3>', right_mouse_down) # 鼠标右键按下
canvas.bind('<ButtonRelease-3>', right_mouse_up) # 鼠标右键释放
canvas.bind('<B1-Motion>', moving_mouse) # 鼠标左键按下并移动
win.mainloop()
下面是鼠标的各类操作：
# 鼠标左键按下事件
def left_mouse_down(event):
global left_mouse_down_x, left_mouse_down_y
# 记录按下的坐标，赋值给全局变量
left_mouse_down_x = event.x
left_mouse_down_y = event.y
# 鼠标左键按下并移动
def moving_mouse(event):
global sole_rectangle # 绘制的矩形
# 鼠标按下的x,y
global left_mouse_down_x, left_mouse_down_y
moving_mouse_x = event.x
moving_mouse_y = event.y
# 如果原来画过矩形，删除前一个矩形，绘制出新的
if sole_rectangle is not None:
canvas.delete(sole_rectangle)
sole_rectangle = canvas.create_rectangle(left_mouse_down_x, left_mouse_down_y, moving_mouse_x,moving_mouse_y, outline='red')
# 鼠标左键抬起事件
def left_mouse_up(event):
global clip_img_path
# 记录抬起时的坐标，鼠标左键抬起时x,y坐标
left_mouse_up_x = event.x
left_mouse_up_y = event.y
# 通过抬起的点减去按下的点，比划矩形，计算出宽和高
width = left_mouse_up_x - left_mouse_down_x
height = left_mouse_up_y - left_mouse_down_y
# 如果宽高太小，有可能是点击了一下，或者想放弃这次操作
if width < 20 or height < 20:
print("size is to small")
return
# 保存文件
corp_image = image.crop((left_mouse_down_x, left_mouse_down_y, left_mouse_up_x, left_mouse_up_y))
corp_image.save(clip_img_path)
这样我们就实现了一个从截屏上画图裁剪的功能：
下一步要做的，就是将裁剪选取的小图片交给OCR服务去识别。
这OCR该如何选型呢？是该自研还是调用第三方？
需要看需求！如果我们的OCR识别在一百个字符以内，而且自己拥有数据，建议自研。因此这类小场景，自研的话成本不高，而且准确率会比用第三方还要高。就比如LED数字屏幕的识别，或者水表、电表仪器的识别，这类适合自己做。
但是，如果你想要识别大场景，就比如汉字识别。这里面涉及众多标点符号、繁简字体，它会有上万个字符。这时我们很难凑足那么多数据。而且近似字符很多，需要做矫正，也有技术难度。因此，选用第三方的服务，反而成本更低。
我们这次要识别的内容，不但包含中英文、甚至还有公式。那这必须要使用第三方。第三方OCR服务多了去了，基本上每家都有，我们随便选一家就好。就比如阿里的OCR。
选哪一个场景也看你的需求。有通用的识别，也有专用的识别。因为我有识别文字和公式的需求，因此选择教育场景里的题目识别。
关于题目识别的介绍如下：
https://duguang.aliyun.com/experience?type=edu&subtype=question_ocr#intro
阿里的文档还是挺好的，提供了多种对接方式。不过，还是需要先开通服务才行。每个月有200次免费额度。
我开通了。
然后创建AccessKey。
拿着AccessKey就可以调用服务了。关于调用的代码，官方也提供了详细的文档和示例：
https://next.api.aliyun.com/api/ocr-api/2021-07-07/RecognizeEduQuestionOcr?sdkStyle=dara&tab=DEMO&lang=PYTHON
我们只需要将key换成自己的就行。调用后，接口会返回识别到的内容。拿到识别的内容，显示出来就可以了。
总结起来，就两步。第一步截屏保存，第二步识别显示。
至于作用嘛，就是开头说的。用到的会说有用，用不到的确实没用。因为这点功能，是很多扫描软件附带的能力。
如果咱们只是偶尔用几次，那么随便找一个软件更合适。但是如果我们经常用，又有个性化需求，需要批量操作，或者后续操作想自动化，那么自己开发会有更多可控制的地方。
最后再看一下综合效果。
对通知公告类的识别
对课程直播类的识别
