Python自动识别屏幕题目并搜索答案 - 完整代码框架

使用Python自动识别屏幕题目并搜索答案

本篇文章提供一个使用Python自动识别屏幕上的题目和选项，并通过网络搜索给出正确答案及参考内容的完整代码框架。代码涵盖屏幕截图、图像识别、网络搜索等功能，并提供详细注释，方便理解和修改。

import pytesseract   # 用于OCR文字识别
import pyautogui    # 用于屏幕截图和图像处理
import requests   # 用于发送HTTP请求
from bs4 import BeautifulSoup   # 用于解析HTML页面

# 截图并保存到本地
screenshot = pyautogui.screenshot()
screenshot.save('screenshot.png')

# 使用OCR识别文字
text = pytesseract.image_to_string(screenshot)

# 从文字中提取题目和选项
question = ...
options = ...

# 发送HTTP请求，搜索答案
url = 'https://www.baidu.com/s'
params = {'wd': question + ' ' + options[0]}
response = requests.get(url, params=params)
html = response.text

# 解析HTML页面，获取搜索结果
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
result = soup.find('div', class_='result').get_text()

# 输出答案和参考
print('答案：', ...)
print('参考：', result)

代码说明

1. 导入库： 代码首先导入必要的库，包括 pytesseract 用于OCR文字识别，pyautogui 用于屏幕截图和图像处理，requests 用于发送HTTP请求，BeautifulSoup 用于解析HTML页面。
2. 截图： 使用 pyautogui.screenshot() 函数截取屏幕并保存为 screenshot.png 文件。
3. OCR识别： 使用 pytesseract.image_to_string() 函数将截图转换为文字。
4. 提取题目和选项： 根据实际情况，需要编写代码从 text 中提取题目和选项。
5. 网络搜索： 使用 requests 库发送HTTP请求到百度搜索，搜索内容为 question + ' ' + options[0]，即题目加上第一个选项。
6. 解析结果： 使用 BeautifulSoup 解析百度搜索结果页面的HTML代码，并提取相关内容。
7. 输出答案和参考： 最后将解析得到的答案和参考内容输出到控制台。

代码改进

• OCR识别率： 可以使用图像处理技巧来提高OCR识别的准确率，例如进行图像预处理、调整对比度和亮度等。
• 搜索结果解析： 需要根据具体网站的页面结构来进行调整，例如使用不同的CSS选择器或正则表达式来提取目标内容。
• 多选项处理： 可以将代码扩展为支持多个选项，并根据搜索结果进行排序和筛选。

本代码框架只是一个简单的示例，需要根据实际情况进行修改和完善，才能实现更加强大的功能。