<think>我们正在使用AutoX.js进行安卓自动化操作，并希望集成百度飞桨PaddleOCR进行文字识别。主要步骤包括：
1. 使用AutoX.js进行屏幕截图。
2. 将截图转换为Base64编码或保存为文件，以便发送给PaddleOCR API。
3. 调用PaddleOCR的API（通常为HTTP POST请求）进行文字识别。
4. 处理返回的识别结果。
注意：百度飞桨PaddleOCR提供了公开的API，但通常需要申请API Key或者使用自己搭建的服务。这里假设我们使用百度提供的通用OCR接口或者自己搭建的PaddleOCR服务。
### 步骤1：使用AutoX.js截图
AutoX.js提供了截图函数`captureScreen`，可以截取当前屏幕并保存为图片文件。
```javascript
// 截图并保存到指定路径
let imgPath = "/sdcard/autoxjs/screenshot.png";
captureScreen(imgPath);
```
### 步骤2：将图片转换为Base64编码
PaddleOCR的API通常要求图片以Base64编码的形式在JSON中传递。因此，我们需要将截图文件转换为Base64字符串。
```javascript
// 读取图片文件并转换为Base64
let imgFile = open(imgPath, "rb");
let imgBytes = imgFile.readBytes();
imgFile.close();
let base64Data = images.toBase64(imgBytes, "png");
```
### 步骤3：调用PaddleOCR API
假设我们使用百度飞桨PaddleOCR的通用API（需要申请API Key）或者自己部署的服务。这里以百度通用文字识别（高精度版）的API为例（需要替换API Key和Secret Key）。但请注意，百度通用OCR的免费额度有限，且需要注册百度智能云账号。
然而，根据引用[^1]中提到的微信小程序调用飞桨模型的例子，我们可以参考其发送POST请求的方式。不过，PaddleOCR也有公开的HTTP服务部署方式，我们可以自己部署或者使用第三方服务。
这里我们假设已经有一个PaddleOCR的API接口URL（比如自己部署的），它接受base64编码的图片，并返回识别结果。
```javascript
// 设置API地址和参数
let API_URL = "http://your_paddle_ocr_service/predict/ocr_system"; // 替换为实际的OCR服务地址
// 构造请求数据
let data = {
image: base64Data
// 可能还有其他参数，如image_type（BASE64）等，根据API文档调整
};
// 发送POST请求
let res = http.post(API_URL, {
headers: {
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify(data)
});
// 检查响应
if (res.statusCode == 200) {
let result = res.body.json();
// 处理识别结果
// 通常返回的是一个包含文本区域和识别文本的列表
console.log("识别结果:", result);
} else {
console.error("请求失败:", res.statusMessage);
}
```
### 步骤4：处理识别结果
PaddleOCR返回的结果通常是一个包含多个文本区域的列表，每个区域包含文本内容和位置信息。我们可以将识别到的文本合并或按需处理。
```javascript
if (result && result.data) {
let texts = result.data.map(item => item.text);
let combinedText = texts.join("\n"); // 用换行符连接所有文本
console.log("识别到的文本:\n" + combinedText);
// 可以将结果保存或做其他处理
}
```
### 完整代码示例
以下是一个完整的AutoX.js脚本示例，实现了截图、转换Base64、调用OCR API并输出识别结果的功能。
```javascript
// 截图
let imgPath = "/sdcard/autoxjs/screenshot.png";
captureScreen(imgPath);
// 读取图片并转换为Base64
let imgFile = open(imgPath, "rb");
let imgBytes = imgFile.readBytes();
imgFile.close();
let base64Data = images.toBase64(imgBytes, "png");
// 设置OCR API地址（这里需要替换成实际的API地址）
let API_URL = "http://your_paddle_ocr_service/predict/ocr_system";
// 构造请求数据
let data = {
image: base64Data
};
// 发送请求
let res = http.post(API_URL, {
headers: {
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify(data)
});
// 处理响应
if (res.statusCode == 200) {
let result = res.body.json();
if (result && result.data) {
let texts = result.data.map(item => item.text);
let combinedText = texts.join("\n");
toastLog("识别结果:\n" + combinedText);
} else {
toastLog("未识别到文字");
}
} else {
toastLog("请求失败: " + res.statusCode);
}
```
### 注意事项
1. **API地址**：上述代码中的`API_URL`需要替换为实际的PaddleOCR服务地址。如果使用百度智能云的OCR服务，则需要按照其API文档构造请求（通常需要access token）。
2. **Base64编码**：注意去掉Base64编码中的头部（如`data:image/png;base64,`），具体取决于API的要求。
3. **权限**：AutoX.js需要获取屏幕截图权限和网络权限。
4. **错误处理**：实际使用中应增加更完善的错误处理。
### 参考引用
[^1]: 使用微信小程序调用飞桨PaddleX平台自行训练的模型——微信小程序用训练的牡丹花模型Demo测试。sendToPaddle函数：向指定的API_URL发送POST请求，携带图片的base64编码和其他必要的信息。请求成功后，处理返回的结果，将类别名称进行处理，移除数字和空格，并将结果存储到本地存储中。
§§相关问题§§
1. 如何申请百度OCR的API Key？
2. 如何自己搭建PaddleOCR服务？
3. AutoX.js中如何处理截图权限问题？
4. 如何优化OCR识别的准确率？</think>### AutoX.js截图与PaddleOCR文字识别集成方案
#### 一、实现原理
1. **截图处理**：使用AutoX.js的`captureScreen()`获取屏幕截图
2. **图像编码**：将截图转换为Base64格式（PaddleOCR API要求的输入格式）
3. **API调用**：通过HTTP POST请求发送到PaddleOCR服务
4. **结果解析**：提取并处理返回的OCR识别结果
#### 二、完整实现代码
```javascript
// 1. 截图并保存
let imgPath = "/sdcard/ocr_temp.png";
captureScreen(imgPath);
// 2. 转换为Base64
let imgFile = open(imgPath, "rb");
let imgBytes = imgFile.readBytes();
imgFile.close();
let base64Data = images.toBase64(imgBytes, "png");
// 3. 调用PaddleOCR API (示例URL，需替换实际地址)
const API_URL = "https://your-paddleocr-domain.com/predict/ocr_system";
// 构造请求数据
let data = {
images: [base64Data],
det_model_dir: "", // 根据实际API参数调整
rec_model_dir: ""
};
// 4. 发送OCR请求
let res = http.post(API_URL, {
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify(data)
});
// 5. 处理结果
if (res.statusCode == 200) {
let result = res.body.json();
if (result.results) {
let textResults = result.results[0].map(item => item.text);
console.log("识别结果：", textResults.join("\n"));
// 示例：在屏幕上显示识别结果
toastLog("识别成功！共发现 " + textResults.length + " 个文本");
textResults.forEach((text, i) => {
console.log(i + 1 + ": " + text);
});
} else {
toastLog("未识别到文字");
}
} else {
toastLog("OCR请求失败: " + res.statusMessage);
}
```
#### 三、关键步骤说明
1. **截图配置**：
```javascript
// 设置截图区域（可选）
setScreenMetrics(1080, 2340); // 根据设备分辨率设置
captureScreen("/sdcard/custom_area.png", [100, 200, 800, 1000]); // [x1,y1,x2,y2]
```
2. **Base64处理**：
- 使用`images.toBase64()`转换时需要指定格式（PNG/JPEG）
- 若API需要URL编码：
```javascript
let encodedData = encodeURIComponent(base64Data);
```
3. **PaddleOCR API参数**：
| 参数 | 说明 | 示例值 |
|------|------|--------|
| `visualization` | 是否返回可视化结果 | false |
| `box_thresh` | 文本框阈值 | 0.6 |
| `text_thresh` | 文本识别阈值 | 0.5 |
4. **结果解析**：
```javascript
// 典型返回结构
{
"results": [
[
{"text": "Hello", "confidence": 0.98},
{"text": "World", "confidence": 0.95}
]
]
}
```
#### 四、优化建议
1. **图像预处理**（提升识别率）：
```javascript
// 转换为灰度图
let grayImg = images.grayscale(images.read(imgPath));
// 二值化处理
let binaryImg = images.threshold(grayImg, 100, 255, "BINARY");
binaryImg.saveTo("/sdcard/processed.png");
```
2. **多区域识别**：
```javascript
// 只识别特定区域
let roiImg = images.clip(images.read(imgPath), 50, 100, 300, 200);
```
3. **错误处理增强**：
```javascript
try {
// OCR请求代码
} catch (e) {
console.error("OCR异常: " + e);
// 重试机制
if(retryCount < 3) {
retryCount++;
sleep(2000);
// 重新执行
}
}
```
#### 五、部署注意事项
1. **PaddleOCR服务选择**：
- 官方Demo服务：`https://www.paddlepaddle.org.cn/hub/scene/ocr`
- 自建服务：使用Docker部署
```bash
docker pull paddlepaddle/paddle:latest-gpu
docker run -p 8866:8866 paddlepaddle/paddleocr
```
2. **AutoX.js权限配置**：
```javascript
// 在脚本开头申请权限
auto.waitFor();
requestScreenCapture(false); // 无弹窗申请截图权限
```
3. **性能优化**：
- 降低截图分辨率：`setScreenMetrics(720, 1280)`
- 使用JPEG格式：`images.toBase64(imgBytes, "jpg", 70)` // 70%质量
> 参考实现：类似微信小程序调用飞桨模型时，通过Base64编码传输图像数据并处理返回结果[^1]
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
964
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
