纯视觉方案实现微信聊天信息识别并保留对话结构，为AI自动回复提供支持

之前写了一篇文章 办公自动化之微信自动回复，奈何OmniParser无法直接获取微信内容，研究了许久，也不想使用那些破解微信的技术方案，毕竟很不安全也不可靠，还是坚持纯视觉的解决思路，于是就有了本方案。通过纯视觉的方案把微信聊天信息识别出来并保留对话结构信息，方便后续转成AI需要的历史聊天数据，让AI自动生成回复。后续结合RPA截屏和deepseek就可以实现自动回复任何人的信息了，当然再成熟些的话，不单微信，其它任何文本类的IM的回复都是可以的。

一、核心技术解析

1. OCR识别引擎：采用EasyOCR多语言识别框架，实测中文准确率高达95%
2. 像素定位算法：通过坐标差值±5像素实现消息自动合并
3. 颜色特征识别：

• ≥250：好友消息（绿色气泡）
• ≥230：好友昵称（深灰色）
• ≥200：系统通知（浅灰色）
• 其他：用户消息（白色气泡）

二、项目实战四步走

安装依赖库：pip install easyocr pillow

准备微信右侧聊天截图（不包括右侧人名列表，减少干扰）

修改文件路径：filename = “your_chat.png”

运行脚本后将生成结构化JSON如下：

	[
	   {
   
	       "content": "明天团建带泳衣吗？",
	       "color": 251,
	       "msg_type": "好友消息"
	   },
	   {
   
	       "content": "要带，温泉区开放到22点"