要从屏幕截图中提取文本，可以使用光学字符识别 (OCR) 技术。 OCR 库分析图像，检测文本区域，并将它们转换为机器可读的字符串。 常用的开源工具，如 Tesseract 或基于云的 API，如 Google Cloud Vision 或 AWS Textract，通常用于此任务。 例如，Tesseract 由 Google 维护，是一个广泛采用的库，支持多种语言，并且可以通过像 Python 的 pytesseract 这样的包装器集成到应用程序中。 该过程通常包括加载图像、预处理（例如，调整对比度或去除噪声）、运行 OCR 以及提取检测到的文本。 开发人员经常使用像 OpenCV 或 Pillow（Python）这样的图像处理库来准备图像，以获得更好的 OCR 准确性。
一个关键步骤是图像预处理，它会显著影响 OCR 的准确性。 例如，将图像转换为灰度会降低复杂性，而应用阈值（例如，使用 OpenCV 进行二值化阈值处理）可以增强文本对比度。 像高斯模糊这样的降噪技术有助于消除混淆 OCR 引擎的伪影。 如果文本倾斜或旋转，则可以使用倾斜校正算法来校正对齐。 这是一个使用 pytesseract 和 Pillow 的基本 Python 示例
from PIL import Image
import pytesseract
image = Image.open('screenshot.png')
text = pytesseract.image_to_string(image)
print(text)
对于更复杂的情况，如低分辨率图像，调整大小或锐化滤镜可能会改善结果。 开发人员应根据输入质量试验预处理步骤。
高级用例可能涉及 基于云的 OCR 服务，这些服务提供更高的准确性，并支持手写文本或复杂的布局。 例如，Google Cloud Vision 的 API 可以通过简单的 REST 调用检测图像中的文本
from google.cloud import vision
client = vision.ImageAnnotatorClient()
with open('screenshot.png', 'rb') as f:
content = f.read()
image = vision.Image(content=content)
response = client.text_detection(image=image)
print(response.text_annotations[0].description)
但是，云服务需要互联网连接，并且可能会产生费用。 对于离线使用，Tesseract 仍然是一个可靠的选择。 开发人员还应考虑语言支持——Tesseract 需要下载额外的语言包，而云 API 通常默认支持更多语言。 平衡速度、准确性和资源约束将决定给定项目的最佳方法。