按键读取剪切板文字识别

核心技术点

1. 剪切板监听

   • 实时监控剪切板内容变化,或通过快捷键主动读取当前剪切板数据。
   • 支持多种数据类型（纯文本、图片、HTML等），需根据类型选择处理逻辑。

2. 文字识别（OCR）

   • 若剪切板内容为图片（如截图），需使用光学字符识别（OCR）技术提取文字。
   • 常用工具：Tesseract、PaddleOCR、Google Vision API等。

3. 快捷键触发

   • 定义全局热键（如 Ctrl+Alt+O），用户按下后自动执行读取和识别操作。
   • 依赖键盘事件监听库（如 keyboard、pynput）。

实现步骤

1. 安装依赖库

   pip install pyperclip keyboard pillow pytesseract

   • pyperclip：跨平台操作剪切板。
   • keyboard：监听或发送按键事件。
   • pillow：处理图片数据。
   • pytesseract：调用 Tesseract OCR 引擎。

2. 代码示例（Python）

   import pyperclip
   import keyboard
   from PIL import Image
   import pytesseract
   # 设置 Tesseract 路径（Windows 需手动指定）
   pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:Program FilesTesseract-OCRtesseract.exe'
   def handle_clipboard():
       # 获取剪切板内容
       content = pyperclip.paste()
       # 判断内容类型
       if isinstance(content, str):
           print("纯文本内容：", content)
       elif isinstance(content, bytes):
           # 尝试解析为图片
           try:
               image = Image.open(io.BytesIO(content))
               text = pytesseract.image_to_string(image)
               print("图片文字识别结果：", text)
           except Exception as e:
               print("非图片内容或识别失败：", e)
       else:
           print("不支持的剪切板内容类型")
   # 绑定快捷键（Ctrl+Alt+O）
   keyboard.add_hotkey('ctrl+alt+o', handle_clipboard)
   # 保持程序运行
   keyboard.wait()

技术对比表

常见问题与优化

1. 为富文本或文件

   • 需额外解析数据格式（如 HTML 或 RTF），提取纯文本或图片。
   • 优化：增加格式判断逻辑，仅处理支持的类型。

2. OCR 识别准确率低

   • 原因：图片模糊、文字倾斜、背景复杂。
   • 优化：预处理图片（灰度化、二值化）、使用高精度模型（如 PaddleOCR）。

3. 快捷键冲突

   解决方案：允许用户自定义快捷键，或检查系统已占用的组合键。

相关问题与解答

问题1：如何区分剪切板内容是纯文本还是图片？

• 解答：
  • 纯文本：pyperclip.paste() 返回字符串类型（str）。
  • 图片：部分系统（如 Windows）复制图片时，剪切板内容为二进制数据（bytes），可通过 isinstance(content, bytes) 判断，并尝试用 PIL.Image 解析。

问题2：如何提高 OCR 对中文手写体的识别率？

• 解答：
  • 使用专为中文优化的 OCR 引擎（如 PaddleOCR）。
  • 对图片进行预处理（如降噪、增强对比度）。
  • 训练自定义模型：收集手写体样本，微调现有 OCR