通用电脑视觉自动化 Skill 体系

这是一个完整的 基于图像识别+OCR 的电脑自动化技能框架，包含多个可独立调用的最小执行单元，也可以自由组合成复杂的自动化任务。本技能包是合集，可以根据需求拆分使用单个单元。

目录结构

computer_skill/
├─ templates/ # 永久模板库（不删除）
│  ├─ desktop/ # 桌面图标模板
│  ├─ taskbar/ # 任务栏图标模板
│  ├─ system/ # 系统通用按钮模板
│  └─ wechat/ # 微信示例模板（以后可新增其他软件）
└─ temp/ # 临时截图（用完立即删除）

核心特性

• 🎯 原子化设计：所有功能拆分为最小可执行单元，按需组合
• 🔍 双重定位：OCR文字识别优先，模板匹配兜底，兼顾准确性和灵活性
• 🖱️ 全功能支持：截图、识别、定位、点击、输入全流程支持
• ♻️ 支持循环监控：可以设置自动循环，实现持续监控和重复任务
• 📝 简单易扩展：用 call 单元名 参数 格式即可编写新技能

所有最小可执行单元清单

使用方法

单独调用单元

格式:

call [单元调用名] [参数...]

示例:

• 初始化环境：call init_env
• 模板匹配微信图标：call template_match desktop wechat
• 点击坐标(100,200)双击：call mouse_click 100 200 双击

组合成新任务

按执行顺序，每行写一个调用指令，即可组合成自定义新任务：

格式示例（打开微信）:

# 任务名称：打开微信
call init_env
call screenshot_full
call check_screenshot_valid
call locate_target 微信 desktop wechat
call mouse_click {{定位结果X}} {{定位结果Y}} 双击
call clean_temp

组合步骤:

1. 先写任务名称和说明（方便后续识别）
2. 按执行顺序，每行一条 call 单元名 参数 指令
3. 坐标可以用变量 {{定位结果X}} {{定位结果Y}} 承接上一个单元的输出
4. 需要循环的话，最后加 call loop_restart
5. 保存自定义技能后，后续直接 call 技能名称 调用

完整主流程调用示例

# 通用主流程：vision_auto_main
call init_env
call screenshot_full
call check_screenshot_valid
call ocr_recognize
# 如果需要模板匹配，加这行：call template_match 分类 名称
call locate_target 目标文字
call mouse_click {{X}} {{Y}}
# 如果需要输入文字，替换上面一行为：call keyboard_input {{X}} {{Y}} 输入内容
call clean_temp
# 需要循环就加：call loop_restart

完整主流程说明 (vision_auto_main)

执行顺序（从上到下依次执行）：

1. init_env → 初始化环境（创建目录+清空temp+检查模板目录）
2. screenshot_full → 截取全屏保存为temp/screen.png
3. check_screenshot_valid → 检查截图是否有效

├─ 有效 → 继续下一步

└─ 无效 → 调用 wake_window 后回到 step 2 重试

1. ocr_recognize → OCR识别屏幕所有文字与坐标
2. template_match → 如果需要，进行模板图匹配定位
3. locate_target → 统一定位目标（OCR优先，模板补充）
4. 分支执行：

├─ 需要鼠标点击 → mouse_click → 点击目标坐标

└─ 需要文字输入 → keyboard_input → 输入目标文字

1. clean_temp → 删除临时截图，不保留任何临时文件
2. loop_restart（可选） → 如果需要循环监控/重复任务，执行循环重启

└─ 不需要循环 → 流程结束

运行规则

1. temp目录：只允许存在一张截图，每次运行前必须清空temp目录
2. templates目录：目录内的图片永久保存，不删除

依赖

• Python 3.x
• OpenCV (模板匹配)
• pytesseract / 其他OCR引擎
• pyautogui (鼠标键盘控制)
• PIL (图像处理)