# Qflow

**Repository Path**: ChaoYouAi/Qflow

## Basic Information

- **Project Name**: Qflow
- **Description**: Qflow 是一个本人原创基于 Python 开发的轻量级可视化自动化流程编辑器。用户通过简单拖拽节点、连接连线的方式，构建复杂的桌面自动化任务，源码开放、绿色单文件、离线不联网、不需要独显！它集成了 图像识别 (OpenCV)、键鼠模拟、音频检测 以及 逻辑控制，非常适合用于办公自动化或重复性任务处理。
- **Primary Language**: Python
- **License**: GPL-3.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: https://github.com/Qwejay/Qflow
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-12-22
- **Last Updated**: 2026-01-01

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Qflow 1.6 - 可视化桌面自动化工具（Desktop Automation Tool）

<p align="center">
  <img width="2560" height="1285" alt="demo" src="https://github.com/user-attachments/assets/9156e397-70e3-4da1-a7a4-4250bccbc2d9" />

  <br>
  <b>无需编程基础，通过节点拖拽实现强大的桌面自动化流程。</b>
  <br>
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## 📖 简介 (Introduction)

**Qflow** 是一个本人原创基于 Python 开发的轻量级可视化自动化流程编辑器。用户通过简单拖拽节点、连接连线的方式，构建复杂的桌面自动化任务，源码开放、绿色单文件、离线不联网、不需要独显！

它集成了 **图像识别 (OpenCV)**、**键鼠模拟**、**音频检测** 以及 **逻辑控制**，非常适合用于办公自动化或重复性任务处理。

## ✨ 核心功能 (Features)

*   **🎨 可视化编辑器**：支持节点拖拽、无限画布缩放/平移、框选、撤销/重做。
*   **👁️ 视觉感知**：
    *   **图像寻找**：集成 OpenCV，支持模板匹配和特征匹配（SIFT/AKAZE），支持多尺度搜索。
    *   **静止检测**：监控屏幕特定区域是否静止（例如判断加载是否完成）。
*   **🖱️ 键鼠控制**：
    *   支持鼠标点击、移动、拖拽、滚动。
    *   支持键盘文本输入及组合键（快捷键）操作。
*   **🔊 音频触发**：能够检测系统音量峰值（Windows），实现"听到声音执行操作"。
*   **🧠 逻辑控制**：
    *   包含循环 (Loop)、序列 (Sequence)、延时 (Wait)。
    *   支持变量 (Set/Get) 和条件分流 (Switch)，可构建复杂的业务逻辑。
*   **🛠️ 便捷工具**：
    *   内置截图工具，直接截取屏幕目标作为节点参数。
    *   支持多种主题切换（Dark/Light/Hacker）。
    *   全局快捷键启停。

## 📋 更新日志 (Changelog)

### v1.6
*   **新增绑定窗口节点**：所有操作都可以绑定到用户选定的窗口中，确保后续操作在目标窗口内进行。
*   **新增程序控制节点**：
    *   **🚀 打开程序**：支持启动外部应用程序
    *   **⚓ 绑定窗口**：可精确绑定特定窗口，实现更稳定的窗口内操作
*   **界面优化**：
    *   移除了 Hacker 主题，保留 Dark 和 Light 主题
    *   优化了节点颜色配置，新增窗口节点专用颜色
*   **功能增强**：
    *   日志系统重构，简化了日志级别显示
    *   端口连接增强，新增 success/fail 端口支持
*   **稳定性提升**：
    *   改进了 DPI 缩放处理
    *   优化了窗口检测算法，提高了准确性

## ⚙️ 安装与运行 (Installation)

### 环境要求
*   Python 3.8+
*   Windows (音频检测功能依赖 Windows API，其他功能可在 macOS/Linux 运行但需调整部分代码)

### 步骤

1. **克隆仓库**
   ```bash
   git clone https://github.com/Qwejay/Qflow.git
   cd Qflow
   ```

2. **安装依赖**
   建议使用虚拟环境：
   ```bash
   pip install -r requirements.txt
   ```
   *注意：如果没有安装 `opencv-python`，程序仍可运行，但高级图像识别功能受限。*

3. **运行程序**
   ```bash
   python main.py
   ```

## 🎮 使用说明 (Usage)

### 界面概览
*   **左侧工具栏**：包含所有可用节点，按类别分组（逻辑、动作、视觉）。
*   **中间画布**：主要工作区。右键点击画布也可呼出节点菜单。
*   **右侧属性面板**：点击任意节点，在此处配置详细参数（如点击坐标、图片阈值、循环次数等）。
*   **底部日志**：显示当前的运行状态和错误信息。

### 快捷键 (Hotkeys)

| 操作 | 快捷键 |
| :--- | :--- |
| **启动流程** | `<Alt> + 1` (默认) |
| **停止流程** | `<Alt> + 2` (默认) |
| **删除节点** | `Delete` |
| **撤销** | `Ctrl + Z` |
| **重做** | `Ctrl + Y` |
| **多选节点** | 按住鼠标左键拖拽框选 |

### 快速开始
1. 拖入一个 **Start (开始)** 节点。
2. 拖入一个 **Image (找图)** 节点。
3. 点击找图节点，在右侧属性面板点击 "📸 截取"，框选屏幕上的目标。
4. 将 Start 的 `out` 端口连接到 Image 的 `in` 端口。
5. 拖入一个 **Mouse (鼠标)** 节点，设置为点击操作，连接 Image 的 `found` 端口。
6. 点击顶部 "▶ 启动" 或按 `Alt+1` 运行。

## 📦 依赖库说明

*   **tkinter**:构建 GUI 界面。
*   **pyautogui**: 实现鼠标和键盘的模拟控制。
*   **opencv-python (cv2)**: 提供强大的图像识别算法。
*   **pycaw / comtypes**: 用于 Windows 系统下的音频会话捕捉。
*   **pynput**: 用于监听全局快捷键。

## ⚠️ 免责声明

本工具仅供学习和个人办公辅助使用。请勿用于开发违反游戏服务条款的脚本或恶意软件。作者不对使用本工具造成的任何后果负责。

## 📄 License

MIT License