# SnipasteOCR **Repository Path**: SeltD/SnipasteOCR ## Basic Information - **Project Name**: SnipasteOCR - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: MIT - **Default Branch**: Branch_v2.0.1 - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2025-03-17 - **Last Updated**: 2025-03-17 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # SnipasteOCR [![开源协议](https://img.shields.io/badge/license-MIT-blue.svg)](LICENSE) 基于 Snipaste 的截图文字识别工具,集成飞桨 OCR 模型,实现快速精准的文字识别。支持文本翻译功能,让截图识别更加便捷。 ## 💻 程序界面 ### 主界面 ![主界面](images/3.png) ### 预览界面(支持翻译) ![预览界面](images/4.png) ## ✨ 特性 - 🔍 截图自动文字识别 - 🌏 完整支持中英文识别 - 📋 识别结果自动存入剪贴板 - 🖼️ 可选的识别预览窗口,支持实时翻译 - 🚀 采用飞桨 OCR 模型,识别准确率高 - 🔧 基于 Snipaste 强大的截图功能 - 🌐 支持识别结果翻译功能 ## 📝 使用前准备 - 安装 [Snipaste](https://www.snipaste.com/) - Windows 操作系统 ## 🚀 快速开始 1. **安装 Snipaste** - 从 [Snipaste 官网](https://www.snipaste.com/) 下载并安装 2. **设置 Snipaste 快捷保存路径(重要!)** - 这一步极其重要,因为程序通过监控保存目录来实现自动识别 - Snipaste 的快捷保存路径必须与本程序设置的路径一致 - Snipaste 默认快捷保存快捷键:`Ctrl+Shift+S` ![Snipaste设置](images/1.png) 3. **安装与运行** 方式一:使用 UV(推荐) ```bash # 安装依赖 uv sync # 运行程序 uv main.py ``` 方式二:使用 pip ```bash # 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 运行程序 python main.py ``` 方式三:一键安装 - 运行 `install.bat` 进行一键安装打包 方式四:直接使用 - 从 [Releases](https://github.com/yourusername/SnipasteOCR/releases) 页面下载打包好的程序直接使用 4. **使用方法** - 使用 Snipaste 截图 - 按下 `Ctrl+Shift+S` 保存截图 - 识别结果会自动复制到剪贴板 - 识别文本会在预览窗口显示(可在设置中关闭) - 在预览窗口中可以查看原文和翻译结果 ![使用示例](images/2.png) ## 🎯 识别效果 识别结果会按照截图的版式进行输出。飞桨 OCR 模型的识别准确率很高,支持多种版式的文字识别。如果有特殊文字识别需求,可以参考 [PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) 自行训练模型。 ## 🤝 参与贡献 欢迎提交 Issue 和 Pull Request! ## 📬 反馈建议 如果你有任何问题或建议: - 欢迎提交 Issue - 欢迎提交 Pull Request - 如果觉得项目有帮助,请点个 Star 支持一下! ## 📌 注意事项 1. 使用前必须正确设置 Snipaste 的快捷保存路径 2. 程序会将识别文字自动存入剪贴板,会覆盖截图的图片内容 3. 预览窗口可以在主界面中关闭 感谢大家的支持!如有问题请直接提 Issue,我会尽快解决。