# ScreenCaptureAPI

**Repository Path**: jijie0418/screen-capture-api

## Basic Information

- **Project Name**: ScreenCaptureAPI
- **Description**: 屏幕捕获API平台是一个用于监测和分析屏幕内容的FastAPI后端服务系统。它能够接收客户端上传的屏幕截图，进行OCR文字识别和AI智能分析，检测屏幕内容是否包含不良词汇，并提供完整的管理功能。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 2
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-04-06
- **Last Updated**: 2025-05-02

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 屏幕捕获智能分析系统

## 项目概述
基于FastAPI构建的在线考试监控系统，实时捕获考生屏幕并运用大语言模型进行异常行为分析。集成OCR识别、AI内容检测和实时告警功能。

## 功能特性
- 📷 定时屏幕截图捕获
- 🔍 多模态AI分析（窗口状态/可疑软件/文本异常）
- 📊 数据可视化统计面板
- 🚨 实时异常行为告警
- 📦 分布式任务队列处理

## 技术栈
![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.10%2B-blue)
```
FastAPI      - 高性能API框架
MySQL       - 数据持久化存储
Redis       - 缓存和消息队列
Celery      - 分布式任务调度
Qwen-VL     - 多模态大语言模型
EasyOCR     - 文字识别
OpenCV      - 图像处理
```

## 环境配置
### 前置要求
- Python 3.10+
- MySQL 8.0+
- Redis 6.2+

### 安装指南
```bash
# 克隆仓库
git clone https://github.com/your-repo/screen_capture.git
cd screen_capture

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 环境变量配置（复制示例文件）
cp .env.example .env
```

## 配置文件示例
```python
# .env
DB_HOST=localhost
DB_PORT=3306
DB_USER=root
DB_PASSWORD=your_password
AI_API_KEY=your_aliyun_api_key
REDIS_HOST=localhost
```

## 数据库设计
### 核心表结构
```sql
CREATE TABLE screen_captures (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    student_id VARCHAR(50) NOT NULL,
    capture_time DATETIME NOT NULL,
    image_path VARCHAR(255) NOT NULL,
    ai_status TINYINT DEFAULT 0
);
```

## 系统架构
```
main.py                 - 应用入口
├── api/               - API路由模块
├── services/          - 后台服务
│   ├── ai_service.py    - AI分析服务
│   └── ocr_service.py   - OCR处理服务
└── utils/             - 工具类
    ├── db_utils.py      - 数据库连接
    └── redis_utils.py   - Redis操作
```

## Celery任务流程
```mermaid
flowchart LR
    A[截图任务] --> B[Celery队列]
    B --> C{任务分配}
    C --> D[AI分析Worker]
    C --> E[OCR处理Worker]
```

## 部署指南
```bash
# 启动开发服务器
uvicorn main:app --reload

# 启动Celery worker
celery -A tasks worker --loglevel=info
```

## 贡献指南
1. Fork项目仓库
2. 创建特性分支（feat/xxx 或 fix/xxx）
3. 提交Pull Request

## 许可证
[MIT License](LICENSE)