微信电脑版中自带OCR能力，可以识别截图图片中的文字、身份证、银行卡、行驶证、营业执照等，准确率很高，而且免费。
不过，如果图片很多，要批量识别，就有些麻烦。借助AI，可以调用微信OCR能力来批量识别图片中的文本。
首先打开微信电脑版，设置好快捷键：
然后在deepseek中输入提示词:
你是一个Python编程专家，要编写一个脚本，具体任务的步骤如下：
打开文件夹：F:\AAA；
按照主文件名来模仿鼠标点击，逐个打开里面的png和jpg图片文件；
键盘上按下ctrl+Q，调用微信电脑版的截取屏幕功能；
鼠标移动到坐标：（583，408）；
鼠标点击一下，等待2秒；
【用pyautogui库检查当前页面是否和图片"F:\txtbutton.jpg"一致的按钮，pyautogui.locateOnScreen函数的参数confidence为0.8，如果有，就模拟鼠标左键点击；
等待5秒；
键盘上按下ctrl+A，等待2秒；
键盘上按下ctrl+C，等待2秒；
获取剪贴板中的文本；
将文本写入"F:\AAA\picorc.docx"这个word文档中；
注意：每一步都要输出信息到屏幕上
加入异常处理和错误监控；
Deepseek的回复：
为了完成这个任务，我们可以使用pyautogui库来模拟鼠标和键盘操作，使用PIL库来处理图片，使用pyperclip库来处理剪贴板，以及使用python-docx库来处理Word文档。以下是完整的Python脚本：
import os
import time
import pyautogui
import pyperclip
from docx import Document
# 设置文件夹路径
folder_path = r"F:\AAA"
# 打开Word文档
doc = Document()
# 遍历文件夹中的所有图片文件
for filename in os.listdir(folder_path):
if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg')):
try:
# 输出当前处理的文件名
print(f"正在处理文件: {filename}")
# 打开图片文件
image_path = os.path.join(folder_path, filename)
os.startfile(image_path)
time.sleep(2) # 等待图片打开
# 模拟键盘按下ctrl+Q
pyautogui.hotkey('ctrl', 'q')
time.sleep(2) # 等待截图功能启动
# 鼠标移动到坐标（583，408）
pyautogui.moveTo(583, 408)
time.sleep(1) # 等待鼠标移动
# 鼠标点击一下
pyautogui.click()
time.sleep(2) # 等待2秒
# 检查当前页面是否和图片"F:\txtbutton.jpg"一致的按钮
button_image_path = r"F:\txtbutton.jpg"
button_location = pyautogui.locateOnScreen(button_image_path, confidence=0.8)
if button_location:
# 模拟鼠标左键点击按钮
pyautogui.click(button_location)
print("按钮已点击")
time.sleep(5) # 等待5秒
# 模拟键盘按下ctrl+A
pyautogui.hotkey('ctrl', 'a')
time.sleep(2) # 等待2秒
# 模拟键盘按下ctrl+C
pyautogui.hotkey('ctrl', 'c')
time.sleep(2) # 等待2秒
# 获取剪贴板中的文本
clipboard_text = pyperclip.paste()
print(f"获取到的文本: {clipboard_text}")
# 将文本写入Word文档
doc.add_paragraph(clipboard_text)
print("文本已写入Word文档")
else:
print("未找到匹配的按钮")
# 关闭当前图片窗口
pyautogui.hotkey('alt', 'f4')
time.sleep(1) # 等待窗口关闭
except Exception as e:
