屏幕数字监控 + 警报

解析：定时截取屏幕指定区域的图像，通过 OCR 识别数字，当识别到的数字≥30 时播放警报声

代码：

复制代码

import pytesseract
from PIL import ImageGrab
import cv2,pygame,time
import numpy as np


pygame.mixer.init()
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

def get_result(zuobiao = None):
    # 截取屏幕特定区域
    screenshot = ImageGrab.grab(zuobiao)
    # screenshot.save("aa.png")
    # 预处理图像
    gray = cv2.cvtColor(np.array(screenshot), cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, thresh = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

    # 保存处理后的图像
    cv2.imwrite("save_path.png", thresh)
    # 使用 Tesseract 识别
    text = pytesseract.image_to_string(thresh, config='--oem 3 --psm 6 outputbase digits')
    # print(f"识别结果: {text}")
    return text



error_num = 0
num = 1
while True:
    print(f"----------------------\n第{num}次检查中....")
    num+=1
    zb = (832, 243, 908, 952)
    re = get_result(zb).strip("\n").replace("-","").split("\n")
    # print(re)
    if "." not in re[-1]:pass
    else:
        try:
            a = float(re[-1])
            print(a)
            if a>=30:
                print("到达预警值,开始播放警报声.........")
                pygame.mixer.init()
                pygame.mixer.music.load("警报1.mp3")
                pygame.mixer.music.play(-1)
                input()
                pygame.mixer.music.stop()
                break
            else:
                print("安全范围!!")
        except Exception as e:
            print(e)
            error_num+=1
            if error_num == 10:
                break
    time.sleep(3)

导入依赖库

pytesseract：调用 Tesseract OCR 引擎，实现图像文字识别（重点识别数字）；
PIL.ImageGrab/Image：PIL 库的截图、图像处理功能，ImageGrab.grab()用于截取屏幕；
cv2：OpenCV 库，用于图像预处理（灰度化、二值化）；
pygame：主要用于播放音频（警报声）；
time：实现定时等待（每次检查间隔 3 秒）；
numpy：数组处理，OpenCV 处理图像依赖 NumPy 数组格式。

2. 初始化配置

复制代码

pygame.mixer.init()
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

pygame.mixer.init()：初始化 pygame 的音频播放模块，为后续播放警报声做准备；
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd：指定 Tesseract OCR 的安装路径（必须配置，否则会找不到引擎）。

3. 核心函数：截图 + 预处理 + OCR 识别

复制代码

def get_result(zuobiao = None):
    # 截取屏幕特定区域
    screenshot = ImageGrab.grab(zuobiao)
    # screenshot.save("aa.png")  # 注释掉的保存原始截图代码，用于调试
    
    # 预处理图像（提升识别准确率）
    gray = cv2.cvtColor(np.array(screenshot), cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 彩色转灰度图
    _, thresh = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)  # 反相二值化
    
    # 保存处理后的图像（用于调试，查看预处理效果）
    cv2.imwrite("save_path.png", thresh)
    
    # 使用Tesseract识别数字
    text = pytesseract.image_to_string(thresh, config='--oem 3 --psm 6 outputbase digits')
    return text

参数zuobiao ：屏幕截取区域的坐标，格式是(x1, y1, x2, y2)，代表从左上角(x1,y1)到右下角(x2,y2)的矩形区域；
图像预处理 ：
- np.array(screenshot)：将 PIL 截图转为 OpenCV 支持的 NumPy 数组；
- 灰度化 + 反相二值化：目的是把数字区域变成白色、背景变成黑色，大幅提升数字识别成功率；
OCR 识别配置 ：
- --oem 3：使用默认的 OCR 引擎模式（混合引擎，兼容性最好）；
- --psm 6：假设图像是单一均匀的文本块（适合数字识别）；
- outputbase digits：只识别数字（过滤所有字母、符号，只保留 0-9 和小数点）；
返回值：识别出的文本（主要是数字）。

主循环：监控逻辑

复制代码

error_num = 0
num = 1
while True:
    print(f"----------------------\n第{num}次检查中....")
    num+=1
    zb = (832, 243, 908, 952)
    re = get_result(zb).strip("\n").replace("-","").split("\n")
    # print(re)
    if "." not in re[-1]:pass
    else:
        try:
            a = float(re[-1])
            print(a)
            if a>=30:
                print("到达预警值,开始播放警报声.........")
                pygame.mixer.init()
                pygame.mixer.music.load("警报1.mp3")
                pygame.mixer.music.play(-1)
                input()
                pygame.mixer.music.stop()
                break
            else:
                print("安全范围!!")
        except Exception as e:
            print(e)
            error_num+=1
            if error_num == 10:
                break
    time.sleep(3)

坐标zb = (832, 243, 908, 952)：这是你要监控的屏幕区域，需要根据实际数字位置调整；
结果处理re = ... ：
- strip("\n")：去掉识别结果首尾的换行符；
- replace("-","")：去掉识别结果中的短横线（防止-30这类带符号的数字干扰，或误识别的横线）；
- split("\n")：按换行符分割成列表（比如识别结果有多行时，取最后一行作为目标数字）；
异常处理 ：如果识别结果不是数字（比如识别出乱码、空字符串），会触发float()转换异常，此时累计失败次数，达到 10 次就退出；
input()阻塞：触发警报后，程序会停在这一行，直到你按下回车键，才会停止警报并退出。