需求分析

  见上篇[从零开始]用python制作识图翻译器·一

上篇分析了该产品的需求以及市场上的可行性（没有被吊打的竞品）。而本篇将着重于分析如何实现。

系统分析

功能拆解

  我们将一整个流程细化分成以下几个步骤，并分析每步涵盖的技术，一步步探索其可行性。

1. 划定屏幕固定区域（用qq截图演示效果）
   
   作  用：通过鼠标点击和松开确定识别区域的对角线坐标；
   相关技术：GUI、鼠标事件、键盘热键。

2. 获取固定区域图像（用qq截图演示效果）
   
   作  用：获取区域的图像以进行后续的识别操作；
   相关技术：GUI、PIL、屏幕截图。

3. 识别图中文字（用qq截图演示效果）
   作  用：将区域的图像中的文字识别出来，作为翻译的源文字；
   相关技术：文字识别。

4. 将该文字翻译成目标语言的文字（用百度翻译演示效果）
   作  用：将识别的到的文字翻译为目标语言的文字；
   相关技术：机器翻译。

5. 显示在某一区域（用qq截图演示效果）
   作  用：将翻译的结果反馈到屏幕上；
   相关技术：GUI、文本框。

工程语言选择

  因为项目可能含有“文本识别”、“机器翻译”等人工智能方向的功能，所以选择python作为基础编程语言，后续的技术选择和分析会更有偏向性。

技术可行性分析

  在将功能拆解以后，整个产品的制作方式就变得非常清晰了，现在我们只用从下至上一步步验证实现技术的可行性就行了。（从上到下发现最后一步翻译的技术难如登天的话那也太蛋疼了）

1. 文字显示
   稍微搜索就会发现用GUI就能实现。python的GUI有：wxPython、pyQt、Tkinter……前端思维就是新建一个显示特定文字的box，实现起来没什么难度。

2. 机器翻译
   机器翻译也是有很多种的，比较古早的是基于符号系统的，现在的主流方向都是人工智能方向，网上有一些公开的模型，一些大公司也对外开放了免费翻译API。百度的就很好用，使用教程见：python调用百度通用翻译API进行翻译。测试效果如下：
   

3. 文字识别
   文字识别技术和机器翻译一样，现在的主流方向都是人工智能方向了，识别率高，识别速度快，网上同样有丰富的开源资源，如：TesseractOCR、EasyOCR、BaiduOCR、PaddleOCR……其中飞桨的PaddleOCR甚至提供了详细的模型训练的教程：这是PaddleOCR在gitee上的代码仓库，其中附带了详细的训练教程。测试效果如下：
   

4. 截图
   用python中PIL库的ImageGrab.grab方法即可获取指定位置，指定大小的矩形区域截图（当然必须是最顶层窗口的，我没找到像腾讯会议那种直接获取进程窗口句柄的方法)。测试效果如下：
   

5. 确定矩形对角线
   没想到这一步才是让我反复碰壁的。以前端思想，就是在按快捷键后监听鼠标的按压和松开事件，分别获取发生两个事件时的鼠标坐标就能确定要截图的矩形区域了。但是，python中鼠标事件的库pyhook的版本2因安全性问题用不了了，而pyhook3的python版本要求3.10以上，和PaddleOCR要求的版本冲突了，总之就是用不了。后面我想到一个办法，可以利用GUI轻松实现：在触发快捷键后，直接生成一个覆盖全屏并置顶的半透明窗口，通过点击这个矩形可以轻松获取当时的鼠标位置。测试效果如下：
   

以上，我们通过简单的测试确认了每一步的关键技术是可行的，接下来只用着重于将各个模块实现并组合在一起即可。

具体实现

见下期：[从零开始]用python制作识图翻译器·三。