Обработка экрана в определённой области

Описание проекта

Модуль предназначен для захвата и обработки содержимого экрана в заданной области. Он предоставляет инструменты для выделения области экрана, выполнения различных операций обработки, таких как распознавание текста или применение фильтров, а также для передачи обработанных данных в реальном времени или их сохранения.

---

Функциональные возможности

Захват экрана

• Указание области захвата с помощью координат (x, y, ширина, высота).
• Динамическое изменение области захвата во время работы.
• Частота обновления: не менее 30 кадров в секунду.

Обработка данных

• Базовые операции:
  • Преобразование изображения (чёрно-белое, фильтрация, повышение резкости).
• Дополнительные функции (опционально):
  • Распознавание текста с использованием OCR.
  • Детектирование объектов или лиц с использованием библиотек компьютерного зрения.

Вывод результата

• Отображение обработанной области в отдельном окне.
• Сохранение результата в файл (форматы: PNG, JPG, MP4).
• Передача данных через сокеты или WebSocket для работы в реальном времени.

Интерфейс взаимодействия

• API для интеграции в сторонние приложения.
• Настройка параметров обработки через JSON-конфиг или пользовательский интерфейс.

---

Установка и запуск

Требования

• ОС: Windows, Linux, macOS
• Язык программирования: Python 3.8+ или C++
• Зависимости:
  • Python: opencv-python, pytesseract, PyQt5 или PySide.
  • C++: OpenCV, Qt, Tesseract OCR API.

Установка (Python)

1. Клонируйте репозиторий:

   git clone https://github.com/your-repo/Screen-Parsing.git
   cd screen-processing

2. Установите зависимости:

   pip install -r requirements.txt

3. Запустите модуль:

   python main.py

---

Использование

1. Укажите область экрана для захвата, передав координаты (x, y, ширина, высота).
2. Настройте параметры обработки (например, включение OCR или фильтрации).
3. Выберите способ вывода: отображение в окне, сохранение в файл или передача через сокеты.

Пример вызова API:

from screen_processing import ScreenProcessor

# Инициализация модуля
processor = ScreenProcessor(region=(100, 100, 800, 600))

# Запуск захвата и обработки
processor.start_processing(output_mode='file', output_path='output.png')

---

Разработка

Этапы выполнения

1. Анализ и проектирование: Разработка архитектуры и спецификаций API.
2. Разработка: Имплементация модулей захвата, обработки и интерфейса.
3. Тестирование:
   • Проверка производительности.
   • Тестирование на различных разрешениях.
4. Документация: Описание API, примеры использования.
5. Релиз: Сборка пакета для установки и публикация.

---

Тестирование

• Тесты производительности: частота кадров (FPS) при различных размерах области.
• Функциональные тесты: корректность захвата и обработки данных.

Запуск тестов (Python):

pytest tests/

---

Контрибьюция

1. Форкните репозиторий.
2. Создайте новую ветку:

   git checkout -b feature-name

3. Внесите изменения и закоммитьте их:

   git commit -m "Add feature"

4. Отправьте изменения:

   git push origin feature-name

5. Создайте Pull Request.

---