微信PC客户端RPA自动化系统
案例介绍
重点技术：
- 零控件树方案：放弃传统UI自动化路线，采用截图+图像识别+模拟点击的纯视觉方案，完全不依赖控件树
- DPI感知攻坚：发现并解决Windows高DPI缩放（150%）下PIL截图返回纯色、所有鼠标/键盘操作失效的根因——SetProcessDpiAwareness(2)必须在所有import之前调用，影响截图和输入两大核心能力
- 多OCR引擎协同：EasyOCR用于搜索框等简单场景，PaddleOCR用于文章列表识别（宽度聚类+metadata剥离+标题尾部正则清理），OCR容错处理（qq.com→gg.com识别纠偏）
- 多窗口归属检测：双微信窗口场景下，Chrome子进程PID与微信主窗口不同，设计四方法归属检测——PID匹配、位置匹配（重叠面积>30%）、水平中心对齐、进程链追踪（CreateToolhelp32Snapshot递归追溯进程树）
成果：支持自动浏览文章等交互、多公众号循环、多微信窗口、交互行为三级配置（命令行>OA_LIST配置>默认值），广告识别遍历深度35+，v4.4稳定运行。
微信PC客户端RPA自动化系统
案例介绍
在微信PC客户端中模拟真实用户行为，完成公众号搜索、文章阅读等操作。微信4.x基于Qt+Chromium自绘UI，控件树完全隐藏，传统UI自动化方案（uiautomation/pywinauto/wxauto）全部失效。
重点技术：
- 零控件树方案：放弃传统UI自动化路线，采用截图+图像识别+模拟点击的纯视觉方案，完全不依赖控件树
- DPI感知攻坚：发现并解决Windows高DPI缩放（150%）下PIL截图返回纯色、所有鼠标/键盘操作失效的根因——SetProcessDpiAwareness(2)必须在所有import之前调用，影响截图和输入两大核心能力
- 多OCR引擎协同：EasyOCR用于搜索框等简单场景，PaddleOCR用于文章列表识别（宽度聚类+metadata剥离+标题尾部正则清理），OCR容错处理（qq.com→gg.com识别纠偏）
- 多窗口归属检测：双微信窗口场景下，Chrome子进程PID与微信主窗口不同，设计四方法归属检测——PID匹配、位置匹配（重叠面积>30%）、水平中心对齐、进程链追踪（CreateToolhelp32Snapshot递归追溯进程树）
成果：支持自动浏览文章等交互、多公众号循环、多微信窗口、交互行为三级配置（命令行>OA_LIST配置>默认值），广告识别遍历深度35+，v4.4稳定运行。
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