解决微信窗口识别准确性的方法
Omni-Bot-SDK-OSS依赖于YOLO模型和OCR技术进行微信窗口识别和消息解析。若识别准确性不足，可采取以下步骤优化：
- 确保微信窗口可见性：将微信客户端置于前台，避免窗口重叠或最小化，并保持1920×1080以上的分辨率。
- モデル・パラメーターの調整で
config.yaml中修改YOLO模型的置信度阈值（建议0.7-0.9）和OCR的识别区域参数。 - 使用唯一标识：对联系人添加备注名，避免群聊/联系人同名干扰，发送消息时指定备注名而非昵称。
- 独立设备部署：在专用设备上运行框架，避免其他进程占用鼠标/键盘资源。
若问题持续，可通过以下进阶方案：
- 在可视化客户端中手动标注微信窗口元素，生成定制化的识别模板
- 自行训练YOLO模型（需准备微信界面截图数据集）
- 调整OCR预处理参数如二值化阈值、文本区域裁剪比例等
この答えは記事から得たものである。Omni-Bot-SDK-OSS: WeChat RPAのための視覚認識ベースの自動化フレームワークについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 如何解决Omni-Bot-SDK-OSS在微信窗口识别中的准确性问题？
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