From 4d4f0ae666b719e12366c11f405f0c2163086ba7 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: butubb <1422726308@qq.com>
Date: Fri, 4 Sep 2026 14:33:28 +0800
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?fix:=20OCR=20=E6=96=87=E5=AD=97=E7=82=B9?=
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MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

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 core/ocr.py | 19 +++++++++++++++----
 1 file changed, 15 insertions(+), 4 deletions(-)

diff --git a/core/ocr.py b/core/ocr.py
index 6e43ec8..057ab6f 100644
--- a/core/ocr.py
+++ b/core/ocr.py
@@ -69,11 +69,22 @@ def recognize(image):
 def find_on_screen(image, keyword):
     """在截图上查找包含 keyword 的文字。
 
-    返回 (found, center_xy, matched_text)；center_xy 为文字中心像素坐标（可点击），
-    未命中返回 (False, None, "")。
+    返回 (found, center_xy, matched_text)；center_xy 为**关键词**中心像素坐标
+    （可点击），未命中返回 (False, None, "")。
+
+    OCR 一行常含多段文字（如 "医值得推荐#苏州济世璞真…展开"），若直接点整块
+    中心会偏离关键词很远。命中块文本较长时，按关键词在文本中的位置比例估算 x
+    （块内文字近似等宽），y 取块中心——中文场景估算偏差小，点击能落准。
     """
     for r in recognize(image):
-        if keyword in r["text"]:
+        text = r["text"]
+        if keyword in text:
             b = r["box"]
-            return True, ((b[0] + b[2]) // 2, (b[1] + b[3]) // 2), r["text"]
+            if len(text) <= 12:   # 短文本：整块中心即关键词中心
+                return True, ((b[0] + b[2]) // 2, (b[1] + b[3]) // 2), text
+            idx = text.find(keyword)
+            ratio = (idx + len(keyword) / 2) / len(text)
+            cx = b[0] + int((b[2] - b[0]) * ratio)
+            cy = (b[1] + b[3]) // 2
+            return True, (cx, cy), text
     return False, None, ""