按键精灵是一款可以模拟鼠标和键盘操作的自动化工具。它可以帮助用户自动完成一些重复的、繁琐的任务，节省大量人工操作的时间。但按键精灵是不包含图色功能，无法识别屏幕上的图像，根据图像的变化自动执行相应的操作。本篇文章主要讲解下按键精灵TomatoOCR纯本地离线文字识别插件如何使用和集成。
当然除了安卓版的，iOS也有相应的文字识别插件：按键精灵iOS版纯本地离线文字识别插件
准备工作1、下载按键精灵手机助手开发工具：按键精灵 (myanjian.com)
2、下载TomatoOCR纯本地离线文字识别插件
目前插件支持中英文、繁体字、日语、韩语识别；支持小图、区域图和单行文字识别，准确率高达99%；支持多种返回格式，json文本数字自定义；支持二值化；支持找字返回坐标并点击；超高的稳定性，速度快；不联网、不联网、不联网； 插件集成
1、插件并解压，打开按键精灵，将TomatoOCR.luae文件，导入到按键精灵助手的插件命令中（点击插件命令，右键导入TomatoOCR.luae文件）
2、将armeabi-v7a/x86目录下的TomatoOCR文件和资源文件目录下的opt结尾的4个文件，添加到按键精灵助手中附件中
注：真机一般使用armeabi-v7a，模拟器一般使用x86
3、将脚本txt中的内容导入手机助手中
//******************************************************************************//******欢迎使用TomatoOCR文字识别插件，加入群【469843332】可获取最新版本！！******//******************************************************************************Import "TomatoOCR.luae"TomatoOCR.init()TomatoOCR.setRecType ("ch-3.0")// 注：ch、ch-2.0、ch-3.0版可切换使用，对部分场景可适当调整// "ch"：普通中英文识别，1.0版模型// "ch-2.0"：普通中英文识别，2.0版模型// "ch-3.0"：普通中英文识别，3.0版模型// "cht"：繁体，"japan"：日语，"korean"：韩语TomatoOCR.setDetBoxType("rect") // 调整检测模型检测文本参数- 默认"rect": 由于手机上截图文本均为矩形文本，从该版本之后均改为rect，"quad"：可准确检测倾斜文本TomatoOCR.setDetUnclipRatio (1.8) // 调整检测模型检测文本参数 - 默认1.9: 值范围1.6-2.5之间TomatoOCR.setRecScoreThreshold (0.5) // 识别得分过滤 - 默认0.1，值范围0.1-0.9之间TomatoOCR.setReturnType("json")// 返回类型 - 默认"json": 包含得分、坐标和文字；// "text"：纯文字；// "num"：纯数字；// 自定义输入想要返回的文本：".￥1234567890"，仅只返回这些内容TomatoOCR.setBinaryThresh(100) // 二值化设定，非必须dim type = 3// type=-1 : 检测 + 方向分类 + 识别// type=0 : 只检测// type=1 : 方向分类 + 识别// type=2 : 单行识别// type=3 : 检测 + 识别// 只检测文字位置：type=0// 全屏识别: type=3或者不传type// 截取单行文字识别：type=1或者t SnapShot "/sdcard/test.png", 0, 0, 300, 100 dim t = TickCount()TracePrint TomatoOCR.ocrFile("/sdcard/test.png", type) // 识别为空时，返回“”空字符串TracePrint "间隔："&TickCount() - t&"毫秒"Delay 500// 查找文本并点击，只有type=3、setDetBoxType为”rect“才生效dim p = Tom.findTapPoint("扫码脚本")TracePrint p(0),p(1),p(2)If p(0) Then Tap p(1),p(2) // 点击End If4、运行
以上就是所有的运行情况。
完毕相对来说，在按键精灵进行插件开发还是比较困难的，官方提供的lua语言功能太少，原生插件集成无法采用直连的方式，但相比部署在服务器上，还是减少了很多资源占用情况，更加方便便捷。