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微软开源AI神器OmniParser，让AI成为你的电脑操作专家，GitHub星标超16.3K！
核心内容：
1. OmniParser核心能力：将UI屏幕截图转换为结构化格式，精准理解和操作界面元素
2. V2版本性能提升：A100上0.6秒/帧，RTX 4090上0.8秒，平均准确率达39.6%
3. 环境搭建与实际应用：从克隆项目到创建Python环境，再到安装核心依赖和下载模型
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
微软官方发布并开源了OmniParser V2
OmniParser可以将任何大语言模型（LLM）变成能够使用计算机的AI助手！项目已在GitHub上收获超过16.3k星标。
今天就带大家完整体验下这个神器，从环境搭建到实际应用。
下面的视频演示了如何使用OmniParser AI Agent自动化的发布X 帖子：
OmniParser核心能力
OmniParser就像是给AI装上了一双"慧眼"。它能将UI屏幕截图转换为结构化的格式，让AI精准理解和操作界面上的每个元素。
V2版本性能更强：在A100上处理速度达到0.6秒/帧，在RTX 4090上也只需0.8秒。
在ScreenSpot Pro基准测试中更是达到了39.6%的平均准确率。
支持主流大模型，包括OpenAI (GPT-4V)、DeepSeek (R1)、Claude 3.5 Sonnet、Qwen (2.5VL)和Anthropic Computer Use。
通过全新的OmniTool，甚至可以直接控制Windows 11虚拟机！
环境准备
首先克隆项目到本地：
git clone https://github.com/microsoft/OmniParser.gitcd OmniParser
创建并激活Python环境：
conda create -n "omni" python==3.12
conda activate omni
安装核心依赖：
pip install --upgrade huggingface_hub
pip install gradio==4.14.0
pip install httpx==0.26.0
pip install httpcore==1.0.2
pip install anyio==4.2.0
pip install -r requirements.txt
下载模型文件
创建一个download_models.py脚本：
import osfrom huggingface_hub import hf_hub_downloadfrom pathlib import Pathdef download_omniparser_models():"""下载OmniParser V2的模型文件"""try:
base_path = Path("weights")
base_path.mkdir(exist_ok=True)
files = ["icon_detect/train_args.yaml","icon_detect/model.pt","icon_detect/model.yaml","icon_caption/config.json","icon_caption/generation_config.json","icon_caption/model.safetensors"]print("开始下载模型文件...")for file in files:print(f"正在下载: {file}")
hf_hub_download(
repo_id="microsoft/OmniParser-v2.0",
filename=file,
local_dir=base_path
)
icon_caption_path = base_path / "icon_caption"icon_caption_florence_path = base_path / "icon_caption_florence"if icon_caption_path.exists():if icon_caption_florence_path.exists():import shutil
shutil.rmtree(icon_caption_florence_path)
icon_caption_path.rename(icon_caption_florence_path)print("\n所有文件下载完成！")except Exception as e:print(f"\n下载过程中出现错误: {str(e)}")print("请检查网络连接并重试")if __name__ == "__main__":
download_omniparser_models()在本地运行 Demo
运行后，打开浏览器访问本地服务（通常是 http://127.0.0.1:7860）。
上传任意界面截图后等待短暂处理（一般不超过1秒），就能看到详细的解析结果，包括可交互区域标注和功能描述。
效果如同下面这样,输入一张图片:
输出图标标记的结果:
结构化的 JSON,这里包含了元素的内容识别和具体的坐标值:
有了这些具体的结构化识别结果后,那么想象空间就可以无限大了！
跨平台自动化实战案例
这里我们将实现一个跨平台的自动化操作方案：在服务器上部署OmniParser服务，然后通过macOS客户端实现自动化操作。
服务端部署：
from fastapi import FastAPI, UploadFilefrom PIL import Imageimport ioimport uvicorn
app = FastAPI()@app.post("/analyze")async def analyze_screen(image: UploadFile):# 读取上传的图片image_data = await image.read()
image = Image.open(io.BytesIO(image_data))# 使用OmniParser处理图片# 这里添加OmniParser的处理逻辑return {"elements": [...]}# 返回识别到的元素信息if __name__ == "__main__":
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)客户端实现（macOS）：
import pyautoguiimport requestsfrom PIL import ImageGrabdef capture_screen():"""获取屏幕截图"""screenshot = ImageGrab.grab()return screenshotdef convert_coordinates(omni_coords):"""转换OmniParser坐标到PyAutoGUI坐标"""# 根据实际情况调整坐标转换逻辑return omni_coordsdef click_element(coords):"""执行点击操作"""pyautogui.click(coords[0], coords[1])def main():# 获取屏幕截图screenshot = capture_screen()# 发送到OmniParser服务files = {'image': ('screenshot.png', screenshot)}
response = requests.post('http://ubuntu-server:8000/analyze', files=files)# 处理返回结果elements = response.json()['elements']# 执行自动化操作for element in elements:
coords = convert_coordinates(element['coords'])
click_element(coords)if __name__ == "__main__":
main()说明如下:
- 服务端负责图像解析：部署在服务端的OmniParser服务专门处理图像识别任务
- 客户端执行操作：macOS上的脚本负责截图、发送请求和执行实际的鼠标操作
- 跨平台协作：通过HTTP API实现两端的无缝配合
在这个基础框架，我们可以进一步扩展：
- 接入GPT-4V等大模型，实现通过自然语言控制
- 添加更多自动化操作，如键盘输入、拖拽等
- 实现操作录制和回放功能
- 添加错误处理和重试机制
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