ScreenTranslator - 屏幕截图翻译工具

一款基于 Tauri 框架开发的现代化、轻量级的桌面端截图翻译工具。它允许用户通过一个简单的全局快捷键，快速捕捉屏幕上的任意区域，自动识别其中的文本并进行翻译。

✨ 核心功能

• ✅ 全局快捷键: 在任何应用中，通过 F1 (可自定义) 一键呼出截图功能。
• 🖼️ 精准截图: 拖拽鼠标即可选择需要翻译的屏幕区域，支持 ESC 键取消。
• 🚀 高效识别: 集成离线 OCR 引擎 (PaddleOCR-json)，无需联网即可快速、准确地识别截图中的文字。
• 🌐 强大翻译: 对接 DeepL API，提供高质量、自然的翻译结果（支持 Free 和 Pro 账户）。
• 📋 便捷操作:
  • 置顶窗口: 将翻译结果窗口钉在屏幕最前端。
  • 一键复制: 快速复制原文或译文到剪贴板。
  • 朗读译文: 调用系统 TTS 引擎朗读翻译结果。
• ⚙️ 高度可配:
  • 自定义截图快捷键。
  • 配置 DeepL API Key。
  • 选择多种目标翻译语言。
  • 设置是否开机自启动。
• 🖥️ 跨平台设计: 基于 Tauri 构建，具备打包为多平台应用（Windows, macOS, Linux）的潜力。

🛠️ 技术栈

• 核心框架: Tauri (使用 Rust 作为后端，Web 技术作为前端)
• 后端:
  • Rust
  • Tokio: 用于异步处理耗时任务（如 OCR 和 API 请求）。
  • Reqwest: 用于向 DeepL API 发送 HTTP 请求。
  • Serde: 用于 JSON 序列化与反序列化。
  • screenshots: 用于截取屏幕。
• 前端:
  • HTML5, CSS3, Vanilla JavaScript
• OCR 引擎: PaddleOCR-json (作为 sidecar 集成)

🚀 安装与启动

对于普通用户

1. 前往 GitHub Releases 页面。
2. 下载适用于您操作系统的最新版本安装包（例如 .msi for Windows）。
3. 运行安装程序即可。

对于开发者

请确保您的开发环境已安装 Rust 和 Node.js。

1. 克隆仓库:

   git clone https://github.com/git-hub-cc/ScreenTranslator.git
   cd ScreenTranslator

2. 设置 OCR 引擎 (⚠️ 关键步骤): 本项目依赖 PaddleOCR-json 作为离线的 OCR 引擎。

   • 访问 PaddleOCR-json Releases 页面，下载最新版的 PaddleOCR-json-v...-win-....zip。
   • 在项目根目录下创建一个 external 文件夹，然后在其中再创建一个 PaddleOCR-json 文件夹。
   • 将下载的压缩包解压，并将其中的所有文件复制到 external/PaddleOCR-json/ 目录下。
   • 完成后的目录结构应如下所示：

     ScreenTranslator/
     ├── external/
     │   └── PaddleOCR-json/
     │       ├── PaddleOCR-json.exe
     │       ├── models/
     │       └── ... (其他所有文件和文件夹)
     ├── src/
     └── src-tauri/
     

   注意: 由于当前依赖 .exe 文件，该项目在未作修改的情况下仅支持 Windows。要在其他平台运行，需要替换为对应平台的 OCR 解决方案。

3. 安装前端依赖:

   npm install

4. 启动开发环境:

   npm run tauri dev

5. 构建应用:

   npm run tauri build

📖 使用指南

1. 初次配置:

   • 首次启动应用时，会显示设置窗口。
   • 在 "DeepL API Key" 输入框中填入您的 Key。您可以从 DeepL 官网 获取。Free 版本的 Key 以 :fx 结尾。
   • 根据需要修改快捷键、目标语言和开机自启选项。
   • 点击 "保存设置"。应用会自动隐藏到系统托盘。

2. 触发截图:

   • 在需要翻译的界面，按下您设置的全局快捷键（默认为 F1）。
   • 屏幕会变暗，鼠标变为十字准星。

3. 选择区域:

   • 按住鼠标左键并拖动，选择您想要翻译的文本区域。
   • 选区右下角会实时显示截图尺寸。
   • 松开鼠标左键即可完成截图。
   • 如果想取消，请按 ESC 键。

4. 查看结果:

   • 截图完成后，屏幕上会自动弹出一个半透明的结果窗口。
   • 窗口上方显示 OCR 识别出的原文，下方显示 DeepL 翻译后的译文。
   • 您可以使用窗口顶部的工具栏进行置顶、复制、朗读等操作。
   • 双击窗口或按 ESC 键可关闭结果窗口。

📂 项目结构

.
├── external/               # 存放外部依赖，如 OCR 引擎
├── icons/                  # 应用图标
├── src/                    # 前端代码 (HTML, CSS, JS)
│   ├── css/
│   ├── js/
│   ├── index.html          # 设置窗口
│   ├── results.html        # 结果窗口
│   └── screenshot.html     # 截图窗口
├── src-tauri/              # 后端 Rust 代码
│   ├── src/
│   │   ├── commands.rs     # 截图、OCR 和翻译的核心逻辑
│   │   ├── settings.rs     # 设置的加载、保存及相关指令
│   │   ├── translator.rs   # DeepL 翻译器实现
│   │   └── main.rs         # 应用主入口、系统托盘、快捷键管理
│   ├── build.rs
│   └── Cargo.toml          # Rust 依赖配置
└── tauri.conf.json         # Tauri 应用配置

🤝 贡献

欢迎对本项目进行贡献！如果您有任何想法或建议，请随时提交 Pull Request 或创建 Issue。

1. Fork 本仓库
2. 创建您的特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交您的更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 将您的分支推送到远程 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 打开一个 Pull Request

📄 许可证

本项目基于 MIT License 开源。

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