OmniParser V2 是一款能助力計算機理解并交互用戶界面視覺信息的強大 ai 工具。它運用視覺和語言模型（VLM），不僅能識別屏幕上的交互元素，還可將復雜的 UI 截圖解析為結構化數據，輔助語言模型理解屏幕元素并預測用戶交互動作，進而生成精確操作，是極為強大的屏幕理解解決方案。

OmniParser V2的功能特征

• 多模型兼容：OmniParser V2 能夠與多種當下最流行的 LLM 兼容，像 OpenAI、DeepSeek 等，靈活性和應用范圍得以大大增強。

• 視覺語言融合：這款工具巧把視覺和語言模型（VLM）相結合，能精準解析、理解截取的 UI 元素，這對開發智能體意義非凡。

• 輸出結構數據：在解析屏幕截圖時，OmniParser V2 可以自動識別與分類 UI 元素，像是按鈕、文本框等，再轉化為結構化信息，方便后續操作及分析。

• 生成精準操作：它不但能識別 UI 元素，還能依據識別結果生成相應操作指令，為應用程序的智能自動化開發提供了便捷條件。

• OCR 智能提取：運用先進的 OCR 技術，精準識別屏幕文字信息，同時結合圖標邊界框，保證信息提取得全面且無遺漏。

• 結構化整合：將圖標、文字、邊界框和語義標簽等整合成有序結構，類似 DOM 樹，將界面元素邏輯清晰呈現。

OmniParser V2的應用場景：

• 自動化辦公：能自動處理文檔格式，統一 Word 文檔排版，自動填充 Excel 數據。

• 自動化測試：在軟件測試方面，借助 OmniParser V2 能夠實現對用戶界面的自動化測試，提升測試效率和準確性。

• GUI 自動化測試：為軟件測試提供精確的界面元素識別，還可自動化執行測試腳本來減少人工成本。

• 用戶體驗分析：通過解析用戶界面數據，企業能深入剖析用戶體驗，優化產品設計。

• 智能助手開發：憑借其結構化輸出，開發者可打造更智能的助手，使其能夠理解并操作各類界面，達成更復雜的用戶指令。

• 教育和培訓：用于教育軟件中，能夠幫助學生通過圖形界面與內容進行互動。

OmniParser V2的使用方法

1. 獲取資源

• 從 GitHub 倉庫（https://github.com/microsoft/OmniParser）獲取項目代碼和文檔。

• 在 HuggingFace 模型庫（https://huggingface.co/microsoft/OmniParser）下載預訓練模型。

2. 環境設置：用戶在對應的適宜環境中安裝 OmniParser V2，保證兼容的 LLM 可用。

3. 數據輸入：準備好后，將需解析的 UI 截圖輸入 OmniParser V2。若從本地文件夾讀取，確保截圖格式是 OmniParser V2 支持的常見格式，像 PNG、JPEG 等。

4. 解析過程監控

• 解析時，若有監控界面，可以通過它查看解析進度，其中會顯示當前處理的截圖編號、預計剩余時間等信息。

• 也可查看日志文件（若已生成），這里記錄著解析過程的詳細信息，包括可能報錯的提示等。

5. 數據處理

• 解析完成后，OmniParser V2 輸出的數據通常以 JSON 等格式呈現。

• 根據應用場景對解析結果處理，比如用于自動化測試，可能需要將解析得到的 UI 元素位置和屬性等信息用于編寫測試腳本；若是用于數據錄入，可能就需要將結果導入到數據庫中。

GitHub倉庫：https://github.com/microsoft/OmniParser

HuggingFac模型庫：https://huggingface.co/microsoft/OmniParser