设计一个脚本，用于识别屏幕中的算式，并给出答案

设计这样一个脚本通常需要涉及计算机视觉、图像处理以及数学运算等技术。以下是一个基本步骤的概述：

1. **环境准备**：
- 使用Python编程语言，可以结合如OpenCV (计算机视觉库) 和 NumPy (数值计算库)。
- 安装必要的库，例如`pytesseract`（OCR文字识别）、`opencv-python`和`PIL`（图片处理）。

2. **图像获取**：
- 通过`pyautogui`或其他类似工具捕获屏幕截图，保存到内存或文件中。

3. **图像预处理**：
- 对图片进行灰度化处理，减少颜色干扰。
- 二值化转换，以便于后续的文字识别。
- 使用`skimage`库进行边缘检测或者轮廓提取，聚焦在数字和运算符上。

4. **字符识别**：
- 使用`pytesseract`识别屏幕截图中的文字，将数字和运算符从图片转成文本。
- 可能需要校正识别结果，因为OCR有时会出错。

5. **解析表达式**：
- 将识别出的文字按照运算顺序（通常是左到右，先乘除后加减）组成数学表达式字符串。
- 使用Python的`eval`函数或者第三方库（如`mathics`或`sympy`）来计算表达式的值。

6. **错误处理**：
- 需要考虑输入可能是无效的算式，比如缺少运算符、非法字符等，应有适当的错误检查和处理机制。

7. **输出答案**：
- 计算结果存储在一个变量中，然后将其显示在屏幕上，或者作为命令行返回值。

# 示例代码（简化版）
import cv2
import pytesseract
import numpy as np

def recognize_and_calculate_expression(image_path):
    # 图像读取及预处理
    img = cv2.imread(image_path)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]

    # 文字识别
    text = pytesseract.image_to_string(binary)

    try:
        expression = extract_math_expression(text)
        result = evaluate_expression(expression)
        return result
    except Exception as e:
        print(f"Error occurred: {e}")
        return None

# ... 实现其他辅助函数