网站没信号可能是你的网络连接问题，先检查一下手机的Wi-Fi或移动数据是否正常。如果Hamibot应用打不开或运行异常，通常有以下几种解决方法：

检查必要权限是否开启：
- 确保已开启无障碍服务（这是Hamibot运行的基础）
- 确保已授予后台弹窗权限
- 如需截图功能，必须开启屏幕截图权限
常见问题处理：
- 如果一直提示要求打开无障碍服务，可能是系统结束了服务，建议重启手机
- 如果运行后没反应也没报错，可以打开Hamibot App的日志（右上角图标）查看具体原因
- 如果过段时间就会离线，需要按照保持在线的设置方法进行手机系统设置
临时解决方案：
- 关闭Hamibot应用后重新启动
- 重启你的手机
- 检查是否有系统更新导致的兼容性问题

如果问题仍然存在，建议访问Hamibot常见问题页面获取更详细的指导：https://hamibot.cn/faq

需要更具体的帮助的话，可以描述一下你遇到的具体现象，比如是无法打开应用、脚本运行失败还是其他问题。

补充回答 1

Hamibot不支持OpenCV库。Hamibot内置了OCR（文字识别）功能，可以直接识别图片中的文字，无需额外初始化OpenCV。

关于OCR识别卡住的问题，通常有以下几个原因及解决方案：

屏幕截图权限未正确获取

// 文档地址 https://docs.hamibot.com/
auto.waitFor();
if (!requestScreenCapture()) {
  toastLog('没有授予 Hamibot 屏幕截图权限');
  hamibot.exit();
}

必须先获取屏幕截图权限，否则后续操作会卡住。确保你已经手动授予了该权限。

缺少必要的等待时间

// 文档地址 https://docs.hamibot.com/
sleep(1000); // 必须等待至少1秒让系统准备截图功能
const img = captureScreen();

请求截图权限后需要等待足够时间（至少1秒），否则系统可能还没准备好截图功能。

网络问题
Hamibot的OCR功能需要联网使用，如果网络不稳定会导致识别过程卡住。请确保设备网络连接正常。
图片过大或复杂
复杂的图片会增加识别时间，可以考虑：
- 使用images.clip()裁剪只包含文字的区域
- 降低图片分辨率（使用images.resize()）

正确的OCR使用流程：

// 文档地址 https://docs.hamibot.com/
auto.waitFor();
if (!requestScreenCapture()) {
  toastLog('没有授予 Hamibot 屏幕截图权限');
  hamibot.exit();
}
sleep(1000); // 必须等待
const img = captureScreen();
toastLog('开始识别');
// 使用 recognizeText 只返回文本结果更高效
const res = ocr.recognizeText(img);
toastLog(res);
hamibot.exit();

如果仍然卡住，可以尝试添加超时处理：

// 文档地址 https://docs.hamibot.com/
setTimeout(() => {
  toastLog('OCR识别超时');
  hamibot.exit();
}, 10000); // 10秒超时

确保你使用的是Hamibot 1.2.2或更高版本，因为OCR功能是从该版本开始提供的。

补充回答 2

多次使用OCR识别文字导致卡住的主要原因有：

图片资源未及时释放
Hamibot中每次captureScreen()都会占用系统资源，如果不及时释放会导致内存堆积。你应该在每次OCR识别后使用images.recycle()释放图片资源：
```
// 文档地址 https://docs.hamibot.com/
const img = captureScreen();
const res = ocr.recognizeText(img);
images.recycle(img); // 释放图片资源，非常重要！
```

调用频率过高
Hamibot的OCR服务有调用频率限制，连续快速调用会导致服务端限流。你应该在每次OCR调用之间添加至少2秒的间隔：

// 文档地址 https://docs.hamibot.com/
for (let i = 0; i < 10; i++) {
  const img = captureScreen();
  const res = ocr.recognizeText(img);
  images.recycle(img);
  sleep(2000); // 每次OCR后至少等待2秒
}

内存泄漏累积
Rhino 1.7.15引擎对长时间运行脚本的内存管理较弱，建议：
- 每5-10次OCR后执行gc()手动触发垃圾回收
- 避免在全局作用域保存大量图片对象

网络连接问题
多次请求可能导致网络连接堆积，建议：

// 文档地址 https://docs.hamibot.com/
// 添加超时机制
function safeOcr(img, timeout = 8000) {
  let result = null;
  let finished = false;
  
  // 启动识别
  threads.start(() => {
    result = ocr.recognizeText(img);
    finished = true;
  });
  
  // 等待结果或超时
  const start = new Date().getTime();
  while (!finished && (new Date().getTime() - start) < timeout) {
    sleep(100);
  }
  
  if (!finished) {
    toastLog('OCR超时');
    return null;
  }
  return result;
}

优化建议
- 使用images.clip()只截取必要区域，减小图片大小
- 避免在循环中频繁调用captureScreen()
- 将多次识别任务分批次执行，每批后增加较长间隔

正确实现的循环OCR识别示例：

// 文档地址 https://docs.hamibot.com/
auto.waitFor();
if (!requestScreenCapture()) {
  toastLog('没有授予 Hamibot 屏幕截图权限');
  hamibot.exit();
}
sleep(1000);

for (let i = 0; i < 20; i++) {
  const img = captureScreen();
  // 只截取屏幕中间区域，减小处理量
  const region = images.clip(img, 0, device.height/3, device.width, device.height/3);
  
  toastLog(`正在识别第${i+1}次`);
  const res = ocr.recognizeText(region);
  images.recycle(region);
  images.recycle(img);
  
  log(`结果: ${res}`);
  
  // 每5次执行一次垃圾回收
  if (i % 5 === 4) {
    gc();
    sleep(3000);
  } else {
    sleep(2000);
  }
}
toastLog('完成所有识别');