技术原理
鼠标自动化控制通过编程方式模拟硬件信号，操作系统API（如Windows的SendInput或MacOS的CGEvent）接收指令后，将虚拟坐标映射到屏幕物理像素位置。需注意不同分辨率下的坐标换算逻辑。
工具与库
- RobotJS（Node.js跨平台库）
- PyAutoGUI（Python多平台解决方案）
- Selenium（浏览器自动化工具）
- Puppeteer（Chromium控制框架）
坐标系统处理
- 获取屏幕分辨率参数
- 建立相对坐标换算公式
- 处理多显示器扩展场景
- 实现DPI缩放补偿
精度优化方法
- 添加移动轨迹缓动函数
- 设置微秒级操作间隔
- 采用图像识别辅助定位
- 启用硬件加速模式
事件模拟
完整的鼠标操作应包含移动、点击、拖拽三个基础事件。建议通过事件队列管理实现组合操作，同时需处理操作系统的事件过滤策略。
测试与验证
| 指标 | 标准 |
|---|---|
| 定位误差 | ≤2像素 |
| 响应延迟 | ＜50ms |
通过合理选择开发框架、精确处理坐标换算、优化事件触发时序，可以构建高精度的鼠标自动化系统。建议结合具体应用场景进行基准测试，持续优化操作精度和稳定性。
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