方法一：使用截图工具与OCR技术

1. 截图：首先，利用系统自带或第三方的截图工具对需要识别的文字区域进行截图。

2. 选择OCR软件：目前市面上有许多优秀的OCR（光学字符识别）软件，如ABBYY FineReader、百度识图等。这些软件能够将图像中的文字转换为可编辑的文本格式。

3. 调整设置：根据具体需求调整OCR软件的相关参数，比如语言类型、输出格式等，以提高识别精度。

尽管OCR技术已经相当成熟，但在面对复杂背景、模糊图像或是特殊字体时，其识别效果往往不尽人意。特别是当遇到中文等多字符集语言时，由于训练数据不足，AI模型可能无法准确理解某些词汇或短语。

方法二：借助在线服务

许多网站提供了免费或付费的文字识别服务，用户只需上传图片即可获得结果。这类平台通常支持多种语言，并具备较高的灵活性。但是，如果网络连接不稳定或者文件过大，则可能导致上传失败或处理速度缓慢，进而影响用户体验。

此外，由于部分服务商采用的是基于云端计算的方式，因此对于敏感信息来说存在一定安全隐患，需谨慎对待。

方法三：学习编程实现自定义方案

对于有一定编程基础的朋友而言，可以尝试编写脚本来实现自动化操作。例如，Python语言中有多个强大的库可以帮助完成这一任务，包括Pillow用于图像处理、pytesseract作为Tesseract OCR引擎的封装等等。通过结合这些工具，我们可以构建出更加智能高效的解决方案。

不过需要注意的是，这种方法虽然理论上可行，但实际上需要投入较多时间和精力去调试代码，而且最终的效果很大程度上取决于训练好的模型质量以及硬件性能等因素。

尽管AI技术已经在很多领域取得了突破性进展，但其在特定场景下的表现仍有待改进。以下是一些常见原因及其对应的解决办法：

- 缺乏足够多样化的训练样本：为了使AI更好地适应各种情况，必须提供涵盖广泛范围的数据集。因此，建议开发者积极收集并标注新的数据点，不断丰富训练库的内容。

- 环境因素干扰：光线条件不佳、角度偏差等问题都会降低识别准确性。为此，可以在拍照前确保光线充足且角度合适；同时也可以考虑使用闪光灯辅助照明。

- 字体样式差异较大：不同设备显示出来的文字大小、粗细程度都不尽相同，这给识别带来了额外挑战。可以通过预处理步骤统一标准化所有输入图像，然后再交给AI处理。

总之，在日常生活中想要快速准确地识别屏幕上的文字并非易事，但只要掌握了正确的方法，并采取适当的措施克服障碍，就一定能够找到适合自己的最佳途径！