在 Python3 中，我们可以使用 Pillow、pyautogui 和 OCR 技术来实现屏幕截图、识别图片中的文字以及读取图片中的数字。
首先，我们需要安装 Pillow 和 pyautogui。Pillow 是一个用于图像处理的 Python 库，而 pyautogui 则可以用于屏幕截图。你可以使用 pip 来安装它们：

pip install Pillow pyautogui

1. 屏幕截图：
   要使用 pyautogui 截取屏幕，你需要导入它并使用 screenshot 函数。以下是一个简单的例子：

   import pyautogui
   # 截取整个屏幕
   screenshot = pyautogui.screenshot()
   # 保存截图到文件
   screenshot.save('screenshot.png')

2. 识别图片中的文字：
   要识别图片中的文字，我们可以使用 OCR 技术。Python 有很多 OCR 库，其中 Tesseract 是最受欢迎的一个。首先，你需要安装 Tesseract。在 Ubuntu 上，你可以使用以下命令：

   sudo apt-get install tesseract-ocr

   然后，你可以使用 pytesseract 来识别图片中的文字。首先，你需要安装 pytesseract：

   pip install pytesseract

   以下是一个简单的例子：

   import pytesseract
   from PIL import Image
   # 打开图片文件
   image = Image.open('screenshot.png')
   # 使用 OCR 技术识别文字
   text = pytesseract.image_to_string(image)
   print(text)

3. 读取图片中的数字：
   要读取图片中的数字，你可以使用 OpenCV 和 numpy。首先，你需要安装这两个库：

   pip install opencv-python numpy

   以下是一个简单的例子：
   ```python
   import cv2
   import numpy as np
   import pytesseract
   from PIL import Image, ImageEnhance, ImageFilter

   读取图片文件并转换为灰度图像

   image = cv2.imread(‘screenshot.png’, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
   threshold = 127 # 可以根据需要调整阈值，以过滤掉非数字的噪声点。如果你的图像质量很高，可能需要调整阈值以适应实际情况。对于模糊或低质量的图像，你可能需要调整其他参数来获得更好的结果。请注意，这是一个基本的实现，对于复杂的图像可能需要更高级的技术来处理。你可以参考 OpenCV 和 numpy 的文档来了解更多信息。如果你想实现更高级的功能，例如识别特定类型的数字（例如日期），你可能需要使用深度学习技术。在这种情况下，你可能需要收集数据、创建训练集和模型，然后训练模型来识别你想要的特定类型的数字。虽然这是一个复杂的任务，但是有一些 Python 库和工具可以帮助你实现它，例如 TensorFlow 和 Keras。