牙叔教程 简单易懂
使用场景
查找图片中的透明按钮的位置
效果展示
透明按钮是齿轮按钮和双人按钮,
黄色矩形是找出来的位置
41tmp.png
1tmp.png
2tmp.png
3tmp.png
autojs版本
8.8.20-0
原理
观察图片, 可以明显的看到, 按钮的亮度是比周围高得多, 所以我们可以查找图片中最亮的部分,
找到的大概率就是我们要找的东西;
解决问题, 实事求是, 不同的需求, 不同的场景, 采用合适的方法;
如果此处的按钮, 明度不明显的话, 我们就要观察图片, 找出我们可以利用的特征,
比如颜色, 面积, 形状
本教程使用的二值化, 来提取图片的轮廓,
有兴趣的话, 大家可以试试边缘检测, 提取出来的轮廓
边缘检测, 效果如下:
边缘检测.png
步骤
- 灰度
- 二值化
- 抠图
- 模板匹配
二值化的可视化
为了找到合适的二值化阈值, 需要经过多次测试, 所以专门写了一个滑块来调整阈值,
经过多次测试, 这几张图片的最佳阈值在175
二值化.png
提高找图效率
找图我测试, 效率挺高的,
我专门用console.time打印了代码的运行时长,
脚本总时长: 2555ms
保存文件两次, 时长分别为: 1131ms, 1104ms
也就是说, 如果不保存文件, 那么实际上代码执行时间: 320ms
另外, 如果找图的时候, 可以在不影响效果的情况下,
可以对图片进行缩放, 图片越小, 找图效率越高,
模板图片是越大越好, 这样滑窗的次数会少很多,
滑动窗口的次数少了, 找图速度就快了
模板图片的选择
一开始我是把齿轮的全部都截图了下来, 但是有的图片二值化后找不到齿轮,
然后我就截取了特征最明显的部分, 也就是相对的稳定的特征
原来的齿轮
齿轮.png
特征稳定的齿轮局部
小齿轮.png
双人
双人.png
代码讲解
1. 灰度二值化
runtime.images.initOpenCvIfNeeded();
importClass(org.opencv.core.Mat);
importClass(org.opencv.core.CvType);
let imgPath = "./res/4.jpg";
imgPath = files.path(imgPath);
let img = images.read(imgPath);
let grayImg = images.grayscale(img);
let threshold = 175;
let thresholdImg = images.threshold(grayImg, threshold, 255);
2, 抠图
我直接用的ps抠图, 电脑自带的画图也一样可以,
只要保证抠图能用, 用什么工具都可以
3. 模板匹配
let matchingResult = images.matchTemplate(thresholdImg, templateGray, {
threshold: matchTemplateThreshold,
});
4. 画矩形
canvas.drawRect(left, top, left + templateWidth, top + templateHeight, paint);
声明
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