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AIWROK软件图像视觉处理[opencv]小结3

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发表于 3 小时前 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
AIWROK软件图像视觉处理[opencv]小结3
AIWROK软件图像视觉处理[opencv]小结3 B2B网络软件

AIWROK软件图像视觉处理[opencv]小结3 B2B网络软件

方法1：findImageOneSift：找图（SIFT 算法）  
类别
详情
功能描述
根据多个颜色点在图像中查找匹配区域，返回所有匹配的检测对象数组
函数声明
detect[] findMultiColor(Mat arg0, String arg1, String[] arg2, int arg3, int arg4, float[] arg5, double arg6)
返回值
detect[]
参数
Mat arg0
：图片String arg1
：基点String[] arg2
：多色int arg3
：偏色阈值int arg4
：偏移阈值float[] arg5
：区域double arg6
：相似度
案例
// 简单SIFT图像查找示例
function simpleSiftExample() {
    printl("开始简单的SIFT图像查找");
   
    try {
        // 截取屏幕作为大图
        var bigMat = screen.screenShot(900, 1600, 100).getMat();
        // 截取小区域作为小图
        var smallMat = screen.screenShot(300, 300, 100).getMat();
        
        // 注意：下面的方法调用导致了错误，可能是因为参数类型不匹配
        // Can't find method com.autoapp.autoapp.Classes.opencv.OpenvCv.findImageOneSift(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,number,number,object)
        // 这表明方法签名可能与我们假设的不同
        // var result = opencv.findImageOneSift(bigMat, smallMat, 60, 50, [0, 0, 1, 1]);
        
        printl("SIFT查找功能暂时不可用，请检查方法签名");
        
        // 释放资源
        bigMat = null;
        smallMat = null;
        // result = null;
    } catch (e) {
        printl("SIFT查找错误: " + String(e));
    }
}
// 简单多点找色示例
function simpleMultiColorExample() {
    printl("开始简单的多点找色");
   
    try {
        // 截取屏幕
        var mat = screen.screenShot(900, 1600, 100).getMat();
        
        // 基点和颜色点（示例值，实际使用时需要根据图像调整）
        var basePoint = "100,100,#FFFFFF";
        var colorPoints = ["120,100,#CCCCCC"];
        
        // 执行多点找色
        var results = opencv.findMultiColor(mat, basePoint, colorPoints, 2, 5, [0, 0, 1, 1], 0.5);
        
        if (results != null && results.length > 0) {
            printl("找到 " + results.length + " 个匹配点");
        } else {
            printl("未找到匹配点");
        }
        
        // 释放资源
        mat = null;
        results = null;
    } catch (e) {
        printl("多点找色错误: " + String(e));
    }
}
// 执行示例
simpleMultiColorExample();
方法2：findImagesEx：cv 文件找图  
类别
详情
功能描述
cv 文件找图
函数声明
detect[] findImagesEx(String arg0)
返回值
detect[]
参数
String arg0
：cv 文件名
案例
//找图返回目标数组
var detects=opencv.findImagesEx('图色564976.cv');
if(detects!=null){
printl(detects);
detects[0].click();
}  
方法3：findMultiColor：找色  

类别
详情
功能描述
根据多个颜色点在图像中查找匹配区域，返回所有匹配的检测对象数组
函数声明
detect[] findMultiColor(Mat arg0, String arg1, String[] arg2, int arg3, int arg4, float[] arg5, double arg6)
返回值
detect[]
参数
Mat arg0
：图片String arg1
：基点String[] arg2
：多色int arg3
：偏色阈值int arg4
：偏移阈值float[] arg5
：区域double arg6
：相似度
案例
var result:detect[]=图色850610();
if(result!=null){
   result[0].click();
   
}else{
   print.err('查找图色850610失败')
}
            
function 图色850610(){
   //截屏并转成mat格式
   var mat=screen.screenShot(900,1600,100).getMat();
  //找色
  return opencv.findMultiColor(mat,'546,325,#51752F',['552,355,#429D60','534,367,#63FA87'],2,5,[0,0,1,1],0.95)
}
方法4：findMultiColorEx：cv 文件多点找色  
类别
详情
功能描述
cv 文件多点找色
函数声明
detect[] findMultiColorEx(String arg0)
返回值
detect[]
参数
String arg0
：cv 文件名
案例
//找色返回目标数组
var detects=opencv.findMultiColorEx('图色850610.cv');
if(detects!=null){
printl(detects);
detects[0].click();
}   
方法5：gaussianBlur：高斯滤波  
类别
详情
功能描述
高斯滤波可以平滑图像边缘
函数声明
Mat gaussianBlur(Mat arg0, int arg1)
返回值
Mat
参数
Mat arg0
：图像int arg1
：卷积核
案例
let mat:Mat=图色770562();
printl(mat);



function 图色770562(){
//截屏并转成mat格式
var mat=screen.screenShot(900,1600,100).getMat();

//高斯滤波
opencv.gaussianBlur(mat,5)
return mat;

}  

方法6：getAllShap：获取所有 Shape  
类别
详情
功能描述
获取所有 Shap
函数声明
ArrayList getAllShap(Mat arg0)
返回值
ArrayList
参数
Mat arg0
：
案例
// 获取所有Shape示例
// 函数声明: ArrayList getAllShap(Mat arg0)
// 参数: Mat arg0 - 输入图像
// 返回值: ArrayList - 包含所有Shape的列表
function getAllShapExample() {
    printl("开始执行获取所有Shape示例");
   
    try {
        // 截取屏幕图像
        var screenshot = screen.screenShot(900, 1600, 100);
        var mat = screenshot.getMat();
        printl("截图尺寸: " + mat.width() + "x" + mat.height());
        
        // 尝试对图像进行预处理以确保格式正确
        // 先转换为灰度图像，这通常会生成CV_8UC1格式
        var grayMat = new Mat();
        opencv.cvtColor(mat, grayMat, 6); // 6 表示 COLOR_RGB2GRAY
        
        // 调用getAllShap函数获取所有Shape
        var shapes = opencv.getAllShap(grayMat);
        
        if (shapes != null) {
            printl("成功获取到 " + shapes.size() + " 个Shape");
            
            // 限制输出前10个Shape以避免日志过多
            var outputCount = Math.min(shapes.size(), 10);
            for (var i = 0; i < outputCount; i++) {
                var shape = shapes.get(i);
                printl("Shape " + (i+1) + ": " + shape);
            }
            
            if (shapes.size() > 10) {
                printl("... 还有 " + (shapes.size() - 10) + " 个Shape未显示");
            }
        } else {
            printl("未获取到任何Shape");
        }
        
        // 释放资源
        mat = null;
        grayMat = null;
        screenshot = null;
        shapes = null;
        
    } catch (e) {
        printl("执行获取所有Shape时发生错误: " + String(e));
    }
   
    printl("获取所有Shape示例执行完毕");
}
// 执行示例
getAllShapExample();
方法7：getContours：获取轮廓图  
类别
详情
功能描述
获取轮廓图
函数声明
Mat getContours(Mat arg0)
返回值
Mat
参数
Mat arg0
：
案例
// 简单获取轮廓图示例
// 函数声明: Mat getContours(Mat arg0)
// 参数: Mat arg0 - 输入图像
// 返回值: Mat - 包含轮廓的Mat对象
function simpleGetContoursExample() {
    printl("开始执行简单获取轮廓图示例");
   
    // 截取屏幕图像
    var screenshot = screen.screenShot(900, 1600, 100);
    var mat = screenshot.getMat();
    printl("截图尺寸: " + mat.width() + "x" + mat.height());
   
    // 尝试对图像进行预处理以确保格式正确
    // 先转换为灰度图像，这通常会生成CV_8UC1格式
    var grayMat = new Mat();
    opencv.cvtColor(mat, grayMat, 6); // 6 表示 COLOR_RGB2GRAY
   
    // 调用getContours函数获取轮廓
    var contours = opencv.getContours(grayMat);
   
    if (contours != null) {
        printl("成功获取到轮廓，轮廓数量: " + contours.size());
        
        // 显示前5个轮廓的详细信息
        var showCount = Math.min(contours.size(), 5);
        for (var i = 0; i < showCount; i++) {
            var contour = contours.get(i);
            printl("轮廓 " + (i+1) + ": 长度=" + contour.length + " 点数=" + contour.points.length);
        }
    } else {
        printl("未获取到任何轮廓");
    }
   
    // 释放资源
    mat = null;
    grayMat = null;
    screenshot = null;
    contours = null;
   
   
    printl("简单获取轮廓图示例执行完毕");
}
// 执行示例
simpleGetContoursExample();



  1. // // &#127822;交流QQ群711841924群一，苹果内测群，528816639

  3. // 方法1：findImageOneSift：找图（SIFT 算法）
  4. /**
  5. * 功能描述：根据多个颜色点在图像中查找匹配区域，返回所有匹配的检测对象数组
  6. * 函数声明：detect[] findMultiColor(Mat arg0, String arg1, String[] arg2, int arg3, int arg4, float[] arg5, double arg6)
  7. * 返回值：detect[]
  8. * 参数：
  9. *   Mat arg0：图片
  10. *   String arg1：基点
  11. *   String[] arg2：多色
  12. *   int arg3：偏色阈值
  13. *   int arg4：偏移阈值
  14. *   float[] arg5：区域
  15. *   double arg6：相似度
  16. * 案例：
  17. */
  18. // 简单SIFT图像查找示例
  19. function simpleSiftExample() {
  20.     printl("开始简单的SIFT图像查找");
  21.    
  22.     try {
  23.         // 截取屏幕作为大图
  24.         var bigMat = screen.screenShot(900, 1600, 100).getMat();
  25.         // 截取小区域作为小图
  26.         var smallMat = screen.screenShot(300, 300, 100).getMat();
  27.         
  28.         // 注意：下面的方法调用导致了错误，可能是因为参数类型不匹配
  29.         // Can't find method com.autoapp.autoapp.Classes.opencv.OpenvCv.findImageOneSift(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,number,number,object)
  30.         // 这表明方法签名可能与我们假设的不同
  31.         // var result = opencv.findImageOneSift(bigMat, smallMat, 60, 50, [0, 0, 1, 1]);
  32.         
  33.         printl("SIFT查找功能暂时不可用，请检查方法签名");
  34.         
  35.         // 释放资源
  36.         bigMat = null;
  37.         smallMat = null;
  38.         // result = null;
  39.     } catch (e) {
  40.         printl("SIFT查找错误: " + String(e));
  41.     }
  42. }

  44. // 简单多点找色示例
  45. function simpleMultiColorExample() {
  46.     printl("开始简单的多点找色");
  47.    
  48.     try {
  49.         // 截取屏幕
  50.         var mat = screen.screenShot(900, 1600, 100).getMat();
  51.         
  52.         // 基点和颜色点（示例值，实际使用时需要根据图像调整）
  53.         var basePoint = "100,100,#FFFFFF";
  54.         var colorPoints = ["120,100,#CCCCCC"];
  55.         
  56.         // 执行多点找色
  57.         var results = opencv.findMultiColor(mat, basePoint, colorPoints, 2, 5, [0, 0, 1, 1], 0.5);
  58.         
  59.         if (results != null && results.length > 0) {
  60.             printl("找到 " + results.length + " 个匹配点");
  61.         } else {
  62.             printl("未找到匹配点");
  63.         }
  64.         
  65.         // 释放资源
  66.         mat = null;
  67.         results = null;
  68.     } catch (e) {
  69.         printl("多点找色错误: " + String(e));
  70.     }
  71. }

  73. // 执行示例
  74. simpleMultiColorExample();


  77. // 方法2：findImagesEx：cv 文件找图
  78. /**
  79. * 功能描述：cv 文件找图
  80. * 函数声明：detect[] findImagesEx(String arg0)
  81. * 返回值：detect[]
  82. * 参数：String arg0：cv 文件名
  83. * 案例：
  84. */
  85. // 找图返回目标数组
  86. var detects = opencv.findImagesEx('图色564976.cv');
  87. if (detects != null) {
  88.     printl(detects);
  89.     detects[0].click();
  90. }


  93. // 方法3：findMultiColor：找色
  94. /**
  95. * 功能描述：根据多个颜色点在图像中查找匹配区域，返回所有匹配的检测对象数组
  96. * 函数声明：detect[] findMultiColor(Mat arg0, String arg1, String[] arg2, int arg3, int arg4, float[] arg5, double arg6)
  97. * 返回值：detect[]
  98. * 参数：
  99. *   Mat arg0：图片
  100. *   String arg1：基点
  101. *   String[] arg2：多色
  102. *   int arg3：偏色阈值
  103. *   int arg4：偏移阈值
  104. *   float[] arg5：区域
  105. *   double arg6：相似度
  106. * 案例：
  107. */
  108. var result: detect[] = 图色850610();
  109. if (result != null) {
  110.     result[0].click();
  111. } else {
  112.     print.err('查找图色850610失败')
  113. }

  115. function 图色850610() {
  116.     // 截屏并转成mat格式
  117.     var mat = screen.screenShot(900, 1600, 100).getMat();

  119.     // 找色
  120.     return opencv.findMultiColor(mat, '546,325,#51752F', ['552,355,#429D60', '534,367,#63FA87'], 2, 5, [0, 0, 1, 1], 0.95)
  121. }


  124. // 方法4：findMultiColorEx：cv 文件多点找色
  125. /**
  126. * 功能描述：cv 文件多点找色
  127. * 函数声明：detect[] findMultiColorEx(String arg0)
  128. * 返回值：detect[]
  129. * 参数：String arg0：cv 文件名
  130. * 案例：
  131. */
  132. // 找色返回目标数组
  133. var detects = opencv.findMultiColorEx('图色850610.cv');
  134. if (detects != null) {
  135.     printl(detects);
  136.     detects[0].click();
  137. }


  140. // 方法5：gaussianBlur：高斯滤波
  141. /**
  142. * 功能描述：高斯滤波可以平滑图像边缘
  143. * 函数声明：Mat gaussianBlur(Mat arg0, int arg1)
  144. * 返回值：Mat
  145. * 参数：
  146. *   Mat arg0：图像
  147. *   int arg1：卷积核
  148. * 案例：
  149. */
  150. let mat: Mat = 图色770562();
  151. printl(mat);

  153. function 图色770562() {
  154.     // 截屏并转成mat格式
  155.     var mat = screen.screenShot(900, 1600, 100).getMat();

  157.     // 高斯滤波
  158.     opencv.gaussianBlur(mat, 5)
  159.     return mat;
  160. }


  163. // 方法6：getAllShap：获取所有 Shape
  164. /**
  165. * 功能描述：获取所有 Shap
  166. * 函数声明：ArrayList getAllShap(Mat arg0)
  167. * 返回值：ArrayList
  168. * 参数：Mat arg0：输入图像
  169. * 案例：
  170. */
  171. // 获取所有Shape示例
  172. // 函数声明: ArrayList getAllShap(Mat arg0)
  173. // 参数: Mat arg0 - 输入图像
  174. // 返回值: ArrayList - 包含所有Shape的列表

  176. function getAllShapExample() {
  177.     printl("开始执行获取所有Shape示例");
  178.    
  179.     try {
  180.         // 截取屏幕图像
  181.         var screenshot = screen.screenShot(900, 1600, 100);
  182.         var mat = screenshot.getMat();
  183.         printl("截图尺寸: " + mat.width() + "x" + mat.height());
  184.         
  185.         // 尝试对图像进行预处理以确保格式正确
  186.         // 先转换为灰度图像，这通常会生成CV_8UC1格式
  187.         var grayMat = new Mat();
  188.         opencv.cvtColor(mat, grayMat, 6); // 6 表示 COLOR_RGB2GRAY
  189.         
  190.         // 调用getAllShap函数获取所有Shape
  191.         var shapes = opencv.getAllShap(grayMat);
  192.         
  193.         if (shapes != null) {
  194.             printl("成功获取到 " + shapes.size() + " 个Shape");
  195.             
  196.             // 限制输出前10个Shape以避免日志过多
  197.             var outputCount = Math.min(shapes.size(), 10);
  198.             for (var i = 0; i < outputCount; i++) {
  199.                 var shape = shapes.get(i);
  200.                 printl("Shape " + (i+1) + ": " + shape);
  201.             }
  202.             
  203.             if (shapes.size() > 10) {
  204.                 printl("... 还有 " + (shapes.size() - 10) + " 个Shape未显示");
  205.             }
  206.         } else {
  207.             printl("未获取到任何Shape");
  208.         }
  209.         
  210.         // 释放资源
  211.         mat = null;
  212.         grayMat = null;
  213.         screenshot = null;
  214.         shapes = null;
  215.         
  216.     } catch (e) {
  217.         printl("执行获取所有Shape时发生错误: " + String(e));
  218.     }
  219.    
  220.     printl("获取所有Shape示例执行完毕");
  221. }

  223. // 执行示例
  224. getAllShapExample();


  227. // 方法7：getContours：获取轮廓图
  228. /**
  229. * 功能描述：获取轮廓图
  230. * 函数声明：Mat getContours(Mat arg0)
  231. * 返回值：Mat
  232. * 参数：Mat arg0：输入图像
  233. * 案例：
  234. */
  235. // 简单获取轮廓图示例
  236. // 函数声明: Mat getContours(Mat arg0)
  237. // 参数: Mat arg0 - 输入图像
  238. // 返回值: Mat - 包含轮廓的Mat对象

  240. function simpleGetContoursExample() {
  241.     printl("开始执行简单获取轮廓图示例");
  242.    
  243.     // 截取屏幕图像
  244.     var screenshot = screen.screenShot(900, 1600, 100);
  245.     var mat = screenshot.getMat();
  246.     printl("截图尺寸: " + mat.width() + "x" + mat.height());
  247.    
  248.     // 尝试对图像进行预处理以确保格式正确
  249.     // 先转换为灰度图像，这通常会生成CV_8UC1格式
  250.     var grayMat = new Mat();
  251.     opencv.cvtColor(mat, grayMat, 6); // 6 表示 COLOR_RGB2GRAY
  252.    
  253.     // 调用getContours函数获取轮廓
  254.     var contours = opencv.getContours(grayMat);
  255.    
  256.     if (contours != null) {
  257.         printl("成功获取到轮廓，轮廓数量: " + contours.size());
  258.         
  259.         // 显示前5个轮廓的详细信息
  260.         var showCount = Math.min(contours.size(), 5);
  261.         for (var i = 0; i < showCount; i++) {
  262.             var contour = contours.get(i);
  263.             printl("轮廓 " + (i+1) + ": 长度=" + contour.length + " 点数=" + contour.points.length);
  264.         }
  265.     } else {
  266.         printl("未获取到任何轮廓");
  267.     }
  268.    
  269.     // 释放资源
  270.     mat = null;
  271.     grayMat = null;
  272.     screenshot = null;
  273.     contours = null;
  274.    
  275.    
  276.     printl("简单获取轮廓图示例执行完毕");
  277. }

  279. // 执行示例
  280. simpleGetContoursExample();
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