YYPOST群发软件 发表于 2026-9-4 06:38:16

MQTT远程本地局域网OCR例子

MQTT远程本地局域网OCR例子






/**
* 本地 OCR 识别示例(AIWROK 端)
* ==================================================================
* 用你自己电脑上的 OCR_LAN_Server
* 手机截图 → 发给电脑识别 → 拿回文字和坐标 → 可点击。
*
* 服务端接口(源码 OCR_LAN_Server/server/app.py)
*   GET/health      服务是否在线
*   POST /ocr_all   全屏识别,返回 lines[{text,x,y,confidence}...]
*   POST /ocr_find    找文字,返回 {found,best:{center_x,center_y}}
*   POST /ocr_smart   智能路由(自动选引擎/分块/缓存),可带 text 直接找字
*
* 两个必须知道的坑(本示例已正确处理)
*   1) region 是【百分比】,服务端 crop_by_percent 裁完不还原坐标,
*      返回的文字坐标是"裁剪图"里的,必须客户端自己加回偏移量,否则点偏。
*   2) 如果为了省流量把截图缩小再上传,服务端返回的是"缩小图"的坐标,
*      必须按比例放大回屏幕坐标。
*
* 用法:改下面 OCR_SERVER 为你电脑局域网 IP(手机和服务端同一 WiFi),
*       在 AIWROK 里直接运行本脚本,看日志。
* ==================================================================
*/

// ==================== 配置 ====================
// 电脑地址候选表:逐个试 /health,谁通用谁。电脑 IP 变了不用改逻辑,
// 只要把电脑当前的 IPv4 加进这个表即可(本机实测就从 .103 变成了 .104)
var OCR_SERVERS = [
    "http://192.168.10.104:9999",
    "http://192.168.10.103:9999"
];
var OCR_SERVER = "";   // 由 ocrPickServer() 自动选定,别手改
var OCR_MAXW   = 960;    // 上传前把截图缩到该宽度。服务端本来就会缩到 960,
                         // 填 960 不丢精度还省约 1/3 流量;填 0 = 不缩放
var TIMEOUT_MS = 30000;// 单次识别超时
// ==============================================

// ---------- 小工具 ----------
function L(s) { try { printl(" " + s); } catch (e) {} }
function pad2(n) { return n < 10 ? "0" + n : "" + n; }

var SCREEN_W = 1080, SCREEN_H = 1920;
try { SCREEN_W = screen.getScreenWidth(); SCREEN_H = screen.getScreenHeight(); } catch (e) {}
L("屏幕 = " + SCREEN_W + "x" + SCREEN_H);

/** 依次探测候选地址,选定可用的那个 */
function ocrPickServer() {
    for (var i = 0; i < OCR_SERVERS.length; i++) {
      var url = OCR_SERVERS;
      try {
            var http = new okHttp();
            try { http.setTimeout(4000); } catch (e) {}
            var r = JSON.parse("" + http.get(url + "/health"));
            if (r.code == 0) {
                OCR_SERVER = url;
                L("选定服务地址 " + url + "(候选第 " + (i + 1) + " 个)→ 在线可用");
                return true;
            }
            L(url + " 有响应但异常:" + ("" + JSON.stringify(r)).slice(0, 80));
      } catch (e2) {
            L("候选 " + url + " 连不上:" + e2);
      }
    }
    L("所有候选都不通,排查四步:");
    L("1 电脑 OCR 服务开了吗:OCR_LAN_Server\\dist\\OCR_LAN_Server\\OCR_LAN_Server.exe");
    L("2 电脑真实 IP 是多少:cmd 执行 ipconfig,看「IPv4 地址」,");
    L("    别用 192.168.163.x / 192.168.248.x(VMware 虚拟网卡,手机连不到)");
    L("3 手机和电脑是否同一 WiFi/网段(手机设置里看 WiFi 的网关)");
    L("4 把电脑当前地址加进本脚本顶部 OCR_SERVERS 列表");
    return false;
}

/**
* 截图并(可选)缩放,返回 base64 和换算比例
* factor = 上传图宽 / 屏幕宽,后面要把服务端坐标除以它
*/
function shotForOcr(maxW) {
    // 注意:AIWROK 的 screenShotFull() 返回它自己的 Image 对象,只有
    // cutImagePercent / toBase64 / getWidth / getHeight / recycle,
    // 没有 android Bitmap 的 compress、createBitmap —— 本机缩放会直接报
    // "Can't find method android.graphics.Bitmap.createBitmap(...)"。
    // 所以一律原图上传,缩放交给服务端(它内部本来就会缩到 960),
    // factor 恒为 1,坐标无需再换算。
    var bmp = screen.screenShotFull();
    if (!bmp) throw new Error("截图返回空");
    var b64 = "" + bmp.toBase64();
    var w0 = 0, h0 = 0;
    try { w0 = bmp.getWidth(); h0 = bmp.getHeight(); } catch (e) {}
    try { bmp.recycle(); } catch (e2) {}
    var sentW = w0 || SCREEN_W, sentH = h0 || SCREEN_H;
    L("截图上传 " + sentW + "x" + sentH + " 约 " + Math.round(b64.length / 1024) + "KB(原图,缩放由服务端做)");
    return { b64: b64, sentW: sentW, sentH: sentH, factor: 1 };
}

/** POST JSON,返回解析后的对象;异常返回 {code:-1,err:...} */
function post(path, obj) {
    try {
      var http = new okHttp();
      try { http.setTimeout(TIMEOUT_MS); } catch (e) {}
      try { http.setHeader("Content-Type", "application/json"); } catch (e) {}
      var t0 = (new Date()).getTime();
      var resp = "" + http.json(OCR_SERVER + path, obj);
      var ms = (new Date()).getTime() - t0;
      var r;
      try { r = JSON.parse(resp); }
      catch (e) { L("返回不是 JSON(服务没开或地址错):" + resp.slice(0, 120)); return { code: -1, err: "非JSON响应" }; }
      L(path + " 往返 " + ms + "ms,服务端 " + (r.elapsed != null ? r.elapsed + "s" : "?") +
          (r.strategy ? (",策略=" + r.strategy) : "") + (r.count != null ? (",结果数=" + r.count) : ""));
      return r;
    } catch (e2) {
      L(path + " 请求失败:" + e2);
      return { code: -1, err: "" + e2 };
    }
}

/** 健康检查(保留旧名字,内部走多候选探测) */
function ocrHealth() {
    if (OCR_SERVER) {
      try {
            var http = new okHttp();
            try { http.setTimeout(5000); } catch (e) {}
            var r = JSON.parse("" + http.get(OCR_SERVER + "/health"));
            return r.code == 0;
      } catch (e2) { return false; }
    }
    return ocrPickServer();
}

/**
* 把服务端返回的坐标换算成真实屏幕坐标
* r    : 服务端返回对象
* shot : shotForOcr 的返回(含 factor)
* reg: 百分比 或 null
*/
function toScreen(r, shot, reg) {
    var out = [];
    var list = r.words || r.lines || [];
    var offX = 0, offY = 0;
    if (reg) {                                  // 裁剪偏移(在上传图坐标系里)
      offX = shot.sentW * reg / 100;
      offY = shot.sentH * reg / 100;
    }
    for (var i = 0; i < list.length; i++) {
      var w = list;
      var cx = (w.center_x != null ? w.center_x : w.x);
      var cy = (w.center_y != null ? w.center_y : w.y);
      out.push({
            text: w.text,
            x: Math.round((cx + offX) / shot.factor),   // 加裁剪偏移 → 除缩放比例
            y: Math.round((cy + offY) / shot.factor),
            conf: w.confidence
      });
    }
    return out;
}

/** 识别全部文字,返回 [{text,x,y,conf}] */
function ocrList(reg) {
    var shot = shotForOcr(OCR_MAXW);
    var req = { image: shot.b64 };
    if (reg) req.region = reg;
    var r = post("/ocr_smart", req);
    if (r.code != 0) return [];
    return toScreen(r, shot, reg);
}

/** 识别并拼成一段文本 */
function ocrText(reg) {
    var list = ocrList(reg);
    var s = [];
    for (var i = 0; i < list.length; i++) s.push(list.text);
    return s.join("");
}

/** 找文字,返回 {found,x,y,text} 不点击 */
function ocrFind(text, reg, mode) {
    var shot = shotForOcr(OCR_MAXW);
    var req = { image: shot.b64, text: text, mode: mode || "include" };
    if (reg) req.region = reg;
    var r = post("/ocr_smart", req);
    if (r.code != 0) return { found: false };
    if (!r.found || !r.best) return { found: false, text: text };
    var offX = reg ? shot.sentW * reg / 100 : 0;
    var offY = reg ? shot.sentH * reg / 100 : 0;
    return {
      found: true, text: text, matches: r.count_matches || 1,
      x: Math.round((r.best.center_x + offX) / shot.factor),
      y: Math.round((r.best.center_y + offY) / shot.factor)
    };
}

/** 找字并点击 */
function ocrClick(text, reg, mode) {
    var f = ocrFind(text, reg, mode);
    if (!f.found) { L("没找到「" + text + "」"); return false; }
    auto.clickPoint(f.x, f.y);
    L("已点击「" + text + "」(" + f.x + "," + f.y + ") 共 " + f.matches + " 处");
    return true;
}

/** 判断屏幕上有没有某个字 */
function ocrExists(text, reg) {
    return ocrFind(text, reg).found === true;
}

/**
* 等某个字出现并点击,超时返回 false
* gapMs 默认 3200 毫秒:服务端结果缓存 TTL 是 3 秒,而且没有"单次请求绕缓存"的参数。
* 轮询比 3 秒快的话,拿到的往往是上一帧的缓存结果(日志里 strategy=cache_hit),
* 画面其实已经变了也可能被判成"没找到"。要更快响应,就去服务端
* ocr_config.json 把 cache_ttl 调小或 enable_cache 设 false。
*/
function ocrWaitClick(text, sec, reg, gapMs) {
    var gap = gapMs || 3200;
    var end = (new Date()).getTime() + (sec || 10) * 1000;
    var tryN = 0;
    L("开始等待「" + text + "」,每 " + gap + "ms 查一次(要快就调小服务端 cache_ttl)");
    while ((new Date()).getTime() < end) {
      tryN++;
      L("第 " + tryN + " 次查找「" + text + "」…");
      if (ocrClick(text, reg)) return true;
      try { sleep.millisecond(gap); } catch (e) { java.lang.Thread.sleep(gap); }
    }
    L("等 " + sec + " 秒仍未出现「" + text + "」,放弃");
    return false;
}

// ==================================================================
// 演示主流程:每一步都打日志
// ==================================================================
function main() {
    L("================ 本地 OCR 示例开始 ================");
    if (!ocrHealth()) { L("服务不可用,示例结束"); return; }

    // 1) 全屏识别,列出所有文字和坐标
    L("--- 1. 全屏识别 ---");
    var all = ocrList(null);
    L("共 " + all.length + " 个文字块:");
    for (var i = 0; i < all.length && i < 40; i++) {
      L("[" + (i + 1) + "] 「" + all.text + "」 坐标(" + all.x + "," + all.y + ") 置信度 " +
          (all.conf != null ? all.conf.toFixed(2) : "?"));
    }
    if (all.length > 40) L("…其余 " + (all.length - 40) + " 条省略");

    // 2) 只识别上半屏(区域用百分比)
    L("--- 2. 区域识别(上半屏 0,0,100,50) ---");
    var top = ocrList();
    L("上半屏 " + top.length + " 个文字块:" + (top.length ? ("「" + top.text + "」(" + top.x + "," + top.y + ") 开头…") : "无"));

    // 3) 拼成整段文本
    L("--- 3. 整屏文本 ---");
    L(ocrText(null).slice(0, 300));

    // 4) 找字(不点)
    L("--- 4. 找字测试 ---");
    var probe = all.length ? all.text : "设置";
    var f = ocrFind(probe, null);
    L(f.found ? ("找到「" + probe + "」在 (" + f.x + "," + f.y + "),共 " + f.matches + " 处")
            : ("没找到「" + probe + "」"));

    // 5) 找字并点击(示例用第 4 步找到的词,换成你自己的关键词)
    L("--- 5. 找字并点击 ---");
    if (f.found) {
      L("演示点击:" + probe);
      ocrClick(probe, null);
    } else {
      L("没找到可点的词,跳过点击");
    }

    // 6) 等某个字出现再点(把"点赞"换成你的目标词)
    L("--- 6. 等待并点击(10 秒超时) ---");
    var waitWord = "点赞";
    L("演示等待「" + waitWord + "」出现(没有属正常,超时即退出)");
    ocrWaitClick(waitWord, 10, null);

    L("================ 示例结束 ================");
    L("常用函数:ocrHealth() ocrList(区域) ocrText(区域) ocrFind(词,区域) ocrClick(词,区域) ocrExists(词) ocrWaitClick(词,秒,区域)");
    L("区域一律用百分比 ,例: = 下半屏");
}

main();




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