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标题: AIWROK软件苹果IOS系统图色视觉[opencv]方法小结 [打印本页]
作者: YYPOST群发软件    时间: 13 小时前
标题: AIWROK软件苹果IOS系统图色视觉[opencv]方法小结
AIWROK软件苹果IOS系统图色视觉[opencv]方法小结
AIWROK软件苹果IOS系统图色视觉[opencv]方法小结 B2B网络软件

  1. /*
  2. 🍎交流 QQ 群 711841924 群一，苹果内测群，528816639
  3. 🍎OpenCV 图像处理方法小结
  4. */

  6. //🍎OpenCV 类 [opencv] 方法小结

  8. // 第一个方法：📌findImagesEx - cv文件找图（模板匹配cv找图）
  9. /*
  10. 类别 详情说明
  11. 方法功能 基于cv文件进行模板匹配找图，返回匹配到的目标数组
  12. 方法签名 Detect[] opencv.findImagesEx (String cvFile)
  13. 返回值 Detect[]（匹配到的目标数组，每个元素包含位置、相似度等信息）
  14. 参数 - String cvFile：cv格式的模板文件路径
  15. */
  16. // 示例：基于cv文件找图
  17. let findResults = opencv.findImagesEx("./template.cv");
  18. print.log("cv文件找图结果：", findResults);


  21. // 第二个方法：📌OCREx - cv文件OCR（模板匹配OCR）
  22. /*
  23. 类别 详情说明
  24. 方法功能 基于cv文件模板进行文字识别，返回OCR识别结果
  25. 方法签名 OcrResult opencv.OCREx (String cvFile)
  26. 返回值 OcrResult（OCR识别结果对象，包含识别到的文字及位置信息）
  27. 参数 - String cvFile：cv格式的OCR模板文件路径
  28. */
  29. // 示例：基于cv文件进行OCR识别
  30. let ocrResult = opencv.OCREx("./textTemplate.cv");
  31. print.log("OCR识别文字：", ocrResult.text);


  34. // 第三个方法：📌templateMatch - 多模板匹配查找目标对象
  35. /*
  36. 类别 详情说明
  37. 方法功能 基于多个模板图片在指定图像中匹配目标，可设置匹配区域、阈值等
  38. 方法签名 Detect[] opencv.templateMatch (Mat mat, String[] templates, Double threshold, Double[] roi, Boolean best)
  39. 返回值 Detect[]（匹配到的目标数组）
  40. 参数 - Mat mat：待匹配的原始图像（Mat对象）
  41. - String[] templates：模板图片路径数组
  42. - Double threshold：匹配阈值（0-1，值越高匹配越严格）
  43. - Double[] roi：匹配区域百分比数组，格式为 [x, y, width, height]，默认全图 [0,0,1,1]
  44. - Boolean best：是否只返回最优匹配结果（true则只返回最佳匹配，false返回所有符合阈值的结果）
  45. */
  46. // 示例：多模板匹配指定区域
  47. const templates = ["./tpl1.png", "./tpl2.png"];
  48. const matchResults = opencv.templateMatch(mat, templates, 0.8, [0.2, 0.2, 0.6, 0.6], true);
  49. print.log("模板匹配结果：", matchResults);


  52. // 第四个方法：📌findImages - 多图查找（支持超时和质量设置）
  53. /*
  54. 类别 详情说明
  55. 方法功能 同时查找多张相似图片，超时未找到则返回null；可设置截图质量、超时时间等
  56. 方法签名 Detect[]|null opencv.findImages (String[] images, Double threshold, Int32 timeOut, Int32 quality, Double[] rects)
  57. 返回值 Detect[]|null（匹配成功返回目标数组，失败返回null）
  58. 参数 - String[] images：待查找的图片路径数组
  59. - Double threshold：相似度阈值（0-1）
  60. - Int32 timeOut：超时时间（毫秒，超过该时间未找到则返回null）
  61. - Int32 quality：屏幕截图质量（0：标清，1：高清，2：超清）
  62. - Double[] rects：查找区域百分比数组，格式为 [x, y, width, height]，默认全图
  63. */
  64. // 示例：多图查找并设置超时
  65. const targetImages = ["./img1.png", "./img2.png"];
  66. const multiFindResults = opencv.findImages(targetImages, 0.7, 3000, 1, [0, 0, 1, 1]);
  67. if (multiFindResults) {
  68.   print.log("多图查找成功，结果：", multiFindResults);
  69. } else {
  70.   print.err("多图查找超时或失败");
  71. }


  74. // 第五个方法：📌toGray - 图像转灰度图
  75. /*
  76. 类别 详情说明
  77. 方法功能 将输入的Mat图像转换为灰度图（直接修改原始Mat对象）
  78. 方法签名 void opencv.toGray (Mat src)
  79. 返回值 void（无返回值，直接修改输入的Mat对象）
  80. 参数 - Mat src：待转换的原始图像（Mat对象）
  81. */
  82. // 示例：将图像转为灰度图
  83. const grayMat = image.getMat(); // 假设从image对象获取Mat
  84. opencv.toGray(grayMat);
  85. print.log("图像已转为灰度图：", grayMat);


  88. // 第六个方法：📌extractRegion - 图像裁切（从大图中截图裁切）
  89. /*
  90. 类别 详情说明
  91. 方法功能 按百分比区域裁切图像，可选择仅保留裁切部分或保留原图大小（其他区域变白）
  92. 方法签名 void opencv.extractRegion (Mat sourceImage, Double[] roiPercent, Boolean iscut)
  93. 返回值 void（无返回值，直接修改输入的Mat对象）
  94. 参数 - Mat sourceImage：待裁切的原始图像（Mat对象）
  95. - Double[] roiPercent：裁切区域百分比数组，格式为 [x, y, width, height]
  96. - Boolean iscut：裁切模式（true仅保留裁切区域；false保留原图大小，其他区域变白）
  97. */
  98. // 示例：裁切图像中间50%区域并仅保留裁切部分
  99. opencv.extractRegion(mat, [0.25, 0.25, 0.5, 0.5], true);
  100. print.log("图像已裁切：", mat);


  103. // 第七个方法：📌threshold - 图像二值化处理
  104. /*
  105. 类别 详情说明
  106. 方法功能 将图像转换为黑白二值图（像素值在[min, max]区间外为黑色，区间内为白色）
  107. 方法签名 void opencv.threshold (Mat src, Int32 min, Int32 max)
  108. 返回值 void（无返回值，直接修改输入的Mat对象）
  109. 参数 - Mat src：待二值化的原始图像（Mat对象）
  110. - Int32 min：二值化最小阈值（0-255）
  111. - Int32 max：二值化最大阈值（0-255）
  112. */
  113. // 示例：截屏并进行二值化处理（含后续流程）
  114. const binImg = screen.screenShotFull();
  115. const binMat = binImg.getMat();
  116. opencv.threshold(binMat, 50, 200); // 阈值区间50-200

  118. // 转Image并OCR识别
  119. const binImg2 = new Image();
  120. binImg2.readMat(binMat);
  121. const ocrRes = binImg2.ocr(0, 0, 1, 1);
  122. print.log("二值化后OCR结果：", ocrRes);

  124. // 释放内存
  125. binMat.close();
  126. binImg.close();
  127. binImg2.close();


  130. // 第八个方法：📌invertColor - 图像颜色翻转（反色处理）
  131. /*
  132. 类别 详情说明
  133. 方法功能 对图像进行颜色翻转，将每个像素的RGB值反转（如白色→黑色、红色→青色等）
  134. 方法签名 void opencv.invertColor (Mat src)
  135. 返回值 void（无返回值，直接修改输入的Mat对象）
  136. 参数 - Mat src：待颜色翻转的原始图像（Mat对象）
  137. */
  138. // 示例：翻转图像颜色
  139. const invertMat = image.getMat();
  140. opencv.invertColor(invertMat);
  141. print.log("颜色已翻转的图像：", invertMat);
复制代码
方法 1：cv 文件找图（模版匹配 cv 找图）
类别
内容
主题
cv 文件找图、模版匹配 cv 找图
方法
Detect[] findImagesEx(String cvFile)
返回值
Detect[]
参数
String cvFile
: cv 文件 cv 文件
案例
opencv.findImagesEx("")
方法 2：cv 文件 OCR（模版匹配 OCR）
类别
内容
主题
cv 文件 OCR、模版匹配 OCR
方法
OcrResult OCREx(String cvFile)
返回值
OcrResult
参数
String cvFile
: cv 文件 cv 文件
案例
opencv.OCREx("")
方法 3：模版匹配（通过模版匹配找到目标对象）
类别
内容
主题
模版匹配；通过模版匹配找到目标对象
方法
Detect[] templateMatch(Mat mat, String[] templates, Double threshold, Double[] roi, Boolean best)
返回值
Detect[]
参数
Mat mat
: mat 类型图片
String[] templates
: 模版图片数组
Double threshold
: 阈值 0-1
Double[] roi
: 区域数组[0,0,1,1]

Boolean best
: 是否只返回最优解
案例
opencv.templateMatch(Mat, String[], Double, Double[], true)
方法 4：找多图
类别
内容
主题
找多图
说明
找图，可设置多张相似图片；找图成功返回目标数组，失败返回null
方法
Detect[] findImages(String[] images, Double threshold, Int32 timeOut, Int32 quality, Double[] rects)
返回值
Detect[]
参数
String[] images
: 图片数组
Double threshold
: 相似度 0-1
Int32 timeOut
: 超时时间（毫秒，超时未找到则退出）
Int32 quality
: 屏幕截图质量（0 标清、1 高清、2 超清）
Double[] rects
: 百分比区域
案例
opencv.findImages(String[], Double, Int32, Int32, Double[])
方法 5：转灰度图（图像转灰度图）
类别
内容
主题
转灰度图
说明
图像转灰度图
方法
Void toGray(Mat src)
返回值
Void
参数
Mat src
: mat 图像 mat 图像
案例
opencv.toGray(Mat)
方法 6：裁切图片（从大图中截图裁切图片）
类别
内容
主题
裁切图片
说明
从大图中截图裁切图片
方法
Void extractRegion(Mat sourceImage, Double[] roiPercent, Boolean iscut)
返回值
Void
参数
Mat sourceImage
: mat 图像 mat 图像
Double[] roiPercent
: 裁切区域百分数数组
Boolean iscut
: true
只保留裁切部分，false
图片大小不变、其他区域变白
案例
opencv.extractRegion(Mat, Double[], true)
方法 7：二值化
类别
内容
主题
二值化
方法
Void threshold(Mat src, Int32 min, Int32 max)
返回值
Void
参数
Mat src
: mat 格式图片
Int32 min
: 最小阈值
Int32 max
: 最大阈值
案例
// 截屏并转成 mat 格式
var img = screen.screenShotFull();
var mat = img.getMat();
// 二值化操作（示例含后续流程：转 Image、OCR、释放内存等）
opencv.threshold(mat, 50, 200);
var img2 = new Image();
img2.readMat(mat);
printl(img2);
var ocrres = img2.ocr(0, 0, 1, 1);
printl(ocrres);
// 释放内存
mat.close();
img.close();
img2.close();
方法 8：颜色翻转
类别
内容
主题
颜色翻转
方法
Void invertColor(Mat src)
返回值
Void
参数
Mat src
: mat 格式图片
案例
opencv.invertColor(Mat)
实战实例：
  1. // ... existing code ...

  3. /*
  4. 🍎交流 QQ 群 711841924 群一，苹果内测群，528816639
  5. 🍎OpenCV 图像处理方法小结
  6. */

  8. //🍎OpenCV 类 [opencv] 方法小结

  10. // 第一个方法：📌findImagesEx - cv文件找图（模板匹配cv找图）
  11. /*
  12. 类别 详情说明
  13. 方法功能 基于cv文件进行模板匹配找图，返回匹配到的目标数组
  14. 方法签名 Detect[] opencv.findImagesEx (String cvFile)
  15. 返回值 Detect[]（匹配到的目标数组，每个元素包含位置、相似度等信息）
  16. 参数 - String cvFile：cv格式的模板文件路径
  17. */
  18. // 示例：基于cv文件找图
  19. function findImagesExExample() {
  20.     printl("=== findImagesEx 方法示例 ===");
  21.     try {
  22.         // 使用cv文件查找图像
  23.         let findResults = opencv.findImagesEx("图色961575.cv");
  24.         printl("cv文件找图结果：", findResults);
  25.         
  26.         if (findResults && findResults.length > 0) {
  27.             printl("找到 " + findResults.length + " 个匹配目标");
  28.             for (let i = 0; i < findResults.length; i++) {
  29.                 let result = findResults[i];
  30.                 printl("  目标" + (i+1) + ": 相似度=" + result.score() + ", 位置=" + result.getRect().toString());
  31.             }
  32.         } else {
  33.             printl("未找到匹配目标");
  34.         }
  35.     } catch (error) {
  36.         printl("findImagesEx执行出错: " + error.message);
  37.     }
  38. }
  39. // 调用示例
  40. findImagesExExample();


  43. // 第二个方法：&#128204;OCREx - cv文件OCR（模板匹配OCR）
  44. /*
  45. 类别 详情说明
  46. 方法功能 基于cv文件模板进行文字识别，返回OCR识别结果
  47. 方法签名 OcrResult opencv.OCREx (String cvFile)
  48. 返回值 OcrResult（OCR识别结果对象，包含识别到的文字及位置信息）
  49. 参数 - String cvFile：cv格式的OCR模板文件路径
  50. */
  51. // 示例：基于cv文件进行OCR识别
  52. function ocrExExample() {
  53.     printl("=== OCREx 方法示例 ===");
  54.     try {
  55.         var ocr1=opencv.OCREx('图色995593.cv');
  56.         if(ocr1!=null){
  57.            printl(ocr1.getAllString());
  58.         } else {
  59.            printl("OCR识别失败或未识别到文字");
  60.         }
  61.     } catch (error) {
  62.         printl("OCREx执行出错: " + error.message);
  63.     }
  64. }
  65. // 调用示例
  66. ocrExExample();


  69. // 第三个方法：&#128204;templateMatch - 多模板匹配查找目标对象
  70. /*
  71. 类别 详情说明
  72. 方法功能 基于多个模板图片在指定图像中匹配目标，可设置匹配区域、阈值等
  73. 方法签名 Detect[] opencv.templateMatch (Mat mat, String[] templates, Double threshold, Double[] roi, Boolean best)
  74. 返回值 Detect[]（匹配到的目标数组）
  75. 参数 - Mat mat：待匹配的原始图像（Mat对象）
  76. - String[] templates：模板图片路径数组
  77. - Double threshold：匹配阈值（0-1，值越高匹配越严格）
  78. - Double[] roi：匹配区域百分比数组，格式为 [x, y, width, height]，默认全图 [0,0,1,1]
  79. - Boolean best：是否只返回最优匹配结果（true则只返回最佳匹配，false返回所有符合阈值的结果）
  80. */
  81. // 示例：多模板匹配指定区域
  82. function templateMatchExample() {
  83.     printl("=== templateMatch 方法示例 ===");
  84.     try {
  85.         // 截图获取图像
  86.         const screenshot = screen.screenShotFull();
  87.         const mat = screenshot.getMat();
  88.         
  89.         // 定义模板图片路径数组（请根据实际情况修改路径）
  90.         const templates = ["./template1.png", "./template2.png"];
  91.         
  92.         // 在指定区域进行模板匹配
  93.         const matchResults = opencv.templateMatch(mat, templates, 0.8, [0.2, 0.2, 0.6, 0.6], true);
  94.         printl("模板匹配结果：", matchResults);
  95.         
  96.         if (matchResults && matchResults.length > 0) {
  97.             printl("找到 " + matchResults.length + " 个匹配目标");
  98.             for (let i = 0; i < matchResults.length; i++) {
  99.                 let result = matchResults[i];
  100.                 printl("  目标" + (i+1) + ": 相似度=" + result.score() + ", 位置=" + result.getRect().toString());
  101.             }
  102.         } else {
  103.             printl("未找到匹配目标");
  104.         }
  105.         
  106.         // 释放资源
  107.         mat.close();
  108.         screenshot.close();
  109.     } catch (error) {
  110.         printl("templateMatch执行出错: " + error.message);
  111.     }
  112. }
  113. // 调用示例
  114. // templateMatchExample(); // 取消注释以运行示例


  117. // 第四个方法：&#128204;findImages - 多图查找（支持超时和质量设置）
  118. /*
  119. 类别 详情说明
  120. 方法功能 同时查找多张相似图片，超时未找到则返回null；可设置截图质量、超时时间等
  121. 方法签名 Detect[]|null opencv.findImages (String[] images, Double threshold, Int32 timeOut, Int32 quality, Double[] rects)
  122. 返回值 Detect[]|null（匹配成功返回目标数组，失败返回null）
  123. 参数 - String[] images：待查找的图片路径数组
  124. - Double threshold：相似度阈值（0-1）
  125. - Int32 timeOut：超时时间（毫秒，超过该时间未找到则返回null）
  126. - Int32 quality：屏幕截图质量（0：标清，1：高清，2：超清）
  127. - Double[] rects：查找区域百分比数组，格式为 [x, y, width, height]，默认全图
  128. */
  129. // 示例：多图查找并设置超时
  130. function findImagesExample() {
  131.     printl("=== findImages 方法示例 ===");
  132.     try {
  133.         // 定义要查找的图片路径数组（请根据实际情况修改路径）
  134.         const targetImages = ["图色961575.cv"];
  135.         
  136.         // 查找图片，设置阈值0.7，超时时间3000ms，高清质量，全图查找
  137.         const multiFindResults = opencv.findImages(targetImages, 0.7, 3000, 1, [0, 0, 1, 1]);
  138.         
  139.         if (multiFindResults) {
  140.             printl("多图查找成功，结果：", multiFindResults);
  141.             printl("找到 " + multiFindResults.length + " 个匹配目标");
  142.             for (let i = 0; i < multiFindResults.length; i++) {
  143.                 let result = multiFindResults[i];
  144.                 printl("  目标" + (i+1) + ": 相似度=" + result.score() + ", 位置=" + result.getRect().toString());
  145.             }
  146.         } else {
  147.             printl("多图查找超时或失败");
  148.         }
  149.     } catch (error) {
  150.         printl("findImages执行出错: " + error.message); // 修复：使用printl而不是print.err
  151.     }
  152. }
  153. // 调用示例
  154. findImagesExample();


  157. // 第五个方法：&#128204;toGray - 图像转灰度图
  158. /*
  159. 类别 详情说明
  160. 方法功能 将输入的Mat图像转换为灰度图（直接修改原始Mat对象）
  161. 方法签名 void opencv.toGray (Mat src)
  162. 返回值 void（无返回值，直接修改输入的Mat对象）
  163. 参数 - Mat src：待转换的原始图像（Mat对象）
  164. */
  165. // 示例：将图像转为灰度图
  166. function toGrayExample() {
  167.     printl("=== toGray 方法示例 ===");
  168.     try {
  169.         // 截图获取图像
  170.         const grayImage = screen.screenShotFull();
  171.         const grayMat = grayImage.getMat();
  172.         
  173.         // 转换为灰度图
  174.         opencv.toGray(grayMat);
  175.         printl("图像已转为灰度图");
  176.         
  177.         // 保存处理后的图像（可选）
  178.         // grayImage.save("/sdcard/gray_image.png");
  179.         
  180.         // 释放资源
  181.         grayMat.close();
  182.         grayImage.close();
  183.     } catch (error) {
  184.         printl("toGray执行出错: " + error.message);
  185.     }
  186. }
  187. // 调用示例
  188. // toGrayExample(); // 取消注释以运行示例


  191. // 第六个方法：&#128204;extractRegion - 图像裁切（从大图中截图裁切）
  192. /*
  193. 类别 详情说明
  194. 方法功能 按百分比区域裁切图像，可选择仅保留裁切部分或保留原图大小（其他区域变白）
  195. 方法签名 void opencv.extractRegion (Mat sourceImage, Double[] roiPercent, Boolean iscut)
  196. 返回值 void（无返回值，直接修改输入的Mat对象）
  197. 参数 - Mat sourceImage：待裁切的原始图像（Mat对象）
  198. - Double[] roiPercent：裁切区域百分比数组，格式为 [x, y, width, height]
  199. - Boolean iscut：裁切模式（true仅保留裁切区域；false保留原图大小，其他区域变白）
  200. */
  201. // 示例：裁切图像中间50%区域并仅保留裁切部分
  202. function extractRegionExample() {
  203.     printl("=== extractRegion 方法示例 ===");
  204.     try {
  205.         // 截图获取图像
  206.         const extractImage = screen.screenShotFull();
  207.         const extractMat = extractImage.getMat();
  208.         
  209.         // 裁切图像中间50%区域并仅保留裁切部分
  210.         opencv.extractRegion(extractMat, [0.25, 0.25, 0.5, 0.5], true);
  211.         printl("图像已裁切");
  212.         
  213.         // 保存处理后的图像（可选）
  214.         // extractImage.save("/sdcard/cropped_image.png");
  215.         
  216.         // 释放资源
  217.         extractMat.close();
  218.         extractImage.close();
  219.     } catch (error) {
  220.         printl("extractRegion执行出错: " + error.message);
  221.     }
  222. }
  223. // 调用示例
  224. // extractRegionExample(); // 取消注释以运行示例


  227. // 第七个方法：&#128204;threshold - 图像二值化处理
  228. /*
  229. 类别 详情说明
  230. 方法功能 将图像转换为黑白二值图（像素值在[min, max]区间外为黑色，区间内为白色）
  231. 方法签名 void opencv.threshold (Mat src, Int32 min, Int32 max)
  232. 返回值 void（无返回值，直接修改输入的Mat对象）
  233. 参数 - Mat src：待二值化的原始图像（Mat对象）
  234. - Int32 min：二值化最小阈值（0-255）
  235. - Int32 max：二值化最大阈值（0-255）
  236. */
  237. // 示例：截屏并进行二值化处理（含后续流程）
  238. function thresholdExample() {
  239.     printl("=== threshold 方法示例 ===");
  240.     try {
  241.         // 截图获取图像
  242.         const binImg = screen.screenShotFull();
  243.         const binMat = binImg.getMat();
  244.         
  245.         // 进行二值化处理，阈值区间50-200
  246.         opencv.threshold(binMat, 50, 200);
  247.         printl("图像已二值化处理");
  248.         
  249.         // 转Image并OCR识别
  250.         const binImg2 = new Image();
  251.         binImg2.readMat(binMat);
  252.         var ocr2 = binImg2.ocr(0, 0, 1, 1);
  253.         if(ocr2!=null){
  254.            printl(ocr2.getAllString());
  255.         } else {
  256.            printl("二值化后OCR识别失败");
  257.         }
  258.         
  259.         // 保存处理后的图像（可选）
  260.         // binImg.save("/sdcard/binary_image.png");
  261.         
  262.         // 释放内存
  263.         binMat.close();
  264.         binImg.close();
  265.         binImg2.close();
  266.     } catch (error) {
  267.         printl("threshold执行出错: " + error.message);
  268.     }
  269. }
  270. // 调用示例
  271. // thresholdExample(); // 取消注释以运行示例


  274. // 第八个方法：&#128204;invertColor - 图像颜色翻转（反色处理）
  275. /*
  276. 类别 详情说明
  277. 方法功能 对图像进行颜色翻转，将每个像素的RGB值反转（如白色→黑色、红色→青色等）
  278. 方法签名 void opencv.invertColor (Mat src)
  279. 返回值 void（无返回值，直接修改输入的Mat对象）
  280. 参数 - Mat src：待颜色翻转的原始图像（Mat对象）
  281. */
  282. // 示例：翻转图像颜色
  283. function invertColorExample() {
  284.     printl("=== invertColor 方法示例 ===");
  285.     try {
  286.         // 截图获取图像
  287.         const invertImage = screen.screenShotFull();
  288.         const invertMat = invertImage.getMat();
  289.         
  290.         // 翻转图像颜色
  291.         opencv.invertColor(invertMat);
  292.         printl("颜色已翻转的图像");
  293.         
  294.         // 保存处理后的图像（可选）
  295.         // invertImage.save("/sdcard/inverted_image.png");
  296.         
  297.         // 释放资源
  298.         invertMat.close();
  299.         invertImage.close();
  300.     } catch (error) {
  301.         printl("invertColor执行出错: " + error.message);
  302.     }
  303. }
  304. // 调用示例
  305. // invertColorExample(); // 取消注释以运行示例


  308. // ========================== 实际可用的完整示例 ==========================

  310. /**
  311. * 实际可用的OpenCV图像处理示例
  312. * 演示完整的图像处理流程
  313. */
  314. async function practicalOpenCVExample() {
  315.     printl("=== OpenCV完整处理流程示例 ===");
  316.    
  317.     try {
  318.         // 1. 全屏截图
  319.         printl("1. 执行全屏截图");
  320.         const screenshot = screen.screenShotFull();
  321.         const mat = screenshot.getMat();
  322.         printl("   截图完成，图像尺寸: " + mat.width + "x" + mat.height);
  323.         
  324.         // 2. 图像预处理 - 转为灰度图
  325.         printl("2. 图像转为灰度图");
  326.         opencv.toGray(mat);
  327.         
  328.         // 3. 使用cv文件查找图像
  329.         printl("3. 使用cv文件查找图像");
  330.         const findResults = opencv.findImagesEx("图色961575.cv");
  331.         if (findResults && findResults.length > 0) {
  332.             printl("   找到 " + findResults.length + " 个匹配目标");
  333.             const firstResult = findResults[0];
  334.             printl("   第一个匹配目标相似度: " + firstResult.score());
  335.             printl("   位置信息: " + firstResult.getRect().toString());
  336.         } else {
  337.             printl("   未找到匹配目标");
  338.         }
  339.         
  340.         // 4. 使用cv文件进行OCR识别
  341.         printl("4. 使用cv文件进行OCR识别");
  342.         var ocrResult=opencv.OCREx('图色995593.cv');
  343.         if(ocrResult!=null){
  344.            printl(ocrResult.getAllString());
  345.         } else {
  346.            printl("OCR识别失败或未识别到文字");
  347.         }
  348.         
  349.         // 5. 图像二值化处理
  350.         printl("5. 图像二值化处理");
  351.         opencv.threshold(mat, 100, 200);
  352.         printl("   二值化处理完成");
  353.         
  354.         // 6. 颜色翻转
  355.         printl("6. 图像颜色翻转");
  356.         opencv.invertColor(mat);
  357.         printl("   颜色翻转完成");
  358.         
  359.         // 7. 裁切图像
  360.         printl("7. 裁切图像中间区域");
  361.         opencv.extractRegion(mat, [0.25, 0.25, 0.5, 0.5], true);
  362.         printl("   图像裁切完成");
  363.         
  364.         // 释放资源
  365.         mat.close();
  366.         screenshot.close();
  367.         printl("8. 资源释放完成");
  368.         
  369.     } catch (error) {
  370.         printl("执行过程中发生错误: " + error.message);
  371.     }
  372.    
  373.     printl("=== OpenCV图像处理示例结束 ===");
  374. }

  376. // 运行实际示例
  377. practicalOpenCVExample(); // 取消注释以运行示例

  379. // ... existing code ...
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