AIWROK软件技巧分享图片二值化封装使用

YYPOST群发软件 · 发表于 2025-4-24 09:58:33

代码结构

引入库和类

importPackage 和 importClass 用于导入OpenCV和Android中相关类和包，这在使用其函数时是必需的。

函数定义

screenshotAndBinarize: 封装了对屏幕截图进行二值化处理的所有步骤。

函数参数

width: 截图的宽度。
height: 截图的高度。
quality: 截图的质量。
threshold1: 二值化过程中使用的阈值1。
threshold2: 二值化过程中使用的阈值2。

代码步骤

屏幕截图

var bitmap = screen.screenShot(width, height, quality).getBitmap();

使用给定的宽度、高度和质量参数进行屏幕截图，结果是一个 Bitmap 对象。

Bitmap 转 Mat

var mat = new Mat();
Utils.bitmapToMat(bitmap, mat);

创建一个 Mat 对象。

Utils.bitmapToMat 将 Bitmap 转换为 OpenCV 的 Mat 对象，便于后续的图像处理操作。

二值化处理

var binaryMat = new Mat();
Imgproc.threshold(mat, binaryMat, threshold1, threshold2, Imgproc.THRESH_BINARY);
printl(binaryMat);

初始化一个新的 Mat 对象 binaryMat 用于存储处理后的图像。
使用 Imgproc.threshold 方法对图像进行二值化处理。
threshold1 和 threshold2 是用于二值化的阈值。
Imgproc.THRESH_BINARY 表示采用二值化处理方法。

Mat 转 Bitmap

var binaryBitmap = Bitmap.createBitmap(binaryMat.cols(), binaryMat.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
Utils.matToBitmap(binaryMat, binaryBitmap);
printl(binaryBitmap);

创建一个新的 Bitmap 对象，用于存储二值化后的图像。
将 binaryMat 转换回 Bitmap。

返回值

return binaryBitmap;

函数的返回值是处理后的 Bitmap 对象。

调用示例

var resultBitmap = screenshotAndBinarize(640, 960, 100, 50, 150);

使用特定参数调用该函数，获取二值化后的图像。

// 引入 Android 和 OpenCV 的类
importPackage(org.opencv.core);
importPackage(org.opencv.imgproc);
importPackage(org.opencv.android);
importClass(android.graphics.Bitmap);

function screenshotAndBinarize(width, height, quality, threshold1, threshold2) {
// 进行屏幕截图
var bitmap = screen.screenShot(width, height, quality).getBitmap();

// 将 Bitmap 转换为 OpenCV 的 Mat
var mat = new Mat();
Utils.bitmapToMat(bitmap, mat);

// 进行二值化处理
var binaryMat = new Mat();
Imgproc.threshold(mat, binaryMat, threshold1, threshold2, Imgproc.THRESH_BINARY);
printl(binaryMat);

// 将二值化后的 Mat 转换回 Bitmap
var binaryBitmap = Bitmap.createBitmap(binaryMat.cols(), binaryMat.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
Utils.matToBitmap(binaryMat, binaryBitmap);
printl(binaryBitmap);

return binaryBitmap;
}

// 调用封装的函数
var resultBitmap = screenshotAndBinarize(640, 960, 100, 50, 150);