AIWROK软件找图__方法小汇集

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	// 第一种方法： 定义图像查找函数（参数顺序：查找区域，模板图像，相似度） function 查找图像(searchRegion, templateImage, similarity) {     // 获取屏幕截图并转换为Mat（注意尺寸参数需与实际设备匹配）     var mat = screen.screenShot(720, 1280, 0).getMat();         // 在指定区域内进行模板匹配     var result = opencv.templateMatch(mat, [templateImage], similarity, searchRegion, true);         // 处理结果     if (result) {         var target = result[0].getRealRect();         auto.clickPoint(target.getCenterX(), target.getCenterY());         return true;     }     return false; } // 使用示例： // 1.定义查找区域（相对坐标[x1,y1,x2,y2]） var 查找区域 = [0.3524, 0.3115, 0.4253, 0.3555]; // 查找区域的左上角和右下角相对屏幕的坐标 // 2.获取模板图像（ES5兼容写法） var 全屏截图 = screen.screenShotFull(); // 获取全屏截图 var 模板图片 = 全屏截图.cutImagePercent( // 从全屏截图中裁剪出模板图像     查找区域[0], // x1     查找区域[1], // y1     查找区域[2], // x2     查找区域[3]  // y2 ).toBase64(); // 将裁剪出来的图像转换为Base64编码 全屏截图.recycle(); // 释放全屏截图资源，避免内存泄漏 // 3.执行查找（参数顺序：区域，模板，相似度） // 如果在指定的查找区域内找到了与模板图像相似度达到0.8的目标，则自动点击该目标的中心坐标，并返回true if (查找图像(查找区域, 模板图片, 0.8)) {     printl("操作成功"); } else {     printl("未找到目标"); } //第二个方法， 标准遍历找图函数 function 遍历找图(配置参数) {     /* 参数说明        配置参数 = {           模板区域: [x1,y1,x2,y2],  // 必填，截图区域相对坐标           查找区域: [x1,y1,x2,y2],  // 必填，匹配范围相对坐标           二值阈值: [50,150],       // 可选，预处理阈值           相似度: 0.8              // 匹配精度        }     */         // 生成模板图像     var 全屏截图 = screen.screenShotFull(); // 获取全屏截图     var 模板图像 = 全屏截图.cutImagePercent( // 从全屏截图中裁剪出模板图像         配置参数.模板区域[0],         配置参数.模板区域[1],         配置参数.模板区域[2],         配置参数.模板区域[3]     ).toBase64(); // 将裁剪出来的图像转换为Base64编码     全屏截图.recycle(); // 释放全屏截图资源，避免内存泄漏     // 预处理+匹配流程     var 处理截图 = screen.screenShot(432, 768, 100).getMat(); // 获取屏幕截图并转换为Mat格式     if(配置参数.二值阈值){         opencv.threshold(处理截图, 配置参数.二值阈值[0], 配置参数.二值阈值[1]); // 对图像进行二值化处理     }         // 在指定的查找区域内，使用指定的相似度对模板图像进行匹配     var 匹配结果 = opencv.templateMatch(         处理截图,         [模板图像],         配置参数.相似度,         配置参数.查找区域,         true     );     // 结果处理     if(匹配结果 && 匹配结果.length > 0){         for(var i=0; i<匹配结果.length; i++){             var 坐标 = 匹配结果[i].getRealRect(); // 获取每个匹配项的实际坐标             printl('发现目标 '+(i+1)+'# X:'+坐标.x+' Y:'+坐标.y); // 输出发现的目标的坐标信息             // 自动点击首个目标             if(i === 0) auto.clickPoint(坐标.getCenterX(), 坐标.getCenterY()); // 如果是第一个匹配项，则点击其中心坐标         }         return true;     }     return false; } /* 使用示例 (符合你截图中的参数需求) */ var 我的配置 = {     模板区域: [0.1181,0.4453,0.1875,0.4873], // 截图做模板的区域，相对屏幕的坐标     查找区域: [0,0,1,1],                    // 全屏查找     二值阈值: [50,150],                    // 启用预处理，设置二值化阈值     相似度: 0.8                             // 设置匹配精度为0.8 }; // 如果在全屏范围内找到了与模板图像相似度达到0.8的目标，则输出发现的目标的坐标信息，并点击第一个目标的中心坐标，返回true if(遍历找图(我的配置)){     printl("任务完成"); } else {     printl("未发现目标"); } //第三个方法， 标准区域找图 function 执行找图() {     // 截图尺寸配置     var screenWidth = 432;     var screenHeight = 768;         try {         // 获取屏幕截图并进行二值化预处理         var mat = screen.screenShot(screenWidth, screenHeight, 100).getMat(); // 获取屏幕截图并转换为Mat格式         opencv.threshold(mat, 50, 150); // 对图像进行二值化处理，设置阈值为50到150         // 使用预设CV配置进行模板匹配         // '图色120996停止.cv'为预设的配置文件路径，里面包含了模板图像和查找参数等信息         var 查找结果 = opencv.findImagesEx('图色120996停止.cv');                  // 处理匹配结果         if (查找结果 && 查找结果.length > 0) {             查找结果.forEach(function(匹配项) {                 var 坐标 = 匹配项.getRealRect(); // 获取每个匹配项的实际坐标                 printl('发现目标 X:' + 坐标.x + ' Y:' + 坐标.y); // 输出发现的目标的坐标信息                 // 自动点击坐标（可选）                 auto.clickPoint(坐标.getCenterX(), 坐标.getCenterY()); // 点击发现的目标的中心坐标             });             return true;         }                  printl("当前屏幕未发现目标"); // 如果未发现目标，则输出此信息         return false;     } catch (e) {         printl("发生异常：" + e.message); // 如果在执行过程中发生异常，则捕获并输出异常信息         return false;     } } // 执行查找流程 // 调用执行找图函数，如果找到目标则输出"任务完成"，否则输出"未发现目标"或异常信息 执行找图(); //第四个方法， 标准区域找图 // 屏幕截图预处理函数 function 创建模板截图(区域参数) {     var 全屏图 = screen.screenShotFull(); // 获取全屏截图     var 模板图 = 全屏图.cutImagePercent( // 从全屏截图中裁剪出模板图像         区域参数[0],         区域参数[1],         区域参数[2],         区域参数[3]     ).toBase64(); // 将裁剪出来的图像转换为Base64编码     全屏图.recycle(); // 释放全屏截图资源，避免内存泄漏     return 模板图; } // 主查找逻辑 function 执行图像匹配() {     // 1.动态创建模板（替换为实际区域坐标）     var 模板组 = [         创建模板截图([0.1, 0.2, 0.3, 0.4]), // 模板1区域         创建模板截图([0.5, 0.6, 0.7, 0.8])  // 模板2区域     ];         // 2.执行模板匹配     var 屏幕数据 = screen.screenShot(720, 1280, 0).getMat(); // 获取屏幕截图并转换为Mat格式     var 查找区域 = [0.5174, 0.2871, 0.7778, 0.416]; // 设置查找区域的相对坐标     var 结果 = opencv.templateMatch(         屏幕数据, // 要查找的屏幕数据         模板组,   // 匹配的模板组         0.85,     // 设置匹配精度为0.85         查找区域, // 设置匹配的区域         true      // 多目标模式     );     // 3.处理匹配结果     if (结果 && 结果.length > 0) {         for (var i = 0; i < 结果.length; i++) {             var 坐标 = 结果[i].getRealRect(); // 获取每个匹配项的实际坐标             printl('找到目标 X:' + 坐标.x + ' Y:' + 坐标.y); // 输出找到的目标的坐标信息             auto.clickPoint(坐标.x, 坐标.y); // 点击找到的目标的中心坐标         }         return true;     }     return false; } // 执行流程 // 调用执行图像匹配函数，如果找到目标则输出"操作成功"并点击目标，否则输出"未找到目标" if (执行图像匹配()) {     printl("操作成功"); } else {     printl("未找到目标"); } //第五个方法， 使用opencv接口进行多目标查找 var results = opencv.findImagesEx('图色120996停止.cv'); if (results) {     // 遍历所有找到的结果     for (var i = 0; i < results.length; i++) {         // 获取每个结果的坐标信息         var rect = results[i].getRealRect(); // 获取匹配项的实际矩形区域         var x = rect.getCenterX(); // 获取矩形区域中心点的X坐标         var y = rect.getCenterY(); // 获取矩形区域中心点的Y坐标         printl('坐标:' + x + ',' + y); // 输出中心点坐标信息                  // 如需点击可取消注释下行         // auto.clickPoint(x, y); // 点击找到的目标的中心坐标     } } else {     printl("未找到目标"); // 如果未找到目标，则输出此信息 } //第六个方法，动态找图点击 function 简易找图(模板区域, 相似度) {     try {         // 获取模板图片         var 全图 = screen.screenShotFull(); // 获取全屏截图         var 模板 = 全图.cutImagePercent(             模板区域[0],             模板区域[1],             模板区域[2],             模板区域[3]         ).toBase64(); // 将裁剪出来的图像转换为Base64编码         全图.recycle(); // 释放全屏截图资源，避免内存泄漏         // 获取当前屏幕         var 当前画面 = screen.screenShot(720, 1280, 100).getMat(); // 获取屏幕截图并转换为Mat格式                  // 执行匹配         var 结果集 = opencv.templateMatch(             当前画面, // 要查找的屏幕数据             [模板],   // 匹配的模板组             相似度 || 0.8, // 设置匹配精度，默认为0.8             [0,0,1,1],    // 全屏查找             true           // 多目标模式         );         // 处理结果         if (结果集 && 结果集.length > 0) {             for(var i=0; i<结果集.length; i++) {                 var 坐标框 = 结果集[i].getRealRect(); // 获取每个匹配项的实际矩形区域                 // 正确获取中心点坐标的方式 ↓                 var x = 坐표框.getCenterX(); // 获取矩形区域中心点的X坐标                 var y = 坐标框.getCenterY(); // 获取矩形区域中心点的Y坐标                 printl('发现目标' + (i+1) + ' X:' + x + ' Y:' + y); // 输出中心点坐标信息             }             return true;         }     } catch(e) {         printl("错误：" + e.toString()); // 如果在执行过程中发生异常，则捕获并输出异常信息     }     return false; } // 使用示例（需要先截图定义模板区域） var 我的模板区域 = [0.3,0.2,0.7,0.6]; // [x1,y1,x2,y2] 查找区域的左上角和右下角相对屏幕的坐标 // 如果在全屏范围内找到了与模板图像相似度达到0.85的目标，则输出发现的目标的坐标信息，并点击目标的中心坐标，返回true if(简易找图(我的模板区域, 0.85)) {     printl("查找成功！"); } else {     printl("查找失败"); } 复制代码 方法一：定义图像查找函数 功能：在指定的查找区域内查找与模板图像相似度达到设定值的目标，并自动点击该目标的中心位置。 参数： searchRegion：查找区域的相对坐标，格式为 [x1, y1, x2, y2]，其中 (x1, y1) 是左上角坐标，(x2, y2) 是右下角坐标。 templateImage：模板图像的Base64编码字符串。 similarity：相似度阈值，用于判断是否匹配。 流程： 获取屏幕截图并转换为Mat格式。 在指定区域内进行模板匹配。 如果找到匹配项，则点击其中心位置，并返回true；否则返回false。 方法二：标准遍历找图函数 功能：在指定区域内查找与模板图像相似度达到设定值的目标，并输出所有目标的坐标信息，自动点击首个目标。 参数： 配置参数：一个对象，包含查找区域、模板区域、二值阈值和相似度等配置信息。 流程： 从全屏截图中裁剪出模板图像，并将其转换为Base64编码。 获取屏幕截图并转换为Mat格式。 如果配置了二值阈值，则对图像进行二值化预处理。 在指定的查找区域内进行模板匹配。 如果找到匹配项，则输出每个匹配项的坐标信息，并点击首个匹配项的中心位置，返回true；否则返回false。 方法三：标准区域找图 功能：从预设的配置文件中获取模板图像和查找参数，并在全屏范围内查找与模板图像相似度达到设定值的目标，自动点击首个目标。 流程： 获取屏幕截图并进行二值化预处理。 使用预设的配置文件进行模板匹配。 如果找到匹配项，则输出每个匹配项的坐标信息，并点击首个匹配项的中心位置，返回true；否则返回false。 如果在执行过程中发生异常，则捕获并输出异常信息。 方法四：使用预定义模板进行多目标查找 功能：动态创建模板图像，并在指定区域内查找与模板图像相似度达到设定值的所有目标，自动点击每个找到的目标。 流程： 动态创建模板图像，并将其转换为Base64编码。 获取屏幕截图并转换为Mat格式。 在指定的查找区域内进行模板匹配。 如果找到匹配项，则输出每个匹配项的坐标信息，并点击每个匹配项的中心位置，返回true；否则返回false。 方法五：使用OpenCV接口进行多目标查找 功能：从预设的配置文件中获取模板图像和查找参数，并在全屏范围内查找与模板图像相似度达到设定值的所有目标，输出每个找到的目标的中心坐标。 流程： 使用预设的配置文件进行模板匹配。 如果找到匹配项，则遍历每个匹配项，输出其中心坐标信息。 如需点击可取消注释相关代码行。 方法六：动态找图点击 功能：在全屏范围内查找与模板图像相似度达到设定值的目标，并输出所有目标的中心坐标信息，自动点击每个找到的目标。 参数： 模板区域：查找区域的相对坐标，格式为 [x1, y1, x2, y2]。 相似度：相似度阈值，默认为0.8。 流程： 从全屏截图中裁剪出模板图像，并将其转换为Base64编码。 获取屏幕截图并转换为Mat格式。 在全屏范围内进行模板匹配。 如果找到匹配项，则输出每个匹配项的中心坐标信息，并点击每个匹配项的中心位置，返回true；否则返回false。 如果在执行过程中发生异常，则捕获并输出异常信息。 注意事项 所有代码中的相对坐标是相对于屏幕大小的比例值，因此需要确保坐标值正确且与实际屏幕尺寸匹配。 使用Base64编码可以方便地在不同的脚本或系统之间传递图像数据。 释放资源（如recycle()）是防止内存泄漏的重要步骤。 使用二值化阈值可以提高图像匹配的准确性，特别是在颜色复杂的背景下。 opencv.findImagesEx()函数通常依赖于预设的配置文件，该文件中包含了模板图像和查找参数等信息。