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[宣传软件网站动态] AIWROK软件图像视觉处理[opencv]小结2

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资讯发布日期:2025-10-21

资讯发布简介:AIWROK软件图像视觉处理[opencv]小结2

资讯关键词:AIWROK软件图像视觉处理[opencv]小结2

资讯所属分类:IT资讯 

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AIWROK软件图像视觉处理[opencv]小结2 AIWROK软件图像视觉处理[opencv]小结2 b2b软件

AIWROK软件图像视觉处理[opencv]小结2 b2b软件

AIWROK软件图像视觉处理[opencv]小结2 b2b软件

  1. // 🍎交流QQ群711841924群一,苹果内测群,528816639

  2. // 方法 1:coverageArea:图片抹除
  3. /**
  4. * 项目        内容
  5. * 函数声明        Mat coverageArea(Mat arg0, double arg1, int[] arg2)
  6. * 返回值        Mat
  7. * 参数 1        Mat arg0: 图片
  8. * 参数 2        double arg1: 灰度 0-255
  9. * 参数 3        int[] arg2: 区域数组[0,0,1,1]
  10. * 案例:
  11. */
  12. // 正确的 coverageArea 示例
  13. // 根据函数签名: Mat coverageArea(Mat arg0, double arg1, int[] arg2)
  14. function correctCoverageAreaExample() {
  15.     printl("开始正确的 coverageArea 示例");
  16.    
  17.     try {
  18.         // 截屏并获取图像
  19.         var mat = screen.screenShot(400, 400, 100).getMat();
  20.         printl("截屏成功,Mat 尺寸: " + mat.width() + "x" + mat.height());
  21.         
  22.         // 创建区域数组 [左, 上, 右, 下] (百分比)
  23.         // 查找整个图像区域
  24.         var regionArray = [0, 0, 1, 1];
  25.         
  26.         // 调用 coverageArea 函数
  27.         // 参数: 图像Mat, 灰度值0, 区域数组
  28.         var resultMat = opencv.coverageArea(mat, 0, regionArray);
  29.         
  30.         printl(resultMat);
  31.         
  32.         // 释放资源
  33.         mat = null;
  34.         if (resultMat != null) {
  35.             resultMat = null;
  36.         }
  37.     } catch (e) {
  38.         printl("执行 coverageArea 时发生错误: " + String(e));
  39.     }
  40.    
  41.     printl("示例执行完毕");
  42. }
  43. // 运行示例
  44. correctCoverageAreaExample();


  45. // 方法2:dilateImage:图像膨胀  
  46. /**
  47. * 项目        内容
  48. * 函数声明        Mat dilateImage(Mat arg0, int arg1, int arg2)
  49. * 返回值        Mat
  50. * 参数 1        Mat arg0: mat 图片
  51. * 参数 2        int arg1: 水平膨胀系数
  52. * 参数 3        int arg2: 竖直膨胀系数
  53. * 案例:
  54. */
  55. function 图色930021(){
  56.    // 截屏并转成mat格式
  57.    var mat = screen.screenShot(900, 1600, 100).getMat();
  58.   // 膨胀
  59.   opencv.dilateImage(mat, 4, 4);
  60.   return mat;
  61. }
  62. let matDilate:Mat = 图色930021();
  63. printl(matDilate);


  64. // 方法3:drawRect:Shape 绘制  
  65. /**
  66. * 项目        内容
  67. * 功能        Shape 绘制
  68. * 函数声明        (未提供详细信息)
  69. * 返回值        (未提供详细信息)
  70. * 参数        (未提供详细信息)
  71. * 案例        (未提供详细信息)
  72. */


  73. // 方法4:erodeImage:图像腐蚀  
  74. /**
  75. * 项目        内容
  76. * 功能        图像腐蚀
  77. * 函数声明        Mat erodeImage(Mat arg0, int arg1, int arg2)
  78. * 返回值        Mat
  79. * 参数 1        Mat arg0: mat 图片
  80. * 参数 2        int arg1: 水平腐蚀系数
  81. * 参数 3        int arg2: 竖直腐蚀系数
  82. * 案例:
  83. */
  84. function 图色152593(){
  85.    // 截屏并转成mat格式
  86.    var mat = screen.screenShot(900, 1600, 100).getMat();
  87.   // 腐蚀
  88.   opencv.erodeImage(mat, 4, 4);
  89.   return mat;
  90. }
  91. let matErode:Mat = 图色152593();
  92. printl(matErode);


  93. // 方法5:filtersEx:cv 文件滤镜  
  94. /**
  95. * 项目        内容
  96. * 功能        cv 文件滤镜
  97. * 函数声明        Mat filtersEx(String arg0)
  98. * 返回值        Mat
  99. * 参数        String arg0: cv 文件名
  100. * 案例:
  101. */
  102. var matFilter:Mat = opencv.filtersEx('图色358384.cv');
  103. printl(matFilter);


  104. // 方法6:findImageOneKAZE:找图(KAZE 算法)
  105. /**
  106. * 项目        内容
  107. * 功能        找图 KAZE 算法
  108. * 函数声明        detect findImageOneKAZE(Mat arg0, Mat arg1, Mat arg2)
  109. * 返回值        detect
  110. * 参数        Mat arg0(参数描述未详细说明)、Mat arg1(参数描述未详细说明)、Mat arg2(参数描述未详细说明)
  111. * 案例:
  112. */
  113. var image1 = new image();
  114. image1.read("sdcard/auto/1.jpg");
  115. var image2 = new image();
  116. image2.read("sdcard/auto/2.jpg");
  117. var c = new Mat();
  118. var resKAZE = opencv.findImageOneKAZE(image2.getMat(), image1.getMat(), c);
  119. printl(resKAZE);
复制代码


方法 1:coverageArea:图片抹除
项目
内容
函数声明
Mat coverageArea(Mat arg0, double arg1, int[] arg2)
返回值
Mat
参数 1
Mat arg0
: 图片
参数 2
double arg1
: 灰度 0-255
参数 3
int[] arg2
: 区域数组[0,0,1,1]
案例
// 正确的 coverageArea 示例
// 根据函数签名: Mat coverageArea(Mat arg0, double arg1, int[] arg2)
function correctCoverageAreaExample() {
    printl("开始正确的 coverageArea 示例");
   
    try {
        // 截屏并获取图像
        var mat = screen.screenShot(400, 400, 100).getMat();
        printl("截屏成功,Mat 尺寸: " + mat.width() + "x" + mat.height());
        
        // 创建区域数组 [左, 上, 右, 下] (百分比)
        // 查找整个图像区域
        var regionArray = [0, 0, 1, 1];
        
        // 调用 coverageArea 函数
        // 参数: 图像Mat, 灰度值0, 区域数组
        var resultMat = opencv.coverageArea(mat, 0, regionArray);
        
        printl(resultMat);
        
        // 释放资源
        mat = null;
        if (resultMat != null) {
            resultMat = null;
        }
    } catch (e) {
        printl("执行 coverageArea 时发生错误: " + String(e));
    }
   
    printl("示例执行完毕");
}
// 运行示例
correctCoverageAreaExample();
方法2:dilateImage:图像膨胀  
项目
内容
函数声明
Mat dilateImage(Mat arg0, int arg1, int arg2)
返回值
Mat
参数 1
Mat arg0
: mat 图片
参数 2
int arg1
: 水平膨胀系数
参数 3
int arg2
: 竖直膨胀系数
案例
let mat:Mat=图色930021();
printl(mat);
function 图色930021(){
   //截屏并转成mat格式
   var mat=screen.screenShot(900,1600,100).getMat();
  //膨胀
  opencv.dilateImage(mat,4,4);
  return mat;
}
方法3:drawRect:Shape 绘制  
方法4:erodeImage:图像腐蚀  

项目
内容
功能
图像腐蚀
函数声明
Mat erodeImage(Mat arg0, int arg1, int arg2)
返回值
Mat
参数 1
Mat arg0
: mat 图片
参数 2
int arg1
: 水平腐蚀系数
参数 3
int arg2
: 竖直腐蚀系数
案例
let mat:Mat=图色152593();
printl(mat);
function 图色152593(){
   //截屏并转成mat格式
   var mat=screen.screenShot(900,1600,100).getMat();
  //腐蚀
  opencv.erodeImage(mat,4,4);
  return mat;
}
方法5:filtersEx:cv 文件滤镜  

项目
内容
功能
cv 文件滤镜
函数声明
Mat filtersEx(String arg0)
返回值
Mat
参数
String arg0
: cv 文件名
案例
var mat=opencv.filtersEx('图色358384.cv')
printl(mat)  
方法6:findImageOneKAZE:找图(KAZE 算法)
  
项目
内容
功能
找图 KAZE 算法
函数声明
detect findImageOneKAZE(Mat arg0, Mat arg1, Mat arg2)
返回值
detect
参数
Mat arg0
(参数描述未详细说明)Mat arg1
(参数描述未详细说明)Mat arg2
(参数描述未详细说明)
案例
var image1=new image();
image1.read("sdcard/auto/1.jpg")
var image2=new image();
image2.read("sdcard/auto/2.jpg")
var c=new Mat();
var res=opencv.findImageOneKAZE(image2.getMat(),image1.getMat(),c)
printl(res);





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