AIWORK 软件全功能 OCR 查找区域功能代码示例

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	// 第一个示例：获取屏幕截图并进行 OCR 文字识别（简体中文） var img1 = screen.screenShotFull(); var ocr1 = img1.MLKitOcr('zhs'); var text1 = ocr1.getAllString(); printl(text1); img1.recycle(); /* 说明： - 这是一个最基本的 OCR 示例。 - 使用 MLKitOcr 方法通过简体中文词库识别截图中的文字。 - 最终输出识别到的全文本信息。 */ // 第二个示例：指定区域内的 OCR 文字识别（中文） var img2 = screen.screenShotFull(); var ocrRegion2 = [0, 0.2, 1, 0.6]; var ocrResult2 = img2.MLKitOcrRect('zh', ocrRegion2); var recognizedText2 = ocrResult2.getAllString(); printl("OCR识别结果: " + recognizedText2); img2.recycle(); /* 说明： - 此示例中，OCR 定义了一个特定的屏幕区域来识别文本，避免了全屏识别的开销。 - 使用 MLKitOcrRect 方法优化了识别区域。 */ // 第三个示例：使用 PaddleOCR 识别并查找特定文本 var img3 = screen.screenShotFull(); var ocrResult3 = img3.paddleOCR(640, [0, 0, 1, 1]); var target3 = ocrResult3.findIncludeText("雷电"); if (target3) {     target3.hidClick();     printl("成功点击目标区域: 雷电"); } else {     printl("目标区域未找到: 雷电"); } img3.recycle(); /* 说明： - 示例使用 PaddleOCR 技术识别文本。 - 识别完成后，查找特定文本，并对找到目标进行点击操作。 */ // 第四个示例：全屏 OCR 查找文本内容并点击 var img4 = screen.screenShotFull(); var ocrResult4 = img4.paddleOCR(640, [0, 0, 1, 1]); var target4 = ocrResult4.findIncludeText("雷电"); if (target4) {     target4.click(); } else {     printl("未找到指定文本"); } img4.recycle(); /* 说明： - 该示例与第三个类似，但更高效地处理了查找和目标动作操作。 */ // 第五个示例：查找包含目标文字的多个区域 var img5 = screen.screenShotFull(); var ocrResult5 = img5.MLKitOcr('zh'); var targets5 = ocrResult5.findIncludeTexts("雷电"); if (targets5.length > 0) {     targets5.forEach(target => {         target.click();     }); } else {     printl("未找到指定文本"); } img5.recycle(); /* 说明： - 查找包含目标文字的多个区域，返回所有目标的列表。 - 遍历所有目标，逐一对其执行点击操作。 */ // 第六个示例：获取 OCR 识别到的所有文本并打印 var img6 = screen.screenShotFull(); var ocrResult6 = img6.paddleOCR(640, [0, 0, 1, 1]); var allText6 = ocrResult6.getAllString(); if (!allText6) {     printl("未检测到任何文本"); } else {     printl("检测到的文本内容: " + allText6); } img6.recycle(); /* 说明： - 示例展示如何提取 OCR 识别结果中的所有字符信息。 */ // 第七个示例：通过 MLKitOcr 完全读出屏幕文字 var img7 = screen.screenShotFull(); var ocrResult7 = img7.MLKitOcr('zh'); printl(ocrResult7.getAllString()); img7.recycle(); /* 说明： - 示例使用 MLKitOcr 在全屏范围内提取所有文本信息。 */ // 第八个示例：获取 JSON 格式的 OCR 识别结果 var img8 = screen.screenShotFull(); var ocrResult8 = img8.MLKitOcr('zh'); var jsonResult8 = ocrResult8.getJson(); printl(JSON.stringify(jsonResult8, null, 2)); img8.recycle(); /* 说明： - 此示例展示了如何将 OCR 结果以 JSON 格式获取。 */ // 第九个示例：获取 OCR 的 JSON 表示 var img9 = screen.screenShotFull(); var ocrResult9 = img9.MLKitOcr('zh'); var ocrJson9 = ocrResult9.getJson(); printl("OCR 结果 JSON: " + JSON.stringify(ocrJson9)); img9.recycle(); /* 说明： - 将 OCR 输出结果以 JSON 格式显示，便于程序进一步处理。 */ // 第十个示例：OpenCV OCR 使用 var mat10 = screen.screenShot(720, 1280, 100).getMat(); var seek10 = opencv.OCR(mat10, '自己的库.ocr', 0.95, 0); if (seek10) {     printl(seek10.findIncludeText('蜂')); } else {     printl("未找到了"); } /* 说明： - 使用 OpenCV 库执行 OCR，匹配的置信度为 0.95。 - 根据内容查找包含特定文本的区域。 */ // 第十一个示例：OpenCV OCR 扩展功能使用 var seek11 = opencv.OCREx('多点比色.cv'); if (seek11) {     printl(seek11.findIncludeText('雷电模拟器')); } else {     printl("未找到了"); } var seek11Alt = opencv.OCREx('多点比色.cv'); if (opencv.checkColorsEx('多点比色.cv')) {     printl(seek11Alt.getAllString()); } else {     printl("未找到了"); } /* 说明： - 使用 opencv.OCREx 对指定的 cv 文件进行 OCR 识别。 - 扩展功能 checkColorsEx 用于进一步处理颜色匹配和文本识别结果。 */ 复制代码 将说明单独列在代码块下面。 //第一个var img = screen.screenShotFull();var ocr = img.MLKitOcr('zhs');var text = ocr.getAllString();printl(text);img.recycle(); 说明：截取全屏截图，使用 MLKitOcr（简体中文）进行 OCR 识别，获取识别到的所有文字，并打印结果。最后释放图片资源。 //第二个var img = screen.screenShotFull();var ocrRegion = [0, 0.2, 1, 0.6];var ocrResult = img.MLKitOcrRect('zh', ocrRegion);var recognizedText = ocrResult.getAllString();printl("OCR识别结果: " + recognizedText);img.recycle(); 说明：定义屏幕中特定区域作为 OCR 识别的范围，使用 MLKitOcrRect 进行区域内的文字识别，并打印结果。释放图片资源。 //第三个var img = screen.screenShotFull();let ocrResult = img.paddleOCR(640, [0, 0, 1, 1]);var target = ocrResult.findIncludeText("雷电");if (target) {    target.hidClick();    printl("成功点击目标区域: 雷电");} else {    printl("目标区域未找到: 雷电");}img.recycle(); 说明：全屏截图，使用 paddleOCR 进行 OCR 识别，全屏范围包含的输出结果中查找包含“雷电”的目标，并点击目标区域。 //第四个let img = screen.screenShotFull();let ocrResult = img.paddleOCR(640, [0, 0, 1, 1]);let target = ocrResult.findIncludeText("雷电");if (target) {    target.click();} else {    printl("未找到指定文本");}img.recycle(); 说明：与第三个类似，全屏 OCR 识别，寻找包含“雷电”的文本目标并执行点击操作。 //第五个let img = screen.screenShotFull();let ocrResult = img.MLKitOcr('zh');let targets = ocrResult.findIncludeTexts("雷电");if (targets.length > 0) {    targets.forEach(target => {        target.click();    });} else {    printl("未找到指定文本");}img.recycle(); 说明：全屏使用 MLKitOcr 执行 OCR 识别，寻找多个包含特定文字（如“雷电”）的目标，并依次点击。 //第六个let img = screen.screenShotFull();let ocrResult = img.paddleOCR(640, [0, 0, 1, 1]);let allText = ocrResult.getAllString();if (!allText) {    printl("未检测到任何文本");} else {    printl("检测到的文本内容: " + allText);}img.recycle(); 说明：全屏截图后，通过 paddleOCR 获取屏幕内所有的文字信息，并打印检测到的内容。 //第七个let img = screen.screenShotFull();let ocrResult = img.MLKitOcr('zh');printl(ocrResult.getAllString());img.recycle(); 说明：截屏并调用 MLKitOcr，直接获取所有识别到的字符串并打印。 //第八个let img = screen.screenShotFull();let ocrResult = img.MLKitOcr('zh');let jsonResult = ocrResult.getJson();printl(JSON.stringify(jsonResult, null, 2));img.recycle(); 说明：通过 MLKitOcr 执行 OCR 识别后，获取 JSON 格式的结果并以美化的形式输出。 //第九个let img = screen.screenShotFull();let ocrResult = img.MLKitOcr('zh');let ocrJson = ocrResult.getJson();printl("OCR 结果 JSON: " + JSON.stringify(ocrJson));img.recycle(); 说明：OCR 识别后直接打印 JSON 格式的内容。 //第十个var mat = screen.screenShot(720, 1280, 100).getMat();var seek = opencv.OCR(mat, '蜂群课堂.ocr', 0.95, 0);if (seek) {    printl(seek.findIncludeText('蜂'))} else {    printl("未找到了");} 说明：使用 opencv 库对指定截图获取的矩阵内容通过训练的 .ocr 文件进行 OCR 并查找特定内容。 //第十一个var seek = opencv.OCREx('多点比色.cv');if (seek) {    printl(seek.findIncludeText('雷电模拟器'));} else {    printl("未找到了");} 说明：使用 opencv.OCREx 根据配置文件查找目标文字内容。 这些代码块中展示了如何使用 OCR 工具进行从简单到复杂的文字识别操作，说明部分逐一概述了各代码段的主要功能和处理过程。