autojs多分辨率找透明图(autojs全分辨率找图)

牙叔教程 简单易懂

声明

本教程是教查找透明图的, 找透明图逻辑都是类似的, 不针对任何app.

效果

目标: 找图片中的双人头

本次测试一共使用了三种分辨率的图片

• 1600x720
• 2310x1080

• 2400x1080

每种分辨率各5张,

上图中左上角的头像, 可以看出是一个黑白图片, 是把一张2400x1080的大图, 灰度化, 二值化, 然后裁剪双人区域得到的, 所有分辨率图片找图, 都是用的同一张双人头小图.

有必要继续看下去吗

• 多分辨率找图你有思路吗
• 你会找透明图吗

• 你在多种分辨率下, 找透明图, 会不会?
• 你想不想看几十篇教程来学习sift

• 你会把java版本的sift改成autojs的吗
• 你想花掉两个星期的时间来研究一个东西吗

如果你对以上对你来说, 没有任何问题, 那就没必要看下去, 划走吧.

环境

手机: Mi 11 Pro

Android版本: 11

Autojs版本: 9.0.10

备注

autojs8自带的opencv版本是3, 不包含sift,

autojs9自带的opencv版本是4, 包含sift,

多分辨率找透明图思路

多分辨率找图用sift,

透明图先二值化, 然后再找图

二值化图片

我们需要选择一个合适的阈值来二值化, 因此需要可视化的调整阈值,

本教程挑选的阈值是246,

在这个阈值下, 二值化后的图片上, 只剩下双人头和右下角的星星,

可以最大限度的帮助我们排除图片中的噪音,

下面是阈值为246的时候, 对应的二值图

二值化代码

本代码非常优秀, 即使在ui界面16ms刷新的频率下, 也没有内存泄漏发生,

值得新手仔细研究

"ui";
engines.all().map((ScriptEngine) => {

);
let imgPath = "./截图1.png";
imgPath = files.path(imgPath);
let img = images.read(imgPath);
let bitmap = img.getBitmap();
log(bitmap);
ui.原图.setImageBitmap(bitmap);
ui.seekbar.setMax(255);
let thresholdBitmap;
ui.seekbar.setOnSeekBarChangeListener({
onProgressChanged: function (seekBar, progress, fromUser) {
if (fromUser) {
let lastBitmap = thresholdBitmap;
ui.threshold.setText(String(progress));
let threshold = parseInt(progress);
log("二值化之前 img = " + img);
let thresholdImg = 二值化(img, threshold);
thresholdBitmap = thresholdImg.getBitmap();
ui.二值化.setImageBitmap(thresholdBitmap);
ui.post(function () {
thresholdImg.recycle();
});
if (lastBitmap) {
log("lastBitmap = ");
log(lastBitmap);
lastBitmap.recycle();
}
}
},
});
events.on("exit", function () {
bitmap.recycle();
img.recycle();
thresholdBitmap.recycle();
});
/* ---------------------------自定义函数----------------------------------------------- */
function 二值化(img, threshold) {
log("threshold = " + threshold);
let trainImage = img.mat;
let trainImage_gray = new Mat();
Imgproc.cvtColor(trainImage, trainImage_gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
let binary = new Mat();
// Imgproc.threshold(trainImage_gray, binary, threshold, 255, Imgproc.THRESH_BINARY | Imgproc.THRESH_OTSU);
Imgproc.threshold(trainImage_gray, binary, threshold, 255, Imgproc.THRESH_BINARY);
trainImage_gray.release();
var newImg = com.stardust.autojs.core.image.ImageWrapper.ofMat(binary);
return newImg;
}

裁剪图片

电脑上的话, 我用的是ps裁剪图片,

手机上的话, 可以使用有裁剪功能的app,

如果你找不到合适的app, 可以公众号回复 照片编辑器

该app有裁剪功能,

下面是我们从二值图中, 裁剪出的双人头

保存图片到sd卡

opencv中的图片格式都是Mat, 把Mat保存到sd卡, 代码如下

function viewMat(mat) {
let mat2 = mat.clone();
Imgproc.cvtColor(mat, mat2, Imgproc.COLOR_BGRA2RGBA);
let tempFilePath = files.join(files.getSdcardPath(), "脚本", "mat.png");
Imgcodecs.imwrite(tempFilePath, mat2);
mat2.release();
app.viewFile(tempFilePath);
}

中间有一行转换颜色的代码, 是因为mat默认使用bgr, 而不是rgb,

不转换颜色的话, 图片颜色看着就不正常.

读到这里你应该有这些东西了

• 原图
• 二值化的原图

• 裁剪出来的双人头小图

接下来就该sift上场了

sift找图效果

图片中连接双人头的彩色线两端的点, 就是sift在两种图片中找到的相似度最高的特征点,

在右下角的星星上, 也有一个特征点, 因此有一条紫色的线连过去了,

图片中的蓝色矩形是用来包裹相似特征点的,

再看看别的图

这张图效果就很好, 没有受到右下角星星的影响, 在看看别的图片

从图片中可以看到, 右下角的星星影响了我们的找图, 因此我们找图的时候,

可以先裁剪掉右侧对我们找图无用的图片, 比如把图片右侧三分之一的都裁减掉,

这样就避免了右下角星星对找图的影响.

所有没用的地方都可以预先裁减掉, 然后再去找图

因此, 我的自定义方法就有一个区域参数,

只保留我们有用的部分, 图片中的其他部分, 全部裁掉

/**
* @description:
* @param {img} bigImg
* @param {img} smallImg
* @param {Array} rect [left, top, right, bottom]
* @return {Array} [left, top, right, bottom]
*/
function findImageSift(bigImg, smallImg, rect) {...}

总结

以上就是查找透明图的基本步骤,

这种方法理论是可行的, 实际效果, 我们要测试后才知道,

该方法是否符合任何场景呢?

当然是不可能的, 我们会遇到不同的场景, 需要对每个场景采取合适的方法,

找图这种, 我不认为有通用的方法, 尤其是手机分辨率那么多种,

但本方案是目前此场景中最合适的方案,

学会这个, 你的找图功力又前进一大步,

你的找图功力, 即将大圆满呢, 给自己点个赞吧 !

名人名言

思路是最重要的, 其他的百度, bing, stackoverflow, github, 安卓文档, autojs文档, 最后才是群里问问--- 牙叔教程

声明

部分内容来自网络本教程仅用于学习, 禁止用于其他用途

以上内容来源于网络，由“WiFi之家网”整理收藏！