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标题: AWIROK软件opencv原生模板找图转座标方法 [打印本页]

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作者: 发帖软件    时间: 3 天前
标题: AWIROK软件opencv原生模板找图转座标方法

这段代码是使用OpenCV库进行图像匹配的JavaScript代码示例。它的主要功能是在一个较大的图像中查找一个小图像的位置。以下是代码的详细说明：

• 导入OpenCV库：
  

• importClass(org.opencv.imgproc.Imgproc)：导入图像处理类Imgproc，该类包含了图像模板匹配的方法。
• importClass(org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs)：导入图像编码解码类Imgcodecs，该类用于读取和写入图像文件，以及将字节数组转换为Mat对象。
• importPackage(org.opencv.core)：导入OpenCV的核心包，包含了图像表示类Mat，以及其他诸如矩形Rect、尺寸Size等类。
  

• 定义Base64转Mat函数：
  

• base64ToMat(base64)：这个函数接收一个Base64编码的字符串作为参数，将其解码为字节数组，然后使用Imgcodecs.imdecode方法将字节数组转换为Mat对象，并返回这个Mat对象。
• android.util.Base64.decode(base64, android.util.Base64.DEFAULT)：解码Base64编码的图像字符串。
• Imgcodecs.imdecode(new MatOfByte(decodedBytes), Imgcodecs.IMREAD_COLOR)：将解码得到的字节数组转换为Mat对象，其中IMREAD_COLOR表示以彩色模式读取图像。
  

• 准备图像数据：
  

• small 和 big：这两个变量分别存储了小图像和大图像的Base64编码字符串。你需要将实际的Base64编码字符串替换此处的占位符文本。
• sourceMat 和 templateMat：通过base64ToMat函数将小图像和大图像的Base64编码字符串转换为Mat对象，分别存储在这两个变量中。
  

• 图像匹配：
  

• for (var i = 0; i < 200; i++) {...}：循环200次进行图像匹配操作。
• Imgproc.matchTemplate(sourceMat, templateMat, result, Imgproc.TM_CCOEFF_NORMED)：在大图像（sourceMat）中查找小图像（templateMat），并将匹配结果存储在result Mat对象中。TM_CCOEFF_NORMED是一种匹配方法。
• Core.minMaxLoc(result)：计算匹配结果矩阵中最小值和最大值的位置和值。
• if (mmr.maxVal > 0.9) {...}：如果匹配的最大值大于0.9（即匹配度超过90%），则认为找到了匹配的小图像。
• var rect = new Rect(mmr.maxLoc, new Size(templateMat.cols(), templateMat.rows()))：根据匹配结果的最大值位置创建一个矩形对象，该矩形的大小与小图像相同。
• printl("匹配结果",i, "找到模板在位置: " + rect)：打印匹配结果，包括匹配次数和找到的小图像的位置。
  

• 释放资源：
  

• result.release()：每次循环后释放结果Mat对象占用的内存。
• printl(i, '耗时', (new Date().getTime() - t))：循环结束后打印总的匹配次数和整个过程耗时。
• sourceMat.release();templateMat.release();：最后释放大图像和小图像的Mat对象占用的内存。
  

这段代码适用于在安卓平台上使用JavaScript调用OpenCV库进行图像匹配，例如在自动化测试脚本中查找某个按钮或图标在屏幕上的位置。注意，实际运行时需要确保OpenCV已正确集成到你的项目中。

1. 
   
2. importClass(org.opencv.imgproc.Imgproc)
   
3. importClass(org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs);
   
4. importPackage(org.opencv.core);
   
5. 
   
6. function base64ToMat(base64) {
   
7.     // 解码Base64字符串为字节数组
   
8.     var decodedBytes = android.util.Base64.decode(base64, android.util.Base64.DEFAULT);
   
9.     // 使用Imgcodecs将字节数组转换为Mat对象
   
10.     var mat = Imgcodecs.imdecode(new MatOfByte(decodedBytes), Imgcodecs.IMREAD_COLOR);
    
11.     return mat;
    
12. }
    
13. 
    
14. 
    
15. var small = "这里是你的小图像Base64编码字符串";
    
16. var big = "这里是你的大图像Base64编码字符串";
    
17. var sourceMat = base64ToMat(small)
    
18. var templateMat = base64ToMat(big)
    
19. 
    
20. // var sourceMat = screen.screenShot(432, 768, 100).getMat()
    
21. // var sourceMat = Imgcodecs.imread('/sdcard/Pictures/2.jpg');
    
22. // var templateMat = Imgcodecs.imread('/sdcard/Pictures/1.jpg');
    
23. 
    
24. var t = new Date().getTime()
    
25. for (var i = 0; i < 200; i++) {
    
26.     var result = new org.opencv.core.Mat();
    
27.     Imgproc.matchTemplate(sourceMat, templateMat, result, Imgproc.TM_CCOEFF_NORMED);
    
28.     var mmr = Core.minMaxLoc(result);
    
29.     if (mmr.maxVal > 0.9) {
    
30.         var rect = new Rect(mmr.maxLoc, new Size(templateMat.cols(), templateMat.rows()));
    
31.         printl("匹配结果",i, "找到模板在位置: " + rect);
    
32.     }
    
33.     result.release();
    
34. }
    
35. printl(i, '耗时', (new Date().getTime() - t))
    
36. sourceMat.release();
    
37. templateMat.release();
    
38. 
    

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