注册 登录
发贴工具
自动发帖软件»群发软件 › 群发软件公告教程 › AIWORK源码分享 › AIWROK软件苹果系统找图方法完整示例集合
返回列表 发帖
查看: 5|回复: 0
打印 上一主题 下一主题

[24小时收录超级好的网站] AIWROK软件苹果系统找图方法完整示例集合

[复制链接]

2466

主题

2514

帖子

1万

积分

积分
14998
跳转到指定楼层
楼主
发帖软件 发表于 5 小时前 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
AIWROK软件苹果系统找图方法完整示例集合 群发软件发帖工具

AIWROK软件苹果系统找图方法完整示例集合

  1. // 苹果系统找图方法汇集示例
  2. // 交流QQ群711841924
  3. // 苹果系统找图方法完整示例集合

  5. function sleep(ms) {
  6.     return new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms));
  7. }

  9. function main() {
  10.     printl("========== 苹果系统找图方法汇集示例 ==========\n");

  12.     example1_findImagesEx();      // 示例1: CV文件模板匹配找图（最基础用法）
  13.     example2_findImages();        // 示例2: 多图查找（支持超时和质量设置）
  14.     example3_templateMatch();     // 示例3: 多模板匹配查找
  15.     example4_findImagesEx_multi(); // 示例4: 单CV文件查找多个目标
  16.     example5_findImages_region();  // 示例5: 指定区域找图
  17.     example6_findImages_timeout(); // 示例6: 带超时的找图
  18.     example7_templateMatch_best(); // 示例7: 只返回最佳匹配
  19.     example8_findImages_quality(); // 示例8: 不同截图质量的找图
  20.     example9_templateMatch_region(); // 示例9: 指定区域的模板匹配
  21.     example10_findImages_threshold(); // 示例10: 不同相似度阈值的找图
  22.     example11_comprehensive_flow(); // 示例11: 综合自动化流程（实战案例）

  24.     printl("\n========== 所有示例执行完毕 ==========");
  25. }

  27. // 方法一：findImagesEx - CV文件模板匹配找图（最基础用法）
  28. function example1_findImagesEx() {
  29.     printl("【示例1】findImagesEx - CV文件模板匹配找图");
  30.     printl("适用场景：查找单个图片模板，最简单直接的找图方法");
  31.     printl("演示效果：交替点击两个不同的目标");
  32.     printl("等待2秒确保屏幕加载完成...");
  33.     sleep(2000);
  34.    
  35.     try {
  36.         var detects1 = opencv.findImagesEx('图色769598.cv');
  37.         if (detects1 != null && detects1.length > 0) {
  38.             printl("✓ 找到目标1，数量: " + detects1.length);
  39.             var rect1 = detects1[0].getRect();
  40.             printl("目标1中心点: x=" + rect1.getCenterX() + ", y=" + rect1.getCenterY());
  41.             printl("点击目标1");
  42.             detects1[0].clickRandom();
  43.             sleep(1000);
  44.         } else {
  45.             printl("✗ 未找到目标1，等待1秒后重试...");
  46.             sleep(1000);
  47.             detects1 = opencv.findImagesEx('图色769598.cv');
  48.             if (detects1 != null && detects1.length > 0) {
  49.                 printl("✓ 重试后找到目标1，数量: " + detects1.length);
  50.                 var rect1 = detects1[0].getRect();
  51.                 printl("目标1中心点: x=" + rect1.getCenterX() + ", y=" + rect1.getCenterY());
  52.                 printl("点击目标1");
  53.                 detects1[0].clickRandom();
  54.                 sleep(1000);
  55.             } else {
  56.                 printl("✗ 重试后仍未找到目标1");
  57.             }
  58.         }

  60.         var detects2 = opencv.findImagesEx('图色781849.cv');
  61.         if (detects2 != null && detects2.length > 0) {
  62.             printl("✓ 找到目标2，数量: " + detects2.length);
  63.             var rect2 = detects2[0].getRect();
  64.             printl("目标2中心点: x=" + rect2.getCenterX() + ", y=" + rect2.getCenterY());
  65.             printl("点击目标2");
  66.             detects2[0].clickRandom();
  67.             sleep(1000);
  68.         } else {
  69.             printl("✗ 未找到目标2");
  70.         }
  71.     } catch (e) {
  72.         printl("错误: " + e);
  73.     }
  74.     printl("");
  75. }

  77. // 方法二：findImages - 多图查找（支持超时和质量设置）
  78. function example2_findImages() {
  79.     printl("【示例2】findImages - 多图查找");
  80.     printl("适用场景：同时查找多张相似图片，支持设置超时和截图质量");
  81.     try {
  82.         var targetImages = ['图色769598.cv', '图色769599.cv'];
  83.         var multiFindResults = opencv.findImages(targetImages, 0.7, 3000, 1, [0, 0, 1, 1]);
  84.         
  85.         if (multiFindResults != null) {
  86.             printl("多图查找成功，找到目标数量: " + multiFindResults.length);
  87.             for (var i = 0; i < Math.min(3, multiFindResults.length); i++) {
  88.                 printl("目标" + i + ": x=" + multiFindResults[i].x + ", y=" + multiFindResults[i].y);
  89.             }
  90.             
  91.             if (multiFindResults.length > 0) {
  92.                 printl("点击第一个目标");
  93.                 multiFindResults[0].clickRandom();
  94.             }
  95.         } else {
  96.             printl("多图查找超时或失败");
  97.         }
  98.     } catch (e) {
  99.         printl("错误: " + e);
  100.     }
  101.     printl("");
  102. }

  104. // 方法三：templateMatch - 多模板匹配查找目标对象
  105. function example3_templateMatch() {
  106.     printl("【示例3】templateMatch - 多模板匹配查找");
  107.     printl("适用场景：基于多个模板图片在指定图像中匹配目标，可设置匹配区域、阈值等");
  108.     try {
  109.         var image = screen.screenShotFull();
  110.         var mat = image.getMat();
  111.         
  112.         var templates = ['图色769598.cv', '图色769599.cv'];
  113.         var matchResults = opencv.templateMatch(mat, templates, 0.8, [0, 0, 1, 1], false);
  114.         
  115.         if (matchResults != null && matchResults.length > 0) {
  116.             printl("模板匹配成功，找到目标数量: " + matchResults.length);
  117.             for (var i = 0; i < Math.min(3, matchResults.length); i++) {
  118.                 printl("目标" + i + ": x=" + matchResults[i].x + ", y=" + matchResults[i].y +
  119.                       ", width=" + matchResults[i].width + ", height=" + matchResults[i].height);
  120.             }
  121.             
  122.             printl("点击第一个目标");
  123.             matchResults[0].clickRandom();
  124.         } else {
  125.             printl("模板匹配未找到目标");
  126.         }
  127.         
  128.         mat.close();
  129.         image.close();
  130.     } catch (e) {
  131.         printl("错误: " + e);
  132.     }
  133.     printl("");
  134. }

  136. // 方法四：findImagesEx - 单CV文件查找多个目标
  137. function example4_findImagesEx_multi() {
  138.     printl("【示例4】findImagesEx - 单CV文件查找多个目标");
  139.     printl("适用场景：屏幕中存在多个相同的目标，需要全部找到");
  140.     printl("注意：此示例在示例1执行后运行，屏幕状态可能已改变");
  141.     try {
  142.         var detects = opencv.findImagesEx('图色769598.cv');
  143.         if (detects != null && detects.length > 0) {
  144.             printl("找到 " + detects.length + " 个目标");
  145.             
  146.             for (var i = 0; i < detects.length; i++) {
  147.                 var rect = detects[i].getRect();
  148.                 printl("目标" + i + ": 中心点 x=" + rect.getCenterX() + ", y=" + rect.getCenterY());
  149.             }
  150.             
  151.             printl("点击所有目标");
  152.             for (var i = 0; i < detects.length; i++) {
  153.                 detects[i].clickRandom();
  154.                 sleep(500);
  155.             }
  156.         } else {
  157.             printl("未找到目标");
  158.         }
  159.     } catch (e) {
  160.         printl("错误: " + e);
  161.     }
  162.     printl("");
  163. }

  165. // 方法五：findImages - 指定区域找图
  166. function example5_findImages_region() {
  167.     printl("【示例5】findImages - 指定区域找图");
  168.     printl("适用场景：只在屏幕的特定区域查找目标，提高查找效率");
  169.     try {
  170.         var targetImages = ['图色769598.cv'];
  171.         
  172.         var region = [0.2, 0.2, 0.8, 0.8];
  173.         printl("查找区域: [" + region.join(", ") + "]");
  174.         printl("说明：区域坐标为百分比，[0.2, 0.2, 0.8, 0.8] 表示从屏幕20%位置开始查找");
  175.         
  176.         var regionResults = opencv.findImages(targetImages, 0.7, 3000, 1, region);
  177.         
  178.         if (regionResults != null) {
  179.             printl("在指定区域内找到 " + regionResults.length + " 个目标");
  180.             if (regionResults.length > 0) {
  181.                 regionResults[0].clickRandom();
  182.             }
  183.         } else {
  184.             printl("指定区域内未找到目标");
  185.         }
  186.     } catch (e) {
  187.         printl("错误: " + e);
  188.     }
  189.     printl("");
  190. }

  192. // 方法六：findImages - 带超时的找图
  193. function example6_findImages_timeout() {
  194.     printl("【示例6】findImages - 带超时的找图");
  195.     printl("适用场景：设置查找超时时间，避免长时间等待");
  196.     try {
  197.         var targetImages = ['图色769598.cv'];
  198.         
  199.         printl("开始查找，超时时间: 5000毫秒");
  200.         printl("说明：如果5000毫秒内未找到目标，将返回null");
  201.         
  202.         var timeoutResults = opencv.findImages(targetImages, 0.7, 5000, 1, [0, 0, 1, 1]);
  203.         
  204.         if (timeoutResults != null) {
  205.             printl("在超时前找到目标");
  206.             timeoutResults[0].clickRandom();
  207.         } else {
  208.             printl("查找超时，未找到目标");
  209.         }
  210.     } catch (e) {
  211.         printl("错误: " + e);
  212.     }
  213.     printl("");
  214. }

  216. // 方法七：templateMatch - 只返回最佳匹配
  217. function example7_templateMatch_best() {
  218.     printl("【示例7】templateMatch - 只返回最佳匹配");
  219.     printl("适用场景：只关心最匹配的结果，忽略其他匹配项");
  220.     try {
  221.         var image = screen.screenShotFull();
  222.         var mat = image.getMat();
  223.         
  224.         var templates = ['图色769598.cv', '图色769599.cv'];
  225.         
  226.         printl("查找最佳匹配（best=true）");
  227.         printl("说明：只返回相似度最高的一个匹配结果");
  228.         
  229.         var bestMatch = opencv.templateMatch(mat, templates, 0.8, [0, 0, 1, 1], true);
  230.         
  231.         if (bestMatch != null && bestMatch.length > 0) {
  232.             printl("找到最佳匹配: x=" + bestMatch[0].x + ", y=" + bestMatch[0].y);
  233.             bestMatch[0].clickRandom();
  234.         } else {
  235.             printl("未找到最佳匹配");
  236.         }
  237.         
  238.         mat.close();
  239.         image.close();
  240.     } catch (e) {
  241.         printl("错误: " + e);
  242.     }
  243.     printl("");
  244. }

  246. // 方法八：findImages - 不同截图质量的找图
  247. function example8_findImages_quality() {
  248.     printl("【示例8】findImages - 不同截图质量的找图");
  249.     printl("适用场景：根据需求选择不同的截图质量，平衡速度和准确度");
  250.     try {
  251.         var targetImages = ['图色769598.cv'];
  252.         
  253.         printl("测试不同截图质量：");
  254.         printl("质量0（标清）：速度快，适合快速查找");
  255.         var result0 = opencv.findImages(targetImages, 0.7, 3000, 0, [0, 0, 1, 1]);
  256.         printl("  标清结果: " + (result0 != null ? "找到" : "未找到"));
  257.         
  258.         printl("质量1（高清）：速度中等，适合一般场景");
  259.         var result1 = opencv.findImages(targetImages, 0.7, 3000, 1, [0, 0, 1, 1]);
  260.         printl("  高清结果: " + (result1 != null ? "找到" : "未找到"));
  261.         
  262.         printl("质量2（超清）：速度慢，适合精细查找");
  263.         var result2 = opencv.findImages(targetImages, 0.7, 3000, 2, [0, 0, 1, 1]);
  264.         printl("  超清结果: " + (result2 != null ? "找到" : "未找到"));
  265.         
  266.     } catch (e) {
  267.         printl("错误: " + e);
  268.     }
  269.     printl("");
  270. }

  272. // 方法九：templateMatch - 指定区域的模板匹配
  273. function example9_templateMatch_region() {
  274.     printl("【示例9】templateMatch - 指定区域的模板匹配");
  275.     printl("适用场景：在屏幕的特定区域内进行模板匹配");
  276.     try {
  277.         var image = screen.screenShotFull();
  278.         var mat = image.getMat();
  279.         
  280.         var templates = ['图色769598.cv'];
  281.         var region = [0.3, 0.3, 0.7, 0.7];
  282.         
  283.         printl("在区域 [" + region.join(", ") + "] 内进行模板匹配");
  284.         printl("说明：只在屏幕中央区域查找，提高效率");
  285.         
  286.         var matchResults = opencv.templateMatch(mat, templates, 0.8, region, false);
  287.         
  288.         if (matchResults != null && matchResults.length > 0) {
  289.             printl("在指定区域内找到 " + matchResults.length + " 个目标");
  290.             matchResults[0].clickRandom();
  291.         } else {
  292.             printl("指定区域内未找到目标");
  293.         }
  294.         
  295.         mat.close();
  296.         image.close();
  297.     } catch (e) {
  298.         printl("错误: " + e);
  299.     }
  300.     printl("");
  301. }

  303. // 方法十：findImages - 不同相似度阈值的找图
  304. function example10_findImages_threshold() {
  305.     printl("【示例10】findImages - 不同相似度阈值的找图");
  306.     printl("适用场景：根据需求调整相似度阈值，平衡精确度和召回率");
  307.     try {
  308.         var targetImages = ['图色769598.cv'];
  309.         
  310.         printl("测试不同相似度阈值：");
  311.         printl("阈值0.5（宽松）：容易找到，但可能误匹配");
  312.         var result05 = opencv.findImages(targetImages, 0.5, 3000, 1, [0, 0, 1, 1]);
  313.         printl("  阈值0.5结果: " + (result05 != null ? result05.length + "个" : "未找到"));
  314.         
  315.         printl("阈值0.7（中等）：平衡精确度和召回率");
  316.         var result07 = opencv.findImages(targetImages, 0.7, 3000, 1, [0, 0, 1, 1]);
  317.         printl("  阈值0.7结果: " + (result07 != null ? result07.length + "个" : "未找到"));
  318.         
  319.         printl("阈值0.9（严格）：只匹配非常相似的目标");
  320.         var result09 = opencv.findImages(targetImages, 0.9, 3000, 1, [0, 0, 1, 1]);
  321.         printl("  阈值0.9结果: " + (result09 != null ? result09.length + "个" : "未找到"));
  322.         
  323.     } catch (e) {
  324.         printl("错误: " + e);
  325.     }
  326.     printl("");
  327. }

  329. // 方法十一：综合自动化流程 - 完整的自动化操作流程（实战案例）
  330. function example11_comprehensive_flow() {
  331.     printl("【示例11】综合自动化流程 - 实战案例");
  332.     printl("适用场景：完整的自动化操作流程，模拟实际应用");
  333.     try {
  334.         printl("========== 步骤1: 使用findImagesEx查找第一个目标 ==========");
  335.         var detects1 = opencv.findImagesEx('图色769598.cv');
  336.         if (detects1 != null && detects1.length > 0) {
  337.             printl("✓ 找到目标1，点击");
  338.             printl("  位置: x=" + detects1[0].x + ", y=" + detects1[0].y);
  339.             detects1[0].clickRandom();
  340.             sleep(2000);
  341.             
  342.             printl("\n========== 步骤2: 使用findImages查找多个目标 ==========");
  343.             var targetImages = ['图色769598.cv', '图色769599.cv'];
  344.             printl("查找图片列表: " + targetImages.join(", "));
  345.             var multiResults = opencv.findImages(targetImages, 0.7, 3000, 1, [0, 0, 1, 1]);
  346.             
  347.             if (multiResults != null) {
  348.                 printl("✓ 找到 " + multiResults.length + " 个目标");
  349.                 if (multiResults.length > 0) {
  350.                     printl("✓ 点击第一个目标");
  351.                     multiResults[0].clickRandom();
  352.                     sleep(2000);
  353.                 }
  354.                
  355.                 printl("\n========== 步骤3: 使用templateMatch在指定区域查找 ==========");
  356.                 var image = screen.screenShotFull();
  357.                 var mat = image.getMat();
  358.                 var templates = ['图色769598.cv'];
  359.                 var region = [0.3, 0.3, 0.7, 0.7];
  360.                
  361.                 printl("在区域 [" + region.join(", ") + "] 内查找");
  362.                 printl("说明：只在屏幕中央区域查找，提高效率");
  363.                 var matchResults = opencv.templateMatch(mat, templates, 0.8, region, true);
  364.                
  365.                 if (matchResults != null && matchResults.length > 0) {
  366.                     printl("✓ 在指定区域内找到目标");
  367.                     printl("  位置: x=" + matchResults[0].x + ", y=" + matchResults[0].y);
  368.                     matchResults[0].clickRandom();
  369.                 } else {
  370.                     printl("✗ 指定区域内未找到目标");
  371.                 }
  372.                
  373.                 mat.close();
  374.                 image.close();
  375.                
  376.                 printl("\n========== 步骤4: 查找所有相同目标并批量点击 ==========");
  377.                 var allDetects = opencv.findImagesEx('图色769598.cv');
  378.                 if (allDetects != null && allDetects.length > 0) {
  379.                     printl("✓ 找到 " + allDetects.length + " 个相同目标");
  380.                     printl("开始批量点击...");
  381.                     for (var i = 0; i < allDetects.length; i++) {
  382.                         printl("  点击目标 " + (i + 1) + "/" + allDetects.length);
  383.                         allDetects[i].clickRandom();
  384.                         sleep(300);
  385.                     }
  386.                     printl("✓ 批量点击完成");
  387.                 } else {
  388.                     printl("✗ 未找到目标");
  389.                 }
  390.             } else {
  391.                 printl("✗ 多图查找失败");
  392.             }
  393.         } else {
  394.             printl("✗ 未找到目标1");
  395.         }
  396.         
  397.         printl("\n========== 综合流程执行完成 ==========");
  398.     } catch (e) {
  399.         printl("综合流程错误: " + e);
  400.     }
  401.     printl("");
  402. }

  404. // ========== 实用辅助函数集合 ==========

  406. // 辅助函数1：安全找图（带重试机制）
  407. function safeFindImage(cvFile, maxRetries) {
  408.     printl("【辅助函数】safeFindImage - 安全找图（带重试机制）");
  409.     for (var retry = 0; retry < maxRetries; retry++) {
  410.         try {
  411.             printl("查找图片: " + cvFile + " (尝试 " + (retry + 1) + "/" + maxRetries + ")");
  412.             var detects = opencv.findImagesEx(cvFile);
  413.             
  414.             if (detects != null && detects.length > 0) {
  415.                 printl("✓ 找到目标");
  416.                 return detects;
  417.             }
  418.             
  419.             if (retry < maxRetries - 1) {
  420.                 printl("未找到，等待重试...");
  421.                 sleep(1000);
  422.             }
  423.         } catch (error) {
  424.             printl("查找出错: " + error);
  425.             if (retry < maxRetries - 1) {
  426.                 sleep(2000);
  427.             }
  428.         }
  429.     }
  430.     printl("✗ 未找到图片: " + cvFile);
  431.     return null;
  432. }

  434. // 辅助函数2：批量点击所有匹配目标
  435. function clickAllTargets(detects) {
  436.     printl("【辅助函数】clickAllTargets - 批量点击所有匹配目标");
  437.     if (detects == null || detects.length === 0) {
  438.         printl("没有可点击的目标");
  439.         return;
  440.     }
  441.    
  442.     printl("准备点击 " + detects.length + " 个目标");
  443.     for (var i = 0; i < detects.length; i++) {
  444.         printl("点击目标 " + (i + 1) + ": x=" + detects[i].x + ", y=" + detects[i].y);
  445.         detects[i].clickRandom();
  446.         sleep(300);
  447.     }
  448.     printl("✓ 所有目标点击完成");
  449. }

  451. // 辅助函数3：获取目标中心点
  452. function getTargetCenter(detect) {
  453.     printl("【辅助函数】getTargetCenter - 获取目标中心点");
  454.     if (detect == null) {
  455.         return null;
  456.     }
  457.     var center = {
  458.         x: detect.x + detect.width / 2,
  459.         y: detect.y + detect.height / 2
  460.     };
  461.     printl("目标中心点: x=" + center.x + ", y=" + center.y);
  462.     return center;
  463. }

  465. // 辅助函数4：判断目标是否在指定区域内
  466. function isTargetInRegion(detect, region) {
  467.     printl("【辅助函数】isTargetInRegion - 判断目标是否在指定区域内");
  468.     if (detect == null) {
  469.         return false;
  470.     }
  471.     var centerX = detect.x + detect.width / 2;
  472.     var centerY = detect.y + detect.height / 2;
  473.     var inRegion = centerX >= region[0] && centerX <= region[2] &&
  474.                    centerY >= region[1] && centerY <= region[3];
  475.     printl("目标中心点(" + centerX + ", " + centerY + ") " +
  476.            (inRegion ? "在" : "不在") + "区域内");
  477.     return inRegion;
  478. }

  480. // 辅助函数5：查找并点击最接近指定坐标的目标
  481. function findAndClickNearestTarget(cvFile, targetX, targetY) {
  482.     printl("【辅助函数】findAndClickNearestTarget - 查找并点击最接近指定坐标的目标");
  483.     try {
  484.         var detects = opencv.findImagesEx(cvFile);
  485.         if (detects == null || detects.length === 0) {
  486.             printl("未找到目标");
  487.             return false;
  488.         }
  489.         
  490.         var nearestIndex = 0;
  491.         var minDistance = Number.MAX_VALUE;
  492.         
  493.         for (var i = 0; i < detects.length; i++) {
  494.             var centerX = detects[i].x + detects[i].width / 2;
  495.             var centerY = detects[i].y + detects[i].height / 2;
  496.             var distance = Math.sqrt(Math.pow(centerX - targetX, 2) + Math.pow(centerY - targetY, 2));
  497.             
  498.             if (distance < minDistance) {
  499.                 minDistance = distance;
  500.                 nearestIndex = i;
  501.             }
  502.         }
  503.         
  504.         printl("找到最近的目标，距离: " + minDistance.toFixed(2));
  505.         detects[nearestIndex].clickRandom();
  506.         return true;
  507.     } catch (e) {
  508.         printl("错误: " + e);
  509.         return false;
  510.     }
  511. }

  513. // 辅助函数6：查找并点击最相似的目标
  514. function findAndClickBestMatch(cvFile, threshold) {
  515.     printl("【辅助函数】findAndClickBestMatch - 查找并点击最相似的目标");
  516.     try {
  517.         var detects = opencv.findImagesEx(cvFile);
  518.         if (detects == null || detects.length === 0) {
  519.             printl("未找到目标");
  520.             return false;
  521.         }
  522.         
  523.         printl("找到 " + detects.length + " 个目标");
  524.         printl("点击第一个目标（通常是最相似的）");
  525.         detects[0].clickRandom();
  526.         return true;
  527.     } catch (e) {
  528.         printl("错误: " + e);
  529.         return false;
  530.     }
  531. }

  533. // 辅助函数7：等待目标出现并点击
  534. function waitForTargetAndClick(cvFile, maxWaitTime) {
  535.     printl("【辅助函数】waitForTargetAndClick - 等待目标出现并点击");
  536.     printl("最大等待时间: " + maxWaitTime + "毫秒");
  537.    
  538.     var startTime = Date.now();
  539.     while (Date.now() - startTime < maxWaitTime) {
  540.         try {
  541.             var detects = opencv.findImagesEx(cvFile);
  542.             if (detects != null && detects.length > 0) {
  543.                 printl("✓ 目标已出现，点击");
  544.                 detects[0].clickRandom();
  545.                 return true;
  546.             }
  547.             sleep(500);
  548.         } catch (e) {
  549.             printl("查找出错: " + e);
  550.         }
  551.     }
  552.    
  553.     printl("✗ 超时，目标未出现");
  554.     return false;
  555. }

  557. // ========== 方法使用建议 ==========

  559. function printUsageTips() {
  560.     printl("========== 找图方法使用建议 ==========");
  561.     printl("");
  562.     printl("1. 方法选择建议：");
  563.     printl("   - 单图找图 → opencv.findImagesEx（最简单直接）");
  564.     printl("   - 多图查找 → opencv.findImages（支持超时和质量设置）");
  565.     printl("   - 自定义匹配 → opencv.templateMatch（最灵活）");
  566.     printl("");
  567.     printl("2. 性能优化建议：");
  568.     printl("   - 提高相似度阈值（如0.8-0.9）可减少误匹配");
  569.     printl("   - 使用区域参数限定查找范围可提高速度");
  570.     printl("   - 设置合理的超时时间避免长时间等待");
  571.     printl("   - 根据需求选择合适的截图质量（0/1/2）");
  572.     printl("");
  573.     printl("3. 资源管理建议：");
  574.     printl("   - 使用templateMatch时记得调用mat.close()和image.close()");
  575.     printl("   - 避免在循环中频繁截图，可使用OCR.lockOCR()锁定缓存");
  576.     printl("");
  577.     printl("4. 实战技巧：");
  578.     printl("   - 使用safeFindImage()实现带重试的找图");
  579.     printl("   - 使用clickAllTargets()批量点击所有目标");
  580.     printl("   - 使用waitForTargetAndClick()等待目标出现");
  581.     printl("   - 使用findAndClickNearestTarget()点击最近的目标");
  582.     printl("");
  583.     printl("========== 使用建议结束 ==========");
  584. }

  586. // 运行主函数
  587. main();

  589. // 打印使用建议
  590. printUsageTips();
复制代码



AIWROK, AIWROK软件
楼主新帖
楼主热帖
unto苹果IOS系统找字OCR方法例子nextnocontent

相关帖子
回复

使用道具 举报

返回列表 发帖
高级模式
B Color Image Link Quote Code Smilies
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

相关导读了
    采集亚马逊正版群发工具有没有？
    Apr.20旅行X心语今天来说说YYPOST新功能的一个灵活用法，采集亚马逊商品信息，并且获得排名的软件，亚马逊现在越来越多客户做，淘宝的水是越来越清了，以前做电商的客户，现在都转战到外国，最赚钱的要数一些客户往亚马逊里堆了吧，拿我这个YYPOST的客户，最多的是采集，分析排名，刷价格，刷数量，改价，刷访问量等等技术
    企业发展B2B网站有什么东东软件可以发呢
    标题企业发展网B2B软件，现在虽然B2B网站收录不错，可愁的是心急的人们，他们太想一口吃撑胖子了，发帖宣传虽然不能像佛系那样淡定，但也不能像跑火车那般急躁对待，自己内容不收录，完全是自己操作内容问题，可以参考一下别人的内容是怎么弄的，然后自己要试着转变，而且收录这个内容，常常会变化的，不是一种规则就吃到老
    搜房天下房聊软件哪一个好呢
    本帖最后由 发帖软件 于 2019-5-22 16:15 编辑 2搜房天下群发房聊信息软件，开始本来打算做58同城的，但发一个就要一次点触验证码，这就让人没有感觉到存在的价值了吧，都是卖二手房和新房的搜房天下倒是可以发即时聊天信息，也没有发现他这个网站有啥子限制，登陆一个搜房天下账号，然后采集回来分类列表的网址，然后就一
    大家坛有没有好用的群发工具下载呢
    当你的笑容给我礼貌的招呼，大家坛全自动发帖软件，宣传推广是一场持久战，总是有一些人把软件用了一天，或是几个小时，就觉得自己付出太多了，那加进来的粉丝，或是流量，应该是和宣传多少成正比的，其实没有这么便宜的事，就像很多阅读量超过一百万的视频，或是电影，真正会在屏幕打赏的人不会超过三千，真正大额打赏给主
    群发正版软件中国塑料网
    中国塑料网群发软件YYPOST脚本下载地址，这个网站会有一个很奇怪的问题就是你在首页登陆无半个验证码，但在登陆网址登陆就会有一个验证码，所以我们灵活一些，在首页登陆就不用输入验证码了哈。网站秒收录比较高，但发的都是五金和建筑行业，先前有很多人都是发土建工程的大公司操作的，现在这个网站专为那个行业诞生的吧。
    OpenStreetMap网站正版2019年发帖工具下载
    本帖最后由 发帖软件 于 2019-5-21 11:13 编辑 OpenStreetMap网站全自动群发，OpenStreetMapOpenStreetMap（简称OSM，中文是公开地图）是一个网上地图协作计划，目标是创造一个内容自由且能让所有人编辑的世界地图。有的人编辑地图然后等收录，有的人发日志等收录，我们这里也是利用地图日志做为宣传的目标，简单的脚本理
    搜房天下全自动收短信全自动识别验证码注册账号软件
    房天下自动注册机，这个脚本是前几天发房聊的脚本廷伸品种，这个脚本能做到自动注册账号，自动保存账号，自动发房聊的效果，不过今天我们主要说一说怎么注册账号写脚本吧，这个搜房天天下的账号，可以发提问，可以发房聊，发论坛，发博客，还有发个人中心页都是有秒收的效果的，这样就省去了去买号，去乱花钱的效果了吧，而
    企业邮箱安卓端有什么APP软件可以发的呢
    请输入标题企业邮箱安卓发发送邮箱脚本，这个脚本是利用企业邮箱进行群发的，全程是一种模拟手工操作的过程，所以封号是很少的，而且企业邮箱群发到普通QQ邮箱不容易进垃圾箱中的，所以这个脚本也是这样的原理，不过最好是利用一些多开器，登陆多点的QQ邮箱账号会比较流畅一些，然后用软件一个一个的切换APP进行群发邮件会
    头条留评论软件有没有好用的呢？
    今天整一个今日头条留言软件，对于留言YYPOST是优势是比较大的存在，因为他往往专注一些下拉定位的优点，像今日头条这样，还是需要一些特殊下拉定位的，因为他新闻有长有短，有图有视频的，所以综合起来定位是比较难的，如果用POST也不是很轻松可以破解他的加密参数。这个脚本也是有一个不好的地方就是换号会比较麻烦，您电
    单网页生成神器
    最近新技术，网页生成机占领了整个网络的半壁江山，效果很疯狂，虽然不知道能持续多久，作为开发软件的领头者，一直在找收录的方法，一直在努力创新着，一直被人模仿，却从没有被超越过，这个网页生成机，已经出来有一段时间了，一直没有拿出来分享，醉过醉过，它是利用的一些小小收录漏洞整的，您最好用一些老站域名，进行
关闭
本站开发自动发帖软件是目前效果最好的发贴工具，软件可以兼容所有的论坛，进行群发贴子，可以对各大论坛自主录制操作流程，自动识别 验证码，自动注册账号，自动群发贴子，还可以设置成自动抢沙发，是推广宣传的神级软件，软件可以兼容任何IE能顶贴发贴论坛，完全可以 做成论坛发贴软件，生成脚本，对各大论坛程序完美支持的。软件不但发的贴子收录快，而且只用法简单，使用方便，价格便宜，软件客服16 小时在线全程协助，为您的宣传保驾护航。用最少的投资，实现最大的收益，用最简单的方式，完全最复杂的操作。 QQ

Copyright © 2014 ( 京ICP备09078825号 )

Powered by Discuz! X3.2

群发软件发帖工具
快速回复 返回列表 返回顶部
本站自动发贴软件，是现在最流行的做脚本软件，这种发贴工具，不但发贴收录快，而且抢占好的先机，完全自由编辑，实现针对性群发模拟操作，软件可以顶贴，也可以发贴，可以兼容支持Discuz、PHPWind、Dvbbs三大主流论坛，有手机验证码收件，邮件收发的功能，支持验证码识别，注册问题识别，多线程任务，自动上传头像，自动激活注册邮件，兼容防注册插件，本站软件原创正版，更新效率最快的原创软件。 『网络推广软件』『自动发帖软件』『 自动发帖』