import cv2 import pyautogui # 加载红色人物的模板图像 template = cv2.imread('template.png') # 设置阈值,将图像转换为二值图像 threshold = 0.8 # 设置鼠标移动的速度 speed = 0.5 while True: # 截取屏幕图像 screenshot = pyautogui.screenshot() # 将截图转换为OpenCV格式 screenshot = cv2.cvtColor(numpy.array(screenshot), cv2.COLOR_RGB2BGR) # 在截图中搜索红色人物 result = cv2.matchTemplate(screenshot, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) locations = numpy.where(result >= threshold) locations = list(zip(*locations[::-1])) # 如果找到了红色人物,则将鼠标移动到其上方 if locations: x, y = locations[0] pyautogui.moveTo(x + template.shape[1] / 2, y + template.shape[0] / 2, duration=speed)
时间: 2024-04-02 15:33:02 浏览: 10
这段代码使用了Python的OpenCV库和PyAutoGUI库,实现了一个自动寻找屏幕中指定图像并将鼠标移动到其上方的功能。具体来说,它通过读取一张名为template.png的模板图像,并使用OpenCV的matchTemplate函数在屏幕截图中搜索该图像。如果找到了模板图像,则获取其位置并使用PyAutoGUI的moveTo函数将鼠标移动到该位置上方。其中,threshold参数设置了匹配的阈值,speed参数设置了鼠标移动的速度。这个程序可以用于一些简单的自动化任务,比如自动点击某个按钮或者自动填写某个表单。
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import cv2 import numpy as np import pyautogui import tkinter as tk from PIL import ImageTk, Image class WindowDetector: def __init__(self, template_path): self.template = cv2.imread(template_path, 0) self.w, self.h = self.template.shape[::-1] def detect(self): screenshot = pyautogui.screenshot() screenshot = np.array(screenshot) screenshot = cv2.cvtColor(screenshot, cv2.COLOR_BGR2GRAY) res = cv2.matchTemplate(screenshot, self.template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(res >= threshold) for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(screenshot, pt, (pt[0] + self.w, pt[1] + self.h), (0, 0, 255), 2) return screenshot class App: def __init__(self, template_path): self.window_detector = WindowDetector(template_path) self.root = tk.Tk() self.root.title("Window Detector") self.root.geometry("800x600") self.canvas = tk.Canvas(self.root, width=800, height=600) self.canvas.pack() self.template = ImageTk.PhotoImage(Image.open(template_path)) tk.Button(self.root, text="Detect", command=self.detect_window).pack() tk.Label(self.root, image=self.template).pack() self.root.mainloop() def detect_window(self): screenshot = self.window_detector.detect() img = ImageTk.PhotoImage(Image.fromarray(screenshot)) self.canvas.create_image(0, 0, anchor=tk.NW, image=img) self.root.update_idletasks() if __name__ == "__main__": app = App("template.png")
这段代码是用来检测屏幕上是否存在一个特定的窗口,它首先读取一个模板图像,然后使用pyautogui库截取屏幕图像。接着,它使用OpenCV中的模板匹配算法来在屏幕截图中寻找模板图像的匹配位置。如果匹配程度超过了设定的阈值,就会在屏幕截图中标出匹配的位置。最后,它使用tkinter库创建了一个GUI窗口,其中包含一个按钮和一个标签,用户可以点击按钮来检测屏幕上是否存在指定的窗口,并在标签中显示检测结果。
使用python opencv 的linemod匹配功能,创建一个圆形模板,对名字为img.jpg的图像匹配
好的,下面是使用Python OpenCV实现的代码:
```python
import cv2
# 读取模板图像
template = cv2.imread('circle.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 读取待匹配图像
img = cv2.imread('img.jpg')
# 初始化线性模型匹配器
detector = cv2.linemod.getDefaultLINE()
# 添加模板到线性模型匹配器
detector.addTemplate(template, 'circle')
# 进行匹配
matches, _ = detector.match(img, threshold=30)
# 将匹配结果绘制在待匹配图像上
for match in matches:
x, y = match.x, match.y
size = match.template_size
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+size[0], y+size[1]), (0, 255, 0), 2)
# 显示匹配结果
cv2.imshow('Matches', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
需要注意的是,模板图像需要事先准备好,并且在使用`cv2.linemod.addTemplate()`添加模板时,需要指定一个名称,后续会用于在匹配时识别出该模板。此外,`threshold`参数指定了匹配的阈值,可以根据实际情况进行调整。