使用 pyautogui+opencv 编写一个python代码 实现自动计算小猿口算小程序比较大小的功能模拟鼠标自动运行和图像识别

在Python中，结合`pyautogui`库用于键盘和鼠标操作，以及`opencv`库进行图像处理，可以编写一个脚本来模拟自动解决小猿口算小程序的题目比较大小任务。以下是简单的步骤概述：

首先，安装所需的库：

pip install pyautogui opencv-python numpy

接下来，创建一个Python脚本，实现如下功能：

1. **打开并识别图像**:
使用`cv2.imread()`读取题目图片，并可能使用`cv2.cvtColor()`转换到灰度模式以便更容易地进行字符识别。

import cv2
import numpy as np

def load_and_process_image(file_path):
    img = cv2.imread(file_path, 0)
    # 可能需要进一步的二值化或阈值处理，如:
    _, img_thresholded = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
    return img_thresholded

2. **字符识别**:
使用`cv2.findContours()`查找图像中的字符轮廓，然后通过轮廓分析找出数字区域。可以尝试使用Tesseract或其他OCR工具识别字符。

def recognize_digits(image):
    contours, _ = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    digits = []
    for contour in contours:
        # 提取每个数字区域并识别
        digit = ... # 这里会涉及到 OCR 或机器学习模型识别字符
        digits.append(digit)
    return digits

3. **比较大小**:
将识别出的数字字符串转换成整数，然后进行比较。

def compare_numbers(num1, num2):
    if int(num1) > int(num2):
        pyautogui.press('right')  # 模拟选择大于
    elif int(num1) < int(num2):
        pyautogui.press('left')  # 模拟选择小于
    else:
        pass  # 等于，不做操作

4. **循环过程**:
读取新一帧图像，识别数字，进行比较，直到程序结束或遇到新的题目。

while True:
    image = load_and_process_image("path/to/image")
    digits = recognize_digits(image)
    compare_numbers(digits[0], digits[1])
    # 添加延时以允许足够的屏幕更新时间
    time.sleep(0.5)

请注意，这个示例假设你已经有了一个预处理过的、适合字符识别的小猿口算截图。实际应用中，你可能需要处理实时视频流或网页抓取等复杂场景。