python 识别定位屏幕与图片相似位置

你可以使用Python中的OpenCV库来实现屏幕识别和图像匹配。这里有一个简单的步骤：

1. 安装OpenCV库

使用以下命令在Python3中安装OpenCV库：

pip install opencv-python

2. 屏幕识别

使用以下代码来获取屏幕截图：

import numpy as np
import cv2

# 获取屏幕截图
screenshot = np.array(ImageGrab.grab(bbox=(0,0,1920,1080)))

其中，`bbox`参数指定了截图的左上角和右下角坐标。

3. 图像匹配

使用以下代码来进行图像匹配：

import cv2
import numpy as np

# 加载目标图片和模板图片
target = cv2.imread('target.png')
template = cv2.imread('template.png')

# 获取模板图片的宽度和高度
w, h = template.shape[:-1]

# 匹配模板图片和目标图片
res = cv2.matchTemplate(target, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.8
loc = np.where(res >= threshold)

其中，`target`是目标图片，`template`是模板图片。`cv2.matchTemplate()`函数会在目标图片中搜索与模板图片相似的区域，并返回匹配结果。`threshold`是匹配阈值，可以根据需要进行调整。`loc`是匹配结果的坐标。

4. 显示匹配结果

使用以下代码来显示匹配结果：

# 在目标图片中标注匹配结果
for pt in zip(*loc[::-1]):
    cv2.rectangle(target, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 0, 255), 2)

# 显示匹配结果
cv2.imshow('Match Result', target)
cv2.waitKey()

其中，`cv2.rectangle()`函数可以在目标图片中标注匹配结果。`cv2.imshow()`函数用于显示匹配结果。