对已经最小化的window窗口进行截图,并且将图片以坐标a,b为起点,切开一个X乘Y的矩阵,分析矩阵内每个一块的相似度情况,并且展示出来,用python实现
时间: 2024-03-26 21:38:00 浏览: 22
好的,这是一个比较复杂的任务,需要用到多个Python库。首先,我们需要用到Pillow库来进行截图和图像处理。然后,我们需要用到numpy库来处理矩阵和计算相似度。最后,我们需要用到matplotlib库来展示结果。下面是一个实现的代码示例:
```python
from PIL import ImageGrab, Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 截图并转换为numpy数组
box = (0, 0, 800, 600) # 左上角和右下角的坐标
img = ImageGrab.grab(box)
img_arr = np.array(img)
# 切割矩阵
X, Y = 10, 10 # 矩阵的行数和列数
width = img_arr.shape[1] // X
height = img_arr.shape[0] // Y
matrix = []
for i in range(X):
row = []
for j in range(Y):
x1, y1 = j * width, i * height
x2, y2 = x1 + width, y1 + height
block = img_arr[y1:y2, x1:x2]
row.append(block)
matrix.append(row)
# 计算相似度
similarity = np.zeros((X, Y))
for i in range(X):
for j in range(Y):
if i == 0 and j == 0:
similarity[i, j] = 1.0
continue
block1 = matrix[i][j]
max_sim = 0.0
for k in range(i+1):
for l in range(j+1):
block2 = matrix[k][l]
mse = np.mean((block1 - block2) ** 2)
sim = 1.0 / (1.0 + mse)
if sim > max_sim:
max_sim = sim
similarity[i, j] = max_sim
# 展示结果
plt.imshow(similarity, cmap='gray')
plt.show()
```
这段代码的具体实现步骤如下:
1. 使用ImageGrab库中的grab函数进行截图,并将截图转换为numpy数组。
2. 根据矩阵的行数和列数,将原始图片切割为X乘Y个小块,并将每个小块存储在一个二维列表中。
3. 对于每个小块,计算其与矩阵中所有其他小块的相似度,取最大值作为该小块的相似度。
4. 将相似度矩阵展示出来。
需要注意的是,这段代码中计算相似度的方法只是一种简单的方法,实际上还有很多其他更加复杂的方法可以使用,如使用卷积神经网络等。