airtest 图像识别代码
时间: 2023-07-09 10:21:58 浏览: 54
以下是使用airtest进行图像识别的示例代码:
```python
# 导入airtest库
from airtest.core.api import *
# 连接设备或模拟器
connect_device("Android://127.0.0.1:5037/")
# 执行图像识别
pos = exists(Template(r"template.png", threshold=0.8))
# 判断是否找到了匹配的图像
if pos:
print("找到了匹配的图像,坐标为:", pos)
else:
print("未找到匹配的图像")
```
上述代码中,首先通过`connect_device()`函数连接设备或模拟器,然后使用`exists()`函数对指定的模板图片进行匹配,并返回匹配到的坐标。如果找到了匹配的图像,则输出匹配到的坐标;否则输出未找到匹配的图像。其中,`Template()`函数用于指定模板图片,`threshold`参数用于设置匹配的相似度阈值,值越高则匹配的要求越严格。
需要注意的是,使用airtest进行图像识别时,需要保证设备或模拟器已经打开,并且需要将待识别的图像放在与脚本相同的目录下。
相关问题
airtest 模板匹配 预处理代码
Airtest的模板匹配预处理代码如下:
```python
from airtest.core.cv import Template, G, avg, binarize, auto_threshold, find
# 读取匹配对象和模板
obj_img = G('screenshot.png')
temp_img = Template('template.png')
# 将匹配对象和模板转换为灰度图像
obj_img_gray = obj_img.convert('L')
temp_img_gray = temp_img.target.convert('L')
# 对灰度图像进行二值化处理
threshold = auto_threshold(avg(temp_img_gray))
temp_img_gray = binarize(temp_img_gray, threshold)
obj_img_gray = binarize(obj_img_gray, threshold)
# 对模板进行预处理,去除边缘噪音和平滑化
temp_img_gray = temp_img_gray.erode(1).smooth(1)
# 进行模板匹配
pos = find(obj_img_gray, temp_img_gray)
```
上述代码中,首先读取了匹配对象和模板,然后将它们转换为灰度图像,并对灰度图像进行二值化处理。接着,对模板进行了预处理,去除了边缘噪音并进行平滑化处理。最后,使用`find`函数进行模板匹配,得到匹配结果的位置信息。
airtest 识别图片上特定文字的位置
可以使用 Airtest 的 `exists` 方法来识别图片上特定文字的位置。具体步骤如下:
1. 准备一张包含特定文字的图片,比如 `text.png`。
2. 使用 Airtest 的 `snapshot` 方法对当前屏幕进行截图,比如 `snapshot("screen.png")`。
3. 使用 `exists` 方法来检查 `text.png` 是否在 `screen.png` 中出现,如果出现则返回该图片的坐标,否则返回 None。示例代码如下:
```
from airtest.core.api import *
# 截屏
snapshot("screen.png")
# 检查特定文字是否出现在屏幕上
pos = exists(Template("text.png"), screen=True)
if pos:
print("特定文字出现在屏幕上,坐标为:", pos)
else:
print("特定文字未出现在屏幕上")
```
注意,此方法只能识别图片上的文字,无法识别实际的文本内容。如果需要识别文本内容,可以考虑使用 OCR 技术。