自動化技術-圖像識別

  1. 白屏檢測:使用OpenCV來判斷,首先通過pyautogui庫獲取屏幕截圖,然后將其轉成灰度圖像,接著計算灰度圖像的平均值,如果平均值大于閾值則為白屏
    import cv2
    import numpy as np
    import pyautogui# 獲取屏幕截圖
    screenshot = pyautogui.screenshot()
    screenshot = np.array(screenshot)
    screenshot = cv2.cvtColor(screenshot, cv2.COLOR_RGB2BGR)# 轉換為灰度圖像
    gray = cv2.cvtColor(screenshot, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 計算灰度圖像的平均值
    average_color = np.mean(gray)# 設置白屏的閾值
    threshold = 200  # 這里可以根據實際情況調整# 判斷屏幕是否為白屏
    if average_color > threshold:print("屏幕為白屏")
    else:print("屏幕不是白屏")
    
  2. 圖像對比
    import cv2# 加載兩張圖片
    image1 = cv2.imread('image1.jpg')
    image2 = cv2.imread('image2.jpg')# 將圖片轉換為灰度圖像
    gray_image1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray_image2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 計算兩張灰度圖像的結構相似度指數(SSIM)
    sift = cv2.SIFT_create()
    keyp

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