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图色函数

说明

设置

image.useOpencvMat 初始化参数

  • 切换图片存储模式为opencv的mat格式
  • 切换后抓图、读取图片、找图、找色等都会切换到mat格式,速度更快内存更少
  • 实测内存减少50%-80%,CPU减少20%-30%,速度提升100%-200%
  • 如果让图片格式切换请参考 imageToMatFormat和matToImageFormat两个函数
  • @param use 1 是 0 否
  • @return {boolean|*} true 成功 false 失败
function main() {
// 先初始化opencv 因为要用到 别忘了
image.initOpenCV()
let r = image.useOpencvMat(1);
logd(r)
//剩下的代码和之前一样 找色 找图等操作
}

main();

image.setInitParam 初始化参数

  • 设置图色模块初始化参数,设置找图超时时间
  • @param params 超时时间,单位是毫秒
function main() {
//action_timeout 找图找色动作的最大时间,超时后会自动返回避免阻塞
image.setInitParam({"action_timeout": 1000});
image.setInitParam(
{
"action_timeout": 1000,
"auto_click_request_dialog": false
}
);
}

main();

image.setFindColorImageMode 设置找色的算法模式

  • 设置找色找图的算法模式
  • 适合EC 鸿蒙Next 1.0.0+
  • @param type 1 代表老的查找算法,2代表新的查找算法
  • @return boolean
function main() {

image.setFindColorImageMode(1);

}

main();

流式截图

image.startScreenStream 开启流式截图

  • 初始化一个图像流的截屏模式,这个速度比其他的方式要快
  • 适配 EC 鸿蒙Next 1.0.0+
  • @return 布尔型 true 代表成功 false代表失败
function main() {
logd("isServiceOk " + isServiceOk());
startEnv()
logd("isServiceOk " + isServiceOk());

let cap = image.startScreenStream()
logd("截图: " + cap)

}

main();

image.stopScreenStream 停止流式截图

  • 停止图像流
  • @return 布尔型 true 代表成功 false代表失败
function main() {
logd("isServiceOk " + isServiceOk());
startEnv()
logd("isServiceOk " + isServiceOk());

let cap = image.stopScreenStream()
logd("截图: " + cap)

}

main();

image.captureScreenStream 图像流

  • 从图像流中获取一张图片
  • @return AutoImage对象或者null
function main() {
logd("isServiceOk " + isServiceOk());
startEnv()
logd("isServiceOk " + isServiceOk());
for (let i = 0; i < 10; i++) {
let cap = image.captureScreenStream()
logd("截图数据: " + cap)
sleep(1000)
//图片要回收
image.recycle(cap)
}
}

main();

普通截图

image.captureFullScreenEx 截取全屏Image对象

  • 抓取全屏,格式是JPG
  • @return AutoImage对象或者null
function main() {
logd("isServiceOk " + isServiceOk());
startEnv()
logd("isServiceOk " + isServiceOk());
for (let i = 0; i < 10; i++) {
console.time(1)
let cap = image.captureFullScreenEx()
logd("截图数据: " + cap + " 耗时: " + console.timeEnd(1))
image.saveTo(cap, "b.jpg");
sleep(1000)
//图片要回收
image.recycle(cap)
}
}

image.captureFullScreen 截取全屏Image对象

  • 截取当前屏幕并返回一个Image对象, 这个格式是jpg。
  • @return AutoImage对象或者null
function main() {
logd("isServiceOk " + isServiceOk());
startEnv()
logd("isServiceOk " + isServiceOk());
for (let i = 0; i < 10; i++) {
let cap = image.captureFullScreen()
logd("截图数据: " + cap)
sleep(1000)
//图片要回收
image.recycle(cap)
}
}

main();

比色

image.cmpColor 多点比色

  • 单点或者多点比色,找到所有符合标准的点,如果都符合返回true,否则是false
  • @param image1 图片
  • @param points 字符串类似这样 6|1|0x969696-0x000010,1|12|0x969696,-4|0|0x969696
  • @param threshold 找色时颜色相似度取值为 0.0 ~ 1.0
  • @param x 区域的X起始坐标,默认填写0全屏查找
  • @param y 区域的Y起始坐标,默认填写0全屏查找
  • @param ex 终点X坐标,默认填写0全屏查找
  • @param ey 终点Y坐标,默认填写0全屏查找
  • @return 布尔型,true代表找到了 false代表未找到
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
let aimage = image.captureFullScreen();
if (aimage != null) {
let points3 = "205|1130|0xff944b-0x101010,211|1158|0xff8e42,191|1175|0xfcfbf7";
let points = image.cmpColor(aimage, points3, 0.9, 0, 0, 0, 0);
logd("points " + points);
//图片要回收
image.recycle(aimage)
}

}

main();

image.cmpColorEx 多点比色扩展

  • 单点或者多点比色,找到所有符合标准的点,自动截图,如果都符合返回true,否则是false
  • @param points 字符串类似这样 6|1|0x969696-0x000010,1|12|0x969696,-4|0|0x969696
  • @param threshold 找色时颜色相似度取值为 0.0 ~ 1.0
  • @param x 区域的X起始坐标,默认填写0全屏查找
  • @param y 区域的Y起始坐标,默认填写0全屏查找
  • @param ex 终点X坐标,默认填写0全屏查找
  • @param ey 终点Y坐标,默认填写0全屏查找
  • @return 布尔型,true代表找到了 false代表未找到
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}

//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
let points3 = "205|1130|0xff944b-0x101010,211|1158|0xff8e42,191|1175|0xfcfbf7";
let points = image.cmpColorEx(points3, 0.9, 0, 0, 0, 0);
logd("points " + points);

}

main();

image.cmpMultiColor 多组比色

  • 多点或者多点数组比色,找到所有符合标准的点,依次查找,如果找到就返回当前points的索引值,如果返回-1,说明都没有找到
  • @param image1 图片
  • @param points 数组类似这样 ["6|1|0x969696-0x000010,1|12|0x969696,-4|0|0x969696","6|1|0x969696"]
  • @param threshold 找色时颜色相似度取值为 0.0 ~ 1.0
  • @param x 区域的X起始坐标,默认填写0全屏查找
  • @param y 区域的Y起始坐标,默认填写0全屏查找
  • @param ex 终点X坐标,默认填写0全屏查找
  • @param ey 终点Y坐标,默认填写0全屏查找
  • @return 整型,如果找到就返回当前points的索引值,如果返回-1,说明都没有找到
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
let aimage = image.captureFullScreen();
if (aimage != null) {
let points1 = "205|112230|0xff944b,211|1158|0xff8e42,191|1175|0xfcfbf7";
let points2 = "205|113022|0xff944b,211|1158|0xff8e42,191|1175|0xfcfbf7";
let points3 = "205|1130|0xff944b,211|1158|0xff8e42,191|1175|0xfcfbf7";
let points = image.cmpMultiColor(aimage, [points1, points2, points3], 0.9, 0, 0, 0, 0);
logd("points " + points);
//图片要回收
image.recycle(aimage)
}
}

main();

image.cmpMultiColorEx 多组比色扩展

  • 多点或者多点数组比色,找到所有符合标准的点,自动截屏,依次查找,如果找到就返回当前points的索引值,如果返回-1,说明都没有找到
  • @param points 数组类似这样 ["6|1|0x969696-0x000010,1|12|0x969696,-4|0|0x969696","6|1|0x969696"]
  • @param threshold 找色时颜色相似度取值为 0.0 ~ 1.0
  • @param x 区域的X起始坐标,默认填写0全屏查找
  • @param y 区域的Y起始坐标,默认填写0全屏查找
  • @param ex 终点X坐标,默认填写0全屏查找
  • @param ey 终点Y坐标,默认填写0全屏查找
  • @return 整型,如果找到就返回当前points的索引值,如果返回-1,说明都没有找到
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
let points1 = "205|112230|0xff944b,211|1158|0xff8e42,191|1175|0xfcfbf7";
let points2 = "205|113022|0xff944b,211|1158|0xff8e42,191|1175|0xfcfbf7";
let points3 = "205|1130|0xff944b,211|1158|0xff8e42,191|1175|0xfcfbf7";
let points = image.cmpMultiColorEx([points1, points2, points3], 0.9, 0, 0, 0, 0);
logd("points " + points);
}

main();

找色

image.findColor 单点找色

  • 在图片中找到颜色和color完全相等的某个点,并返回该点的坐标;如果没有找到,则返回null。
  • @param image 图片
  • @param color 要寻找的颜色类似, 0xCDD7E9-0x101010,0xCDD7E9-0x101010
  • @param threshold 找色时颜色相似度取值为 0.0 ~ 1.0
  • @param x 区域的X起始坐标
  • @param y 区域的Y起始坐标
  • @param ex 终点X坐标
  • @param ey 终点Y坐标
  • @param limit 限制个数
  • @param orz 方向,分别从1-8
  • @return 多个Point 坐标点数组或者null
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
let aimage = image.captureFullScreen();
if (aimage != null) {
let points = image.findColor(aimage, "0xCDD7E9-0x101010,0xCDD7E9-0x101010", 0.9, 0, 0, 0, 0, 10, 1);
logd("points " + JSON.stringify(points));
//这玩意是个数组
if (points) {
for (let i = 0; i < points.length; i++) {
logd(JSON.stringify(points[i]), points[i].x, points[i].y)
//点击坐标
clickPoint(points[i].x, points[i].y)
}
}
//图片要回收
image.recycle(aimage)
}

}

main();

image.findColorJ 单点找色(JSON)

  • 在图片中找到颜色和color完全相等的点,参数从JSON中获取如果没有找到,则返回null。
  • @param image 图片
  • @param jsonFileName res文件中取色工具生成的JSON文件,只要填写文件名称即可,后缀不用填写
  • @return 多个Point 坐标点数组或者null
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
let aimage = image.captureFullScreen();
if (aimage != null) {
let points = image.findColorJ(aimage, "金币");
logd("points " + JSON.stringify(points));
//这玩意是个数组
if (points && points.length > 0) {
for (let i = 0; i < points.length; i++) {
logd(JSON.stringify(points[i]), points[i].x, points[i].y)
//点击坐标
clickPoint(points[i].x, points[i].y)
}
}
//图片要回收
image.recycle(aimage)
}

}

main();

image.findColorEx 自动截屏单点找色

  • 在当前屏幕中找到颜色和color完全相等的点,并返回该点的坐标;如果没有找到,则返回null。
  • @param color 要寻找的颜色
  • @param threshold 找色时颜色相似度取值为 0.0 ~ 1.0
  • @param x 区域的X起始坐标
  • @param y 区域的Y起始坐标
  • @param ex 终点X坐标
  • @param ey 终点Y坐标
  • @param limit 限制个数
  • @param orz 方向,分别从1-8
  • @return 多个Point 坐标点数组或者null
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
let points = image.findColorEx("0xCDD7E9-0x101010,0xCDD7E9-0x101010", 0.9, 0, 0, 0, 0, 10, 1);
logd("points " + JSON.stringify(points));
//这玩意是个数组
if (points && points.length > 0) {
for (let i = 0; i < points.length; i++) {
logd(JSON.stringify(points[i]), points[i].x, points[i].y)
//点击坐标
clickPoint(points[i].x, points[i].y)
}
}

}

main();

image.findColorExJ 自动截屏单点找色(JSON)

  • 当前屏幕中找到颜色和color完全相等的点,参数从JSON中获取如果没有找到,则返回null。
  • @param jsonFileName res文件中取色工具生成的JSON文件,只要填写文件名称即可,后缀不用填写
  • @return 多个Point 坐标点数组或者null
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
let points = image.findColorExJ("金币");
logd("points " + JSON.stringify(points));
//这玩意是个数组
if (points && points.length > 0) {
for (let i = 0; i < points.length; i++) {
logd(points[i], points[i].x, points[i].y)
//点击坐标
clickPoint(points[i].x, points[i].y)
}
}

}

main();

image.findMultiColor 多点找色

  • 多点找色,找到所有符合标准的点,类似于按键精灵的多点找色。
  • @param image 要找色的图片
  • @param firstColor 第一个点的颜色
  • @param threshold 找色时颜色相似度取值为 0.0 ~ 1.0
  • @param points 字符串类似这样 6|1|0x969696-0x000010,1|12|0x969696,-4|0|0x969696
  • @param x 区域的X起始坐标
  • @param y 区域的Y起始坐标
  • @param ex 终点X坐标
  • @param ey 终点Y坐标
  • @param limit 限制个数
  • @param orz 方向,分别从1-8
  • @return 多个Point 坐标点数组或者null
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
let aimage = image.captureFullScreen();
if (aimage != null) {
let points = image.findMultiColor(aimage, "0xDD7A5F-0x101010", "29|25|0xBB454B-0x101010,58|44|0xA6363A-0x101010", 0.9, 0, 0, 0, 0, 10, 1);
logd("points " + JSON.stringify(points));
//这玩意是个数组
if (points && points.length > 0) {
for (let i = 0; i < points.length; i++) {
logd(points[i], points[i].x, points[i].y)
//点击坐标
clickPoint(points[i].x, points[i].y)
}
}
//图片要回收
image.recycle(aimage)
}

}

main();

image.findMultiColorJ 多点找色(JSON)

  • 多点找色,找到所有符合标准的点,参数从JSON文件中读取,类似于按键精灵的多点找色
  • @param image 要找色的图片
  • @param jsonFileName res文件中取色工具生成的JSON文件,只要填写文件名称即可,后缀不用填写
  • @return 多个Point 坐标点数组或者null
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
let aimage = image.captureFullScreen();
if (aimage != null) {
let points = image.findMultiColorJ(aimage, "金币");
logd("points " + JSON.stringify(points));
//这玩意是个数组
if (points && points.length > 0) {
for (let i = 0; i < points.length; i++) {
logd(points[i], points[i].x, points[i].y)
//点击坐标
clickPoint(points[i].x, points[i].y)
}
}
//图片要回收
image.recycle(aimage)
}

}

main();

image.findMultiColorEx 自动截屏多点找色

  • 多点找色,找到所有符合标准的点,类似于按键精灵的多点找色。
  • @param firstColor 第一个点的颜色
  • @param threshold 找色时颜色相似度取值为 0.0 ~ 1.0
  • @param points 字符串类似这样 6|1|0x969696-0x000010,1|12|0x969696,-4|0|0x969696
  • @param x 区域的X起始坐标
  • @param y 区域的Y起始坐标
  • @param ex 终点X坐标
  • @param ey 终点Y坐标
  • @param limit 限制个数
  • @param orz 方向,分别从1-8
  • @return 多个Point 坐标点数组或者null
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}

//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
let points = image.findMultiColorEx("0xDD7A5F-0x101010", "29|25|0xBB454B-0x101010,58|44|0xA6363A-0x101010", 0.9, 0, 0, 0, 0, 10, 1);
logd("points " + JSON.stringify(points));
//这玩意是个数组
if (points && points.length > 0) {
for (let i = 0; i < points.length; i++) {
logd(points[i], points[i].x, points[i].y)
//点击坐标
clickPoint(points[i].x, points[i].y)
}
}


}

main();

image.findMultiColorExJ 自动截屏多点找色(JSON)

  • 多点找色,找到所有符合标准的点,自动抓取当前屏幕的图片,参数从JSON文件中读取,类似于按键精灵的多点找色
  • @param jsonFileName res文件中取色工具生成的JSON文件,只要填写文件名称即可,后缀不用填写
  • @return 多个Point 坐标点数组或者null
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
let points = image.findMultiColorExJ("金币");
logd("points " + JSON.stringify(points));
//这玩意是个数组
if (points && points.length > 0) {
for (let i = 0; i < points.length; i++) {
logd(points[i], points[i].x, points[i].y)
//点击坐标
clickPoint(points[i].x, points[i].y)
}
}
}

main();

找非色

image.findNotColor 找非色

  • 在图片中找到颜色和color完全不相等的点,如果没有找到,则返回null。
  • 适配EC 鸿蒙Next 1.0.0+
  • @param image 图片
  • @param color 要寻找的颜色类似, 0xCDD7E9-0x101010,0xCDD7E9-0x101010,EC 工具生成
  • @param threshold 找色时颜色相似度取值为 0.0 ~ 1.0
  • @param x 区域的X起始坐标
  • @param y 区域的Y起始坐标
  • @param ex 终点X坐标
  • @param ey 终点Y坐标
  • @param limit 限制个数
  • @param orz 方向,分别从1-8
  • @return 多个Point 坐标点数组或者null
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
let aimage = image.captureFullScreen();
if (aimage != null) {
let points = image.findNotColor(aimage, "0xCDD7E9-0x101010,0xCDD7E9-0x101010", 0.9, 0, 0, 0, 0, 10, 1);
logd("points " + JSON.stringify(points));
//这玩意是个数组
if (points) {
for (let i = 0; i < points.length; i++) {
logd(JSON.stringify(points[i]), points[i].x, points[i].y)
//点击坐标
clickPoint(points[i].x, points[i].y)
}
}
//图片要回收
image.recycle(aimage)
}

}

main();

找图

image.findImageByColor 透明找图

  • 透明找图(这个函数不需要初始化Opencv)
  • @param image 大图片
  • @param template 小图片(模板)
  • @param x 找图区域 x 起始坐标
  • @param y 找图区域 y 起始坐标
  • @param ex 终点X坐标
  • @param ey 终点Y坐标
  • @param threshold 图片相似度。取值范围为0~1的浮点数。默认值为0.9。
  • @param limit 限制结果的数量,如果要找到1个,就填写1,如果是多个请填写多个
  • @return 多个Point 坐标点数组或者null
function main() {
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
//从工程目录下res文件夹下读取sms.png文件
let sms = readResAutoImage("sms.png");
//抓取屏幕
let aimage = image.captureFullScreen();
logd("aimage " + aimage);
if (aimage != null) {
//在图片中查找
let points = image.findImageByColor(aimage, sms, 0, 0, 0, 0, 0.8, 5);
logd("points " + JSON.stringify(points));
//这玩意是个数组
if (points && points.length > 0) {
for (let i = 0; i < points.length; i++) {
logd(points[i])
let x = points[i].x
let y = points[i].y
//点击坐标
clickPoint(x, y)
}
}
//图片要回收
image.recycle(aimage)
}
//图片要回收
image.recycle(sms)
}

main();

image.findImageByColorEx 透明找图扩展

  • 通过颜色找图,支持透明图,这个不需要处理话opencv
  • 整张图片都找不到时返回null
  • @param image1 大图片
  • @param template 小图片(模板)
  • @param x 找图区域 x 起始坐标
  • @param y 找图区域 y 起始坐标
  • @param ex 终点X坐标
  • @param ey 终点Y坐标
  • @param limit 限制结果的数量,如果要找到1个,就填写1,如果是多个请填写多个
  • @param extra 扩展函数,map结构例如

{"firstColorOffset":"#101010","firstColorThreshold":1.0,"otherColorOffset":"#101010","otherColorThreshold":0.9,"cmpColorSucThreshold":1.0}

  • firstColorOffset: 第一个匹配到的颜色偏色,例如 #101010
  • firstColorThreshold: 第一个匹配到的颜色偏色系数,例如 0.9
  • otherColorOffset: 剩下需要找的颜色 偏色,例如 #101010
  • otherColorThreshold: 剩下需要找的颜色 偏色系数,例如 0.9
  • cmpColorSucThreshold: 成功匹配多少个颜色系数 就认为是成功的,例如 0.9 = 90%个点
  • startX: 第一个点从哪里开始找的X坐标
  • startY: 第一个点从哪里开始找的Y坐标
  • @return 多个Point 坐标点数组或者null
function main() {

let d = startEnv();
logd("启动服务--{}", d)
let smallTmplate = readResAutoImage("tmp4.png");

for (let i = 0; i < 100; i++) {
sleep(1000)
let img = image.captureFullScreen();
logd("img = {}", img)
if (img == null) {
continue
}
console.time(1)
let extra = {
"firstColorOffset": "#202020",
"otherColorOffset": "#000000",
"cmpColorSucThreshold": 1,
"firstColorThreshold": "1",
"otherColorThreshold": "1",
"startX": 0,
"startY": 0
}
let points = image.findImageByColorEx(img, smallTmplate, 0, 0, 0, 0, 100, extra);
logd("time-{}", console.timeEnd(1))
//这玩意是个数组
if (points) {
logd("points " + JSON.stringify(points));
}

image.recycle(img)

}

image.recycle(smallTmplate)
}

main()

image.initOpenCV 初始化OpenCV

  • 初始化OPENCV 类库
  • 如果使用找图请先调用这个函数,第一次初始化需要复制类库,时间可能较长,以后再次执行就很快
  • @return 布尔型 true 代表成功 false代表失败
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
sleep(1000)
let d = image.initOpenCV();
logd(d)
}

main();

image.findImage 找图

  • 找图。在大图片image中查找小图片template的位置(模块匹配),找到时返回位置坐标区域(Rect),找不到时返回null。
  • @param image 大图片
  • @param template 小图片(模板)
  • @param x 找图区域 x 起始坐标
  • @param y 找图区域 y 起始坐标
  • @param ex 终点X坐标
  • @param ey 终点Y坐标
  • @param weakThreshold 弱阈值。该值用于在每一轮模板匹配中检验是否继续匹配。如果相似度小于该值,则不再继续匹配。取值范围为0~ 1的浮点数。默认值为0.7。
  • @param threshold 图片相似度。取值范围为0~1的浮点数。默认值为0.9。
  • @param limit 限制结果的数量,如果要找到1个,就填写1,如果是多个请填写多个
  • @param method 0: TM_SQDIFF平方差匹配法,1: TM_SQDIFF_NORMED归一化平方差匹配方法,2: TM_CCORR相关匹配法,3: TM_CCORR_NORMED归一化相关匹配法,4: TM_CCOEFF系数匹配法,5: TM_CCOEFF_NORMED归一化系数匹配法
  • @return Rect 区域坐标对象数组或者null
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
let d = image.initOpenCV();
logd(d)
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
//从工程目录下res文件夹下读取sms.png文件
let sms = readResAutoImage("sms.png");
//抓取屏幕
let aimage = image.captureFullScreen();
logd("aimage " + aimage);
if (aimage != null) {
//在图片中查找
let points = image.findImage(aimage, sms, 0, 0, 0, 0, 0.7, 0.9, 21, 5);
logd("points " + JSON.stringify(points));
//这玩意是个数组
if (points && points.length > 0) {
for (let i = 0; i < points.length; i++) {
logd(points[i])
logd("相似度: " + points[i]['similarity'])
let x = parseInt((points[i].left + points[i].right) / 2)
let y = parseInt((points[i].top + points[i].bottom) / 2)
//点击坐标
clickPoint(x, y)
}
}
//图片要回收
image.recycle(aimage)
}
//图片要回收
image.recycle(sms)
}

main();

image.findImage2 找图

  • 找图。在大图片image中查找小图片template的位置(模块匹配),找到时返回位置坐标区域(Rect),找不到时返回null。
  • 注意: 自带含缩放功能
  • EC 鸿蒙Next 1.0.0+
  • @param image1 大图片
  • @param template 小图片(模板)
  • @param x 找图区域 x 起始坐标
  • @param y 找图区域 y 起始坐标
  • @param ex 终点X坐标
  • @param ey 终点Y坐标
  • @param weakThreshold 图片相似度。取值范围为0~1的浮点数。默认值为0.9。
  • @param threshold 图片相似度。取值范围为0~1的浮点数。默认值为0.9。
  • @param limit 限制结果的数量,如果要找到1个,就填写1,如果是多个请填写多个
  • @param method 0: TM_SQDIFF平方差匹配法,1: TM_SQDIFF_NORMED归一化平方差匹配方法,2: TM_CCORR相关匹配法,3: TM_CCORR_NORMED归一化相关匹配法,4: TM_CCOEFF系数匹配法,5: TM_CCOEFF_NORMED归一化系数匹配法
  • @return Rect 区域坐标对象数组或者null
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
let d = image.initOpenCV();
logd(d)
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
//从工程目录下res文件夹下读取sms.png文件
let sms = readResAutoImage("sms.png");
//抓取屏幕
let aimage = image.captureFullScreen();
logd("aimage " + aimage);
if (aimage != null) {
//在图片中查找
let points = image.findImage2(aimage, sms, 0, 0, 0, 0, 0.7, 0.9, 21, 5);
logd("points " + JSON.stringify(points));
//这玩意是个数组
if (points && points.length > 0) {
for (let i = 0; i < points.length; i++) {
logd(points[i])
logd("相似度: " + points[i]['similarity'])
let x = parseInt((points[i].left + points[i].right) / 2)
let y = parseInt((points[i].top + points[i].bottom) / 2)
//点击坐标
clickPoint(x, y)
}
}
//图片要回收
image.recycle(aimage)
}
//图片要回收
image.recycle(sms)
}

main();

image.findImageEx 自动截屏找图

  • 找图。在当前屏幕中查找小图片template的位置(模块匹配),找到时返回位置坐标区域(Rect),找不到时返回null。
  • @param template 小图片(模板)
  • @param x 找图区域 x 起始坐标
  • @param y 找图区域 y 起始坐标
  • @param ex 终点X坐标
  • @param ey 终点Y坐标
  • @param weakThreshold 弱阈值。该值用于在每一轮模板匹配中检验是否继续匹配。如果相似度小于该值,则不再继续匹配。取值范围为0~ 1的浮点数。默认值为0.7。
  • @param threshold 图片相似度。取值范围为0~1的浮点数。默认值为0.9。
  • @param limit 限制结果的数量,如果要找到1个,就填写1,如果是多个请填写多个
  • @param method 0: TM_SQDIFF平方差匹配法,1: TM_SQDIFF_NORMED归一化平方差匹配方法,2: TM_CCORR相关匹配法,3: TM_CCORR_NORMED归一化相关匹配法,4: TM_CCOEFF系数匹配法,5: TM_CCOEFF_NORMED归一化系数匹配法
  • @return Rect 区域坐标对象数组或者null
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
let d = image.initOpenCV();
logd(d)
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
//从工程目录下res文件夹下读取sms.png文件
let sms = readResAutoImage("sms.png");
//在当前屏幕中查找,并且限制只查找一个
let points = image.findImageEx(sms, 0, 0, 0, 0, 0.7, 0.9, 21, 5);
logd("points " + JSON.stringify(points));
//这玩意是个数组
if (points && points.length > 0) {
for (let i = 0; i < points.length; i++) {
logd(points[i])
let x = parseInt((points[i].left + points[i].right) / 2)
let y = parseInt((points[i].top + points[i].bottom) / 2)
//点击坐标
clickPoint(x, y)
}
}
//图片要回收
image.recycle(sms)
}

main();

image.matchTemplate 图片模板匹配

  • OpenCV模板匹配封装
  • @param image 大图片
  • @param template 小图片(模板)
  • @param weakThreshold 弱阈值。该值用于在每一轮模板匹配中检验是否继续匹配。如果相似度小于该值,则不再继续匹配。取值范围为0~ 1的浮点数。默认值为0.9。
  • @param threshold 强阈值。该值用于检验最终匹配结果,以及在每一轮匹配中如果相似度大于该值则直接返回匹配结果。。取值范围为0~ 1的浮点数。默认值为0.9。
  • @param rect 找图区域。参见findColor函数关于 rect 的说明。
  • @param maxLevel 默认为-1,一般而言不必修改此参数。不加此参数时该参数会根据图片大小自动调整。找图算法是采用图像金字塔进行的, level参数表示金字塔的层次, level越大可能带来越高的找图效率,但也可能造成找图失败(图片因过度缩小而无法分辨)或返回错误位置。因此,除非您清楚该参数的意义并需要进行性能调优,否则不需要用到该参数。
  • @param limit 限制结果的数量,如果要找到1个,就填写1,如果是多个请填写多个
  • @param method 0: TM_SQDIFF平方差匹配法,1: TM_SQDIFF_NORMED归一化平方差匹配方法,2: TM_CCORR相关匹配法,3: TM_CCORR_NORMED归一化相关匹配法,4: TM_CCOEFF系数匹配法,5: TM_CCOEFF_NORMED归一化系数匹配法
  • @return Match集合 或者null
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
let d = image.initOpenCV();
logd(d)
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
let aimage = image.captureFullScreen();
if (aimage != null) {
let temp = readResAutoImage("tmp.png");
let rectp = new Rect();
rectp.left = 0;
rectp.top = 0;
rectp.right = device.getScreenWidth();
rectp.bottom = device.getScreenHeight();
let matchs = image.matchTemplate(aimage, temp, 0.7, 0.9, rectp, -1, 10, 5);
//这玩意是个数组
logd(JSON.stringify(matchs));
//这玩意是个数组
if (matchs && matchs.length > 0) {
for (let i = 0; i < matchs.length; i++) {
logd(JSON.stringify(matchs[i]));
clickPoint(matchs[i].x, matchs[i].y)
}
}
//图片要回收
image.recycle(aimage)
//图片要回收
image.recycle(temp)
}
}

main();

image.matchTemplate2 图片模板匹配

  • OpenCV模板匹配封装
  • 注意: 自带缩放查找
  • EC 鸿蒙Next 1.0.0+
  • @param image1 大图片
  • @param template 小图片(模板)
  • @param weakThreshold 图片相似度。取值范围为0~1的浮点数。默认值为0.9。
  • @param threshold 图片相似度。取值范围为0~1的浮点数。默认值为0.9。
  • @param rect 找图区域。参见findColor函数关于 rect 的说明
  • @param maxLevel 默认为-1,一般而言不必修改此参数。不加此参数时该参数会根据图片大小自动调整。找图算法是采用图像金字塔进行的, level参数表示金字塔的层次,
  • level越大可能带来越高的找图效率,但也可能造成找图失败(图片因过度缩小而无法分辨)或返回错误位置。因此,除非您清楚该参数的意义并需要进行性能调优,否则不需要用到该参数。
  • @param limit 限制结果的数量,如果要找到1个,就填写1,如果是多个请填写多个
  • @param method 0: TM_SQDIFF平方差匹配法,1: TM_SQDIFF_NORMED归一化平方差匹配方法,2: TM_CCORR相关匹配法,3: TM_CCORR_NORMED归一化相关匹配法,4: TM_CCOEFF系数匹配法,5: TM_CCOEFF_NORMED归一化系数匹配法
  • @return Match集合 匹配到的集合
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
let d = image.initOpenCV();
logd(d)
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
let aimage = image.captureFullScreen();
if (aimage != null) {
let temp = readResAutoImage("tmp.png");
let rectp = new Rect();
rectp.left = 0;
rectp.top = 0;
rectp.right = device.getScreenWidth();
rectp.bottom = device.getScreenHeight();
let matchs = image.matchTemplate2(aimage, temp, 0.7, 0.9, rectp, -1, 10, 5);
//这玩意是个数组
logd(JSON.stringify(matchs));
//这玩意是个数组
if (matchs && matchs.length > 0) {
for (let i = 0; i < matchs.length; i++) {
logd(JSON.stringify(matchs[i]));
clickPoint(matchs[i].x, matchs[i].y)
}
}
//图片要回收
image.recycle(aimage)
//图片要回收
image.recycle(temp)
}
}

main();

image.matchTemplateEx 图片模板匹配

  • OpenCV模板匹配封装,在当前屏幕截图中进行匹配
  • @param template 小图片(模板)
  • @param weakThreshold 弱阈值。该值用于在每一轮模板匹配中检验是否继续匹配。如果相似度小于该值,则不再继续匹配。取值范围为0~ 1的浮点数。默认值为0.9。
  • @param threshold 强阈值。该值用于检验最终匹配结果,以及在每一轮匹配中如果相似度大于该值则直接返回匹配结果。。取值范围为0~ 1的浮点数。默认值为0.9。
  • @param rect 找图区域。参见findColor函数关于 rect 的说明。
  • @param maxLevel 默认为-1,一般而言不必修改此参数。不加此参数时该参数会根据图片大小自动调整。找图算法是采用图像金字塔进行的, level参数表示金字塔的层次, level越大可能带来越高的找图效率,但也可能造成找图失败(图片因过度缩小而无法分辨)或返回错误位置。因此,除非您清楚该参数的意义并需要进行性能调优,否则不需要用到该参数。
  • @param limit 限制结果的数量,如果要找到1个,就填写1,如果是多个请填写多个
  • @param method 0: TM_SQDIFF平方差匹配法,1: TM_SQDIFF_NORMED归一化平方差匹配方法,2: TM_CCORR相关匹配法,3: TM_CCORR_NORMED归一化相关匹配法,4: TM_CCOEFF系数匹配法,5: TM_CCOEFF_NORMED归一化系数匹配法
  • @return Match 集合 或者null
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
let d = image.initOpenCV();
logd(d)
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
let temp = readResAutoImage("tmp.png");
let rectp = new Rect();
rectp.left = 0;
rectp.top = 0;
rectp.right = device.getScreenWidth();
rectp.bottom = device.getScreenHeight();
let matchs = image.matchTemplateEx(temp, 0.7, 0.9, rectp, -1, 1, 5);
logd(JSON.stringify(matchs));
//这玩意是个数组
if (matchs && matchs.length > 0) {
for (let i = 0; i < matchs.length; i++) {
logd(JSON.stringify(matchs[i]));
clickPoint(matchs[i].x, matchs[i].y)
}
}
//图片要回收
image.recycle(aimage)
//图片要回收
image.recycle(temp)
}

main();

二值化

image.binaryzation 二值化Image

  • 对AutoImage图片进行二值化
  • @param img AutoImage图片对象
  • @param type 二值化类型,一般写1即可
  • 0 灰度值大于阈值为最大值,其他值为0
  • 1 灰度值大于阈值为0,其他值为最大值
  • 2 灰度值大于阈值的为阈值,其他值不变
  • 3 灰度值大于阈值的不变,其他值为0
  • 4 灰度值大于阈值的为零,其他值不变
  • 7 暂不支持
  • 8 大津法自动寻求全局阈值
  • 16 三角形法自动寻求全局阈值
  • @param threshold 二值化系数,0 ~ 255
  • @return AutoImage 对象或者null
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
for (let i = 0; i < 1000; i++) {
sleep(1000);
let s = new Date().getTime();
let d = image.captureFullScreenEx();
if (d) {
let saved = image.saveTo(d, "D:/testb.png");
let s = new Date().getTime();
let bd = image.binaryzation(d, 1, 200);
logd("time " + (new Date().getTime() - s))
logd(bd.uuid);
if (bd) {
let saved = image.saveTo(bd, "D:/testb2.png");
logd("saved " + saved)
exit()
}
//图片要回收
image.recycle(d)
}
}

}

main();

image.binaryzationBitmap 二值化 BufferedImage

  • 对JAVA BufferedImage 图片进行二值化
  • @param bitmap BufferedImage 图片对象
  • @param type 二值化类型,一般写1即可
  • 0 灰度值大于阈值为最大值,其他值为0
  • 1 灰度值大于阈值为0,其他值为最大值
  • 2 灰度值大于阈值的为阈值,其他值不变
  • 3 灰度值大于阈值的不变,其他值为0
  • 4 灰度值大于阈值的为零,其他值不变
  • 7 暂不支持
  • 8 大津法自动寻求全局阈值
  • 16 三角形法自动寻求全局阈值
  • @param threshold 二值化系数,0 ~ 255
  • @return BufferedImage 对象或者null
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
for (let i = 0; i < 1000; i++) {
sleep(1000);
let s = new Date().getTime();
let d = image.captureFullScreen();
if (d) {
let s = new Date().getTime();
let bd = image.binaryzationBitmap(image.imageToBitmap(d), 1, 200);
logd("time " + (new Date().getTime() - s))
logd(bd);
if (bd) {
exit()
}
//图片要回收
image.recycle(d)
}
}

}

main();

image.binaryzationBitmapEx 二值化 BufferedImage

  • 自适应二值化,使用了opencv的adaptiveThreshold函数实现
  • @param bitmap BufferedImage 图片对象
  • @param map MAP 参数
    • diameter : 去噪直径 参考opencv的bilateralFilter函数
    • adaptiveMethod:自适应二值化方式分别是0和1 ,ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C=0,ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C = 1
    • blockSize:计算单位是像素的邻域块,邻域块取多大,就由这个值作决定,3,5,7这样的奇数
    • c: 偏移值调整量,
    • {"diameter":20,"adaptiveMethod":1,"c":9,"blockSize":51}
  • @return BufferedImage 对象或者null
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
for (let i = 0; i < 1000; i++) {
sleep(1000);
let d = image.captureFullScreen();
if (d) {
let s = new Date().getTime();
let bd = image.binaryzationBitmapEx(image.imageToBitmap(d),
{
"diameter": 20,
"adaptiveMethod": 1,
"c": 9, "blockSize": 51
});
logd("time " + (new Date().getTime() - s))
logd(bd);
if (bd) {
exit()
}
//图片要回收
image.recycle(d)
}
}
}

main();

image.binaryzationEx 二值化Image

  • 自适应二值化,使用了opencv的adaptiveThreshold函数实现
  • @param img AutoImage图片对象
  • @param map MAP 参数
    • diameter : 去噪直径 参考opencv的bilateralFilter函数
    • adaptiveMethod:自适应二值化方式分别是0和1 ,ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C=0,ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C = 1
    • blockSize:计算单位是像素的邻域块,邻域块取多大,就由这个值作决定,3,5,7这样的奇数
    • c: 偏移值调整量,
    • {"diameter":20,"adaptiveMethod":1,"c":9,"blockSize":51}
  • @return {null|AutoImage}
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
for (let i = 0; i < 1000; i++) {
sleep(1000);
let s = new Date().getTime();
let d = image.captureFullScreenEx();
if (d) {
let saved = image.saveTo(d, "D:/testb.png");
let s = new Date().getTime();
let bd = image.binaryzationEx(d, {
"diameter": 20,
"adaptiveMethod": 1,
"c": 9, "blockSize": 51
});
logd("time " + (new Date().getTime() - s))
logd(bd.uuid);
if (bd) {
let saved = image.saveTo(bd, "D:/testb2.png");
logd("saved " + saved)
exit()
}
//图片要回收
image.recycle(d)
}
}

}

main();

其他

image.rotateImage 旋转图像

  • 旋转图片
  • 支持EC 鸿蒙Next 1.0.0+
  • @param img 图片对象
  • @param degree 度数,0代表home键在下竖屏模式,-90代表逆时针旋转90度,home键在右,90度代表顺时针旋转90度,home键在左
  • @return {null|AutoImage}
function main() {
let img = image.captureFullScreen()
logd(" img width " + image.getWidth(img))
let img2 = image.rotateImage(img, -90);
image.recycle(img)
logd(" img2 width " + image.getWidth(img2))
image.recycle(img2)
}

main();

image.scaleImage 缩放图像

  • 缩放图像
  • 适合 EC 鸿蒙Next 1.0.0+
  • @param img {AutoImage} 图片对象
  • @param w 宽度
  • @param h 高度
  • @return AutoImage 对象或者null
function main() {
let img = image.captureFullScreen()
logd(" img width " + image.getWidth(img2))
let img2 = image.scaleImage(img, 100, 200);
image.recycle(img)
logd(" img2 width " + image.getWidth(img2))
image.recycle(img2)
}

main();

image.readImage 读取文件为Image

  • 读取在路径path的图片文件并返回一个 {@link AutoImage} 对象。如果文件不存在或者文件无法解码则返回null。
  • @param path 图片路径
  • @return AutoImage 对象或者null
function main() {
let autoimg = image.readImage("F:/a.png");
//图片要回收
image.recycle(autoimg)
}

main();

image.readBitmap 读取文件为Bitmap

  • 读取在路径path的图片文件并返回一个 {@link AutoImage} 对象。如果文件不存在或者文件无法解码则返回null。
  • @param path 图片路径
  • @return android的bitmap对象或者null
function main() {
let autoimg = image.readBitmap("F:/a.png");
//图片要回收
image.recycle(autoimg)
}

main();

image.scaleBitmap 缩放图片

  • 缩放图片
  • 适合 EC 鸿蒙Next 1.0.0+
  • @param img {BufferedImage} 图片对象
  • @param w 宽度
  • @param h 高度
  • @return BufferedImage 对象或者null
function main() {
let autoimg = image.readBitmap("F:/a.png");
let bbs = image.scaleBitmap(autoimg, 100, 200)
logd("bb " + bbs)
//这里执行保存到文件查看
}

main();

image.pixelInImage 图像坐标点颜色

  • 返回图片image在点(x, y)处的像素的ARGB值。
  • 该值的格式为0xAARRGGBB,是一个"32位整数"
  • 坐标系以图片左上角为原点。以图片左侧边为y轴,上侧边为x轴。
  • @param image 图片
  • @param x 要获取的像素的横坐标。
  • @param y 要获取的像素的纵坐标。
  • @return 整型
function main() {
let request = image.requestScreenCapture(10000, 0);
if (!request) {
request = image.requestScreenCapture(10000, 0);
}
logd("申请截图结果... " + request)
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
let imageX = image.captureFullScreen();
let color = image.pixelInImage(imageX, 100, 100);
//图片要回收
image.recycle(imageX)
}

main();

image.argb 颜色转16进制字符串

  • 将整型的颜色值转成16进制RGB字符串
  • @param color 整型值
  • @return {string} 颜色字符串
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
let aimage = image.captureFullScreen();
if (aimage != null) {
let points3 = "765|22|0x1296DB";
logd("==" + image.argb(image.pixel(aimage, 765, 22)));
let points = image.cmpColor(aimage, points3, 0.5, 0, 0, 0, 0);
logd("points " + points);
//图片要回收
image.recycle(aimage)
}
}

main();

image.getWidth 取得宽度

  • 取得宽度
  • @param img 图片对象
  • @return int
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
let aimage = image.captureFullScreen();
if (aimage != null) {
let w = image.getWidth(aimage);
logd("w " + w);
//图片要回收
image.recycle(aimage)
}
}

main();

image.getHeight 取得高度

  • 取得高度
  • @param img 图片对象
  • @return int
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
let aimage = image.captureFullScreen();
if (aimage != null) {
let h = image.getHeight(aimage);
logd("h " + h);
//图片要回收
image.recycle(aimage)
}
}

main();

image.argb RGB字符串

  • 将整型的颜色值转成16进制RGB字符串
  • @param color 整型值
  • @return {string} 颜色字符串
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
logd("申请截图结果... " + request)
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
let imageX = image.captureFullScreen();
let color = image.pixel(imageX, 100, 100);
logd(image.argb(color))
//图片要回收
image.recycle(imageX)
}

main();

image.getPixelBitmap 取得Bitmap单点颜色

  • 取得Bitmap图片的某个点的颜色值
  • @param bitmap 图片对象
  • @param x x坐标点
  • @param y y坐标点
  • @return int 颜色值
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
logd("申请截图结果... " + request)
///申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
let bitmap = image.captureFullScreen("jpg", 800, 800, 100, 100, 100);
let color = image.getPixelBitmap(image.imageToBitmap(bitmap), 100, 100);
//图片要回收
image.recycle(bitmap)
}

main();

image.getPixelsBitmap 取得Bitmap区域颜色

  • 取得Bitmap图片的某个区域点的颜色值,等同于 Bitmap.getPixels
  • @param bitmap 图片对象
  • @param arraySize 要返回的区域数组的大小
  • @param offset 写入到pixels[]中的第一个像素索引值
  • @param stride pixels[]中的行间距个数值(必须大于等于位图宽度)。可以为负数
  • @param x 从位图中读取的第一个像素的x坐标值。
  • @param y 从位图中读取的第一个像素的y坐标值
  • @param width 从每一行中读取的像素宽度
  • @param height 读取的行数
  • @return int 颜色值数组
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
logd("申请截图结果... " + request)
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
let bitmap = image.captureFullScreen();
let w = bitmap.getWidth();
let h = bitmap.getHeight();
let mPixels = image.getPixelsBitmap(image.imageToBitmap(bitmap), w * h, 0, w, 0, 0, w, h);
//图片要回收
image.recycle(bitmap)
}

main();

图片转换

image.saveTo 保存到文件

  • 保存到文件中
  • @param img 图片对象
  • @param path 路径
  • @return bool true代表成功,false 代表失败
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
logd("申请截图结果... " + request)
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
let imageX = image.captureFullScreen();
let r = image.saveTo(imageX, "D:/a.png");
logd("result " + r);
//图片要回收
image.recycle(imageX)
}

main();

image.saveBitmap 保存bitmap图像

  • 保存bitmap图像
  • 适用版本 EC 鸿蒙Next 1.0.0+
  • @param bitmap 图片
  • @param format 要保存图像格式,有 png,jpg,webp
  • @param q 要保存图像质量,1-100,png格式无效
  • @param path 要保存图像路径
  • @return {bool} true 成功 false 失败
function main() {

let bot = image.readBitmap("D:/yyb2.png");
logd("bot " + bot);
//保存的到文件
let saved = image.saveBitmap(bot, "png", 100, "D:/tmp.png");
logd("saved " + saved);
//回收掉防止内存暴涨
if (bot) {
bot.recycle()
}

}

main();

image.toBase64Format Image转base64

  • 转成base64的字符串, jpg格式较小,可以减少内存
  • @param img 图片对象
  • @param format 格式 jpg或者 png
  • @param q 质量 1-100,质量越大 越清晰,png格式无效
  • @return 字符串
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
logd("申请截图结果... " + request)
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
let imageX = image.captureFullScreen();
let r = image.toBase64Format(imageX, "jpg", 50);
logd("result " + r);
//图片要回收
image.recycle(imageX)
}

main();

image.clip 剪切图片

  • 剪切图片
  • @param img 图片对象
  • @param x x起始坐标
  • @param y y起始坐标
  • @param ex 终点X坐标
  • @param ey 终点Y坐标
  • @return AutoImage 对象或者null
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
logd("申请截图结果... " + request)
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
let imageX = image.captureFullScreen();
let r = image.clip(imageX, 100, 100, 300, 400);
logd("result " + r);
//图片要回收
image.recycle(imageX)
image.recycle(r)
}

main();

image.pixel 图片某点颜色值

  • 取得图片的某个点的颜色值
  • @param img 图片对象
  • @param x x坐标点
  • @param y y坐标点
  • @return int 颜色值
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
let imageX = image.captureFullScreen();
let r = image.pixel(imageX, 100, 100);
logd("result " + r);
//图片要回收
image.recycle(imageX)
}

main();

image.isRecycled 图片回收判断

  • 是否被回收了
  • @param img 图片对象
  • @return bool true代表已经被回收了
function main() {
let imageX = image.captureFullScreen();
let r = image.isRecycled(imageX);
logd("result " + r);
//图片要回收
image.recycle(imageX)
}

main();

image.recycle 回收图片

  • 回收图片
  • @param img 图片对象
function main() {
let imageX = image.captureFullScreen();
//图片要回收
image.recycle(imageX)

}

main();

image.recycleAllImage 回收图片

  • 回收所有图片
  • 适合 EC 鸿蒙Next 1.0.0+
  • @return boolean true代表成功
function main() {
let imageX = image.captureFullScreen();
//图片要回收
image.recycleAllImage()

}

main();

image.clipBitmap (剪裁bitmap)

  • 剪裁图片,请自行判断参数,正确性
  • @param bitmap 图片
  • @param x 开始X坐标
  • @param y 开始Y坐标
  • @param w 剪裁宽度
  • @param h 剪裁高度
  • @return {Bitmap} java BufferedImage对象
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
logd("申请截图结果... " + request)
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
for (let i = 0; i < 100; i++) {
let d = image.captureFullScreen();
logd(d)
sleep(1000);
if (d) {
d = image.imageToBitmap(d)
d = image.clipBitmap(d, 100, 100, 200, 200);
let ds = image.bitmapBase64(d, "jpg", 100);
logd(ds)
loge(image.base64Bitmap(ds, 0))
//图片要回收
image.recycle(d)
}
}
}

main();

image.base64Bitmap (base64转bitmap)

  • base64字符串转为Bitmap图片
  • @param data base64 数据
  • @param flag base64格式的标示,一般为0,
  • 可选参数为 :0 默认, 1 无填充模式,2 无换行模式,4 换行模式
  • @return {Bitmap} java BufferedImage对象
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
logd("申请截图结果... " + request)
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
for (let i = 0; i < 100; i++) {
let d = image.captureFullScreen();
logd(d)
sleep(1000);
if (d) {
d = image.clipBitmap(d, 100, 100, 200, 200);
let ds = image.bitmapBase64(d, "jpg", 100);
logd(ds)
loge(image.base64Bitmap(ds, 0))
//图片要回收
image.recycle(d)
}
}

}

main();

image.bitmapBase64 (bitmap转base64)

  • bitmap转为base64
  • @param bitmap 图片
  • @param format 格式,jpg或者png
  • @param q 质量 1 - 100,png格式无效
  • @return {string} base64字符串
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
logd("申请截图结果... " + request)
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
for (let i = 0; i < 100; i++) {
let d = image.captureFullScreen();
logd(d)
sleep(1000);
if (d) {
d = image.imageToBitmap(d)
d = image.clipBitmap(d, 100, 100, 200, 200);
let ds = image.bitmapBase64(d, "jpg", 100);
logd(ds)
loge(image.base64Bitmap(ds, 0))
//图片要回收
image.recycle(d)
}
}

}

main();

image.imageToBitmap (AutoImage转Bitmap)

  • 将AutoImage转换为原生的 BufferedImage 对象
  • @param img {AutoImage}
  • @return {BufferedImage} 对象
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
logd("申请截图结果... " + request)
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
for (let i = 0; i < 100; i++) {
let d = image.captureFullScreen();
logd(d)
sleep(1000);
if (d) {
let ds = image.imageToBitmap(d);
logd(ds)
image.recyle(d);
}
}

}

main();

image.bitmapToImage (BufferedImage 转AutoImage)

  • 将BufferedImage对象转换为AutoImage
  • @param img {BufferedImage} 对象
  • @return {AutoImage} 对象
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
logd("申请截图结果... " + request)
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
for (let i = 0; i < 100; i++) {
let d = image.captureFullScreen();
logd(d)
sleep(1000);
if (d) {
let ds = image.imageToBitmap(d);
logd(ds)
//再次转换为autoimage对象
let sy = image.bitmapToImage(ds);
logd(sy)
image.recyle(d);
}

}
}

main();

image.imageToMatFormat (BufferedImage转Mat AutoImage)

  • 转换Mat存储格式
  • 适合 EC 鸿蒙Next 1.0.0+
  • @param img {AutoImage} 图片对象
  • @return MAT存储格式的AutoImage 对象或者null
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
logd("申请截图结果... " + request)
//申请完权限至少等1s(垃圾设备多加点)再截图,否则会截不到图
sleep(1000)
image.useOpencvMat(0)
for (let i = 0; i < 100; i++) {
let d = image.captureFullScreen();
logd(d)
sleep(1000);
if (d) {
let ds = image.imageToMatFormat(d);
logd(ds)
image.recyle(d);
}

}
}

main();

image.matToImageFormat (Mat AutoImage 转BufferedImage AutoImage)

  • 转换普通image存储格式
  • 适合 EC 鸿蒙Next 1.0.0+
  • @param img {AutoImage} 图片对象
  • @return 普通存储格式的AutoImage对象或者null
function main() {
let req = startEnv();
if (!req) {
logd("申请权限失败");
return;
}
logd("申请截图结果... " + request)
sleep(1000)
image.useOpencvMat(1)
for (let i = 0; i < 100; i++) {
let d = image.captureFullScreen();
logd(d)
sleep(1000);
if (d) {
let ds = image.matToImageFormat(d);
logd(ds)
image.recyle(d);
}

}
}

main();