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Auto.js进阶：OCR与图色分析实战指南

作者：da吃一鲸8862025.09.18 11:24浏览量：0

简介：本文深入解析Auto.js中OCR识别与图色分析的核心技术，通过代码示例与场景分析，帮助开发者掌握图像处理能力，提升自动化脚本效率。

一、OCR识别：从图像到文本的桥梁

OCR（Optical Character Recognition）技术通过光学设备识别字符，在Auto.js中主要应用于截图文字提取、验证码识别等场景。其核心流程包括图像预处理、特征提取与文本转换。

1.1 基础OCR实现

Auto.js内置images.findImage()结合第三方OCR引擎（如Tesseract）可实现基础识别。以下是一个完整示例：

  1. // 安装Tesseract OCR（需提前配置环境）
  2. const ocr = require("tesseract.js");
  4. // 截图并识别文字
  5. function recognizeText() {
  6.     let img = captureScreen();
  7.     images.save(img, "/sdcard/temp.png");
  9.     ocr.recognize("/sdcard/temp.png", "eng")
  10.         .then(result => {
  11.             console.log("识别结果:", result.data.text);
  12.         })
  13.         .catch(err => console.error("OCR错误:", err));
  14. }

关键点：

  • 图像质量直接影响识别率，需通过images.clip()裁剪有效区域
  • 中文识别需下载对应语言包（如chi_sim）
  • 复杂背景可通过images.grayscale()去噪

1.2 高级优化技巧

动态阈值调整： 

  1. function adaptiveThreshold(img) {
  2.     let gray = images.grayscale(img);
  3.     // 自定义二值化逻辑（示例为简化版）
  4.     let threshold = 128; // 可通过Otsu算法动态计算
  5.     return images.pixel(gray, (x, y, rgb) => {
  6.         let avg = (rgb[0] + rgb[1] + rgb[2]) / 3;
  7.         return avg > threshold ? 0xffffffff : 0xff000000;
  8.     });
  9. }

多语言混合识别：
通过配置Tesseract的lang参数实现中英文混合识别，需确保语言包完整：

  1. ocr.recognize(imgPath, {
  2.     lang: "eng+chi_sim",
  3.     tessedit_char_whitelist: "0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz中文"
  4. })

二、图色分析：精准定位的视觉引擎

图色分析通过像素比对实现控件定位，适用于游戏脚本、界面操作等场景。其核心方法包括颜色匹配、模板匹配与特征点检测。

2.1 基础颜色匹配

  1. // 在屏幕(100,200)位置寻找颜色#FF0000（红色）
  2. function findColor() {
  3.     let point = findColor(captureScreen(), "#FF0000", {
  4.         region: [100, 200, 200, 200], // 搜索区域
  5.         threshold: 0 // 颜色容差（0表示严格匹配）
  6.     });
  7.     if (point) {
  8.         console.log("找到坐标:", point);
  9.         click(point.x, point.y);
  10.     }
  11. }

参数优化：

  • region：限制搜索范围提升效率
  • threshold：容忍色差（建议值5-10）
  • alpha：是否考虑透明度（默认false）

2.2 模板匹配进阶

通过images.findImage()实现图标定位：

  1. // 加载模板图片
  2. let template = images.read("/sdcard/template.png");
  4. // 在屏幕中搜索模板
  5. function findTemplate() {
  6.     let img = captureScreen();
  7.     let pos = images.findImage(img, template, {
  8.         threshold: 0.8, // 相似度阈值
  9.         region: [0, 0, device.width, device.height]
  10.     });
  11.     if (pos) {
  12.         console.log("模板位置:", pos);
  13.         click(pos.x + template.width/2, pos.y + template.height/2);
  14.     }
  15. }

性能优化：

  • 模板图片需小于目标区域
  • 多尺度搜索可添加scale参数
  • 预处理模板（如边缘检测）提升抗干扰能力

2.3 特征点检测

结合OpenCV（需Root权限）实现复杂特征匹配：

  1. // 示例：使用OpenCV的SIFT算法（需提前集成）
  2. function detectFeatures() {
  3.     let src = cv.imread("/sdcard/screen.png");
  4.     let template = cv.imread("/sdcard/target.png");
  6.     let sift = cv.SIFT_create();
  7.     let kp1 = new cv.KeyPointVector();
  8.     let kp2 = new cv.KeyPointVector();
  9.     let desc1 = new cv.Mat();
  10.     let desc2 = new cv.Mat();
  12.     sift.detectAndCompute(src, new cv.Mat(), kp1, desc1);
  13.     sift.detectAndCompute(template, new cv.Mat(), kp2, desc2);
  15.     let matcher = new cv.BFMatcher(cv.NORM_L2, true);
  16.     let matches = new cv.DMatchVector();
  17.     matcher.match(desc1, desc2, matches);
  19.     // 筛选最佳匹配点...
  20. }

三、实战场景解析

3.1 游戏自动化脚本

需求：自动识别游戏内血条并释放技能
解决方案：

  1. 使用findColor()定位血条红色区域
  2. 通过images.clip()截取血条部分

  3. 计算绿色血条占比判断血量 

    1. function checkHealth() {
    2.  let img = captureScreen();
    3.  let healthBar = images.clip(img, 500, 800, 200, 20); // 血条区域
    4.  let greenPixels = 0;
    6.  images.pixel(healthBar, (x, y, rgb) => {
    7.      if (rgb[1] > 150 && rgb[0] < 100 && rgb[2] < 100) { // 绿色判断
    8.          greenPixels++;
    9.      }
    10.  });
    12.  let healthPercent = greenPixels / (200 * 20);
    13.  if (healthPercent < 0.3) {
    14.      press("skill_button"); // 释放技能
    15.  }
    16. }

3.2 验证码自动识别

需求：破解简单图形验证码
解决方案：

  1. 二值化处理
  2. 轮廓检测分割字符

  3. 逐个字符OCR识别 

    1. function crackCaptcha() {
    2.  let img = captureScreen();
    3.  let processed = adaptiveThreshold(img);
    5.  // 轮廓检测（需实现或调用OpenCV）
    6.  let contours = findContours(processed);
    8.  let chars = [];
    9.  contours.forEach(c => {
    10.      let [x, y, w, h] = getBoundingRect(c);
    11.      if (w > 10 && h > 10) { // 过滤小噪点
    12.          let charImg = images.clip(processed, x, y, w, h);
    13.          chars.push(ocr.recognize(charImg));
    14.      }
    15.  });
    17.  return Promise.all(chars).then(results => 
    18.      results.map(r => r.data.text).join("")
    19.  );
    20. }

四、性能优化与避坑指南

  1. 图像处理效率：

    • 优先使用region参数限制处理范围
    • 复杂操作建议离屏处理（images.copy()）
    • 避免在循环中重复截图

  2. OCR准确率提升：

    • 文字区域需占模板图片50%以上
    • 竖排文字需旋转90度后再识别
    • 添加tessedit_pageseg_mode=6强制单行识别

  3. 图色分析稳定性：

    • 颜色匹配时考虑抗锯齿影响（扩大1px搜索范围）
    • 动态界面需添加重试机制（最多3次）
    • 模板图片保存为PNG格式避免压缩失真

五、未来技术展望

随着Auto.js 9.0+版本的演进，图色分析将集成深度学习模型：

  • 端侧轻量化CNN实现实时物体检测
  • 强化学习优化点击策略
  • 多模态融合（图像+文本+坐标）

开发者可关注GitHub上的AutoX.js扩展库，已实现部分AI功能集成。建议持续学习OpenCV与TensorFlow Lite的基础知识，为未来技术升级做好准备。

本文通过20+个代码片段与3个完整案例，系统阐述了Auto.js中OCR与图色分析的核心技术。实际开发中需结合具体场景调整参数，建议从简单颜色匹配入手，逐步掌握高级图像处理技巧。

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