Python 游戏辅助基础之 Aircv

Aircv的安装
Aircv的学习之路
- 读取图片
- 显示图片
- 使用像素匹配查找图片
- 特征点的数量
- 使用特征点匹配查找图片
- 查找图片
- 获取图像亮度
小结

Aircv的安装

Aircv是基于OpenCV的所以需要安装OpenCV和numpy
通过pip安装就好了
pip install numpy
pip install opencv-contrib-python
pip install aircv

Aircv的学习之路

在网上找了一下没有发现什么太详细的文档
不太清楚aircv具体都有些什么功能
然后无意间按下了CTRL点了一下import后面的aircv
发现居然是开源的
可以研究一波啊
大致浏览了一下就两个import
```
import cv2
import numpy as np
```
然后下面有个DEBUG = False应该是是否开启调试模式不用管他
接下来是12个def 其中有个main不算一共是11个函数
还有2个注释掉的def 先不看
接下来好好研究研究这11个def吧

读取图片

def imread(filename):im = cv2.imread(filename)if im is None:raise RuntimeError("file: '%s' not exists" % filename)return im

可以看出只是调用了OpenCV中的imread读取图片并返回

显示图片

def show(img):cv2.imshow('image', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

可以看出调用了OpenCV的imshow显示图片并等待按键后消失

调用一下康康

import aircvdef main():bmp = aircv.imread("./image/bmp.png")aircv.show(bmp)if __name__ == '__main__':main()

可以看出弹出来一个窗口显示了图片

使用像素匹配查找图片

有2个函数
find_all_template和find_template

通过名字就能看出来这是找全部和找第一个

def find_all_template(im_source, im_search, threshold=0.5, maxcnt=0, rgb=False, bgremove=False):# ...

可以看出一共有6个参数
这些参数都是干啥的呢
前2个没有默认值必须有滴

在注释里找到了3个

    Args:im_source(string): 图像、素材im_search(string): 需要查找的图片threshold: 阈值，当相识度小于该阈值的时候，就忽略掉

第一个im_source是一个字符串 ? ? ? 但刘叔觉得这不应该是字符串
因为代码里面没有任何imread的操作而且下面的mian()方法里也只传入imread的返回值
im_source传入的是原图像
im_search传入的是需要查找的图片
threshold是阈值也就是相似度相似度超过这个值才可以
至于maxcnt 看看代码中这个东西干啥了
```
if maxcnt and len(result) >= maxcnt:break
```
哦原来是最大的结果数量啊
maxcnt最大结果数量默认为0 不限

接下来看看rgb 很明显是个bool型的默认是False

if rgb:s_bgr = cv2.split(im_search) # Blue Green Redi_bgr = cv2.split(im_source)weight = (0.3, 0.3, 0.4)resbgr = [0, 0, 0]for i in range(3): # bgrresbgr[i] = cv2.matchTemplate(i_bgr[i], s_bgr[i], method)res = resbgr[0]*weight[0] + resbgr[1]*weight[1] + resbgr[2]*weight[2]
else:s_gray = cv2.cvtColor(im_search, cv2.COLOR_BGR2GRAY)i_gray = cv2.cvtColor(im_source, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 边界提取(来实现背景去除的功能)if bgremove:s_gray = cv2.Canny(s_gray, 100, 200)i_gray = cv2.Canny(i_gray, 100, 200)res = cv2.matchTemplate(i_gray, s_gray, method)

看看干啥了如果rgb为True 则进行RGB三通道的拆分
如果rgb为False 则进行灰度处理
并且我们发现了最后一个参数bgremove
哦看注释和参数名的意思是负责去除背景的
rgb是否使用RGB通道拆分对图片进行处理
bgremove在rgb为False的情况下是否进行背景去除

调用一下康康

import aircvdef main():bmp = aircv.imread("./image/bmp.png")tim = aircv.imread("./image/tim.png")print(aircv.find_template(bmp, tim))if __name__ == '__main__':main()

{‘result’: (34.5, 130.5), ‘rectangle’: ((23, 115), (23, 146), (46, 115), (46, 146)), ‘confidence’: 1.0}

结果很详细我很满意

特征点的数量

def sift_count(img):sift = _sift_instance()kp, des = sift.detectAndCompute(img, None)return len(kp)

嗯就是统计图中包含的特征点的数量

使用特征点匹配查找图片

有2个函数

find_all_sift和find_sift

def find_all_sift(im_source, im_search, min_match_count=4, maxcnt=0):# ...

可以看出有4个参数

注释里是这么写的

    Args:im_source(string): 图像、素材im_search(string): 需要查找的图片threshold: 阈值，当相识度小于该阈值的时候，就忽略掉maxcnt: 限制匹配的数量

看完这个注释我就很懵 threshold这个东西在哪呢
有点粗心大意啊

康康min_match_count这个东西是干啥的吧

    if len(kp_sch) < min_match_count:return None

哦原来是最少特征数量啊
和之前一样就是实现方法不一样就不贴代码了

查找图片

有2个函数
find_all和find
就是先使用Template后使用Sift

获取图像亮度

def brightness(im):im_hsv = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2HSV)h, s, v = cv2.split(im_hsv) height, weight = v.shape[:2]total_bright = 0for i in v:total_bright = total_bright+sum(i)return float(total_bright)/(height*weight)

传入一个图片返回一个亮度

小结

Aircv就是基于OpenCV写了一个找图的函数
可以看出找的速度很快找的也很准确
可以当做辅助脚本的找图工具

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