仅供参考
一、效果
二、过程
1.准备工作 - 截图 - 提取主色
先手动截一张图片，然后通过在线网站https://palettegenerator.com/提取主色，如红色为#FD1111
2.图片二值化
有了主色后，通过autojs的 images.interval(img, “#C71718”, 70) 函数，将图片二值化
将图片二值化，在color-interval ~ color+interval范围以外的颜色都变成0，在范围以内的颜色都变成255。这里对color的加减是对每个通道而言的。
例如images.interval(img, “#888888”, 16)，每个通道的颜色值均为0x88，加减16后的范围是[0x78, 0x98]，因此这个代码将把#787878~#989898的颜色变成#FFFFFF，而把这个范围以外的变成#000000。
var img = images.read("/sdcard/Pictures/QQ/c.jpg");
img=images.interval(img, "#FD1111", 120)// 60-90 //后边这个值自己可以改一下看看
images.save(img, "./邻域yyds.jpg", "jpg", 100);
img.recycle();
3.文字识别
文字识别，我之前写过 python的百度智能云-文字识别
这里我们通过调用 百度OCR文字识别 接口 来进行文字识别。
官方文档：https://cloud.baidu.com/doc/OCR/s/Ek3h7xypm
1.注册账号-之前的文章里有
2.获得API Key、Secret Key-之前的文章里有
3.调用接口
https://cloud.baidu.com/doc/OCR/s/Ck3h7y2ia
请求格式 - POST方式调用
返回格式 - JSON格式
请求限制 - 请求图片需经过base64编码及urlencode后传入
请求格式支持：PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF、PNM、WebP
图片编码后大小限额：base64编码urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px
var img64 = images.toBase64(img, "png", 100); //图片经base64编码
调用方式一：请求URL数据格式
向API服务地址使用POST发送请求，必须在URL中带上参数：access_token
注意：access_token的有效期为30天，需要每30天进行定期更换；
参考“Access Token获取”
向授权服务地址https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token发送请求（推荐使用POST），并在URL中带上以下参数：
grant_type： 必须参数，固定为client_credentials；
client_id： 必须参数，应用的API Key；
client_secret： 必须参数，应用的Secret Key；
var API_Key="输入自己的API_Key";
var Secret_Key="输入自己的Secret_Key";
//向授权服务地址发送请求
var getTokenUrl="https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token";
var token_Res = http.post(getTokenUrl, {
grant_type: "client_credentials",
client_id: API_Key,
client_secret: Secret_Key,
});
var access_token=token_Res.body.json().access_token;
服务器返回的JSON文本参数如下：
access_token： 要获取的Access Token；
expires_in： Access Token的有效期(秒为单位，有效期30天)；
其他参数忽略，暂时不用;
以 通用文字识别（高精度版） 为例
https://cloud.baidu.com/doc/OCR/s/1k3h7y3db
var ocrUrl = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/accurate_basic";
var ocr_Res = http.post(ocrUrl, {
headers: {
"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded"
},
access_token: access_token, //之前获得的access_token
image: img64, //和 url/pdf_file 三选一，img64是传入的图片
});
var json = ocr_Res.body.json();
必要参数headers、access_token、image，其他参数查看文档
4.完整代码
//百度智能云 文字识别OCR 接口调用
function Baidu_ocr(img){
log("调用百度ocr:");
/**** 将图片编码 ******/
var img64 = images.toBase64(img, "png", 100);
/**** 获取access_token ******/
var API_Key="输入自己的API_Key";
var Secret_Key="输入自己的Secret_Key";
//向授权服务地址发送请求
var getTokenUrl="https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token";
var token_Res = http.post(getTokenUrl, {
grant_type: "client_credentials",
client_id: API_Key,
client_secret: Secret_Key,
});
var access_token=token_Res.body.json().access_token;
/**** 调用ocr ******/
//高精度文字识别
var ocrUrl = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/accurate_basic";
var ocr_Res = http.post(ocrUrl, {
headers: {
"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded"
},
access_token: access_token, //之前获得的access_token
image: img64, //和 url/pdf_file 三选一，img64是传入的图片
});
var json = ocr_Res.body.json();
/**** 返回结果 ******/
return json;
}
三、我的摸索过程
1.二值化
var img = images.read("/sdcard/Pictures/QQ/c.jpg"); //读取一张图片
var c=[] //将图片里的颜色值放入数组
var cc = 0 //记录颜色值数量
//获取在点(x, y)的颜色值
for(x=0;x<250;x++){
for(y=0;y<20;y++){
var color = images.pixel(img, x, y);
//显示该颜色
if(colors.toString(color) != "#ffffffff"){
//不是白色才保存
log(x,y,colors.toString(color));
c[cc] = colors.toString(color)
cc=cc+1
}
}
}
//灰度化
img1=images.grayscale(img)
images.save(img1, "./灰度化.jpg", "jpg", 100);
//将图片中大于20的值全部变成255，其余变成0
img2=images.threshold(img, 19, 255, "BINARY")//20！ 25黑字会显 15红字不清晰
images.save(img2, "./阈值.jpg", "jpg", 100);
//把范围里的变白
img3=images.inRange(img, "#FD1111", "#FCBDBB")//fffffafa//ffffdddc
images.save(img3, "./范围.jpg", "jpg", 100);
//若红字本身不清楚，后面的数 要调大，若背景没消干净，要调小
/*img4=images.interval(img, "#FD1111", 95)// 黑字显
images.save(img4, "./4.jpg", "jpg", 100); */
img4=images.interval(img, "#FD1111", 120)//
images.save(img4, "./邻域yyds.jpg", "jpg", 100);
/* img4=images.interval(img, "#FD1111", 135)//红字不清晰
images.save(img4, "./6.jpg", "jpg", 100); */
img.recycle();//回收图片，截屏的不需要
我对这个颜色的RGB，十六进制，灰度值其实也不是很了解，以上结果都是我一点点摸索出来的，不大具有普适性，借鉴一下就行
2.文字识别
根据文档一步步来
1.将图片编码
2.获取access_token
3.获取识别结果
虽然代码很多，但其实很容易看懂，要传的参数，返回的参数，文档中写的都很清晰
四、完整代码
var img = images.read("/sdcard/Pictures/QQ/c.jpg"); //自己改成截图
log("读取图片")
img=images.interval(img, "#FD1111", 120)//C11719.70!！ 60-90
images.save(img, "./邻域yyds.jpg", "jpg", 100);
log("图片二值化")
img.recycle();//回收图片，截屏不需要
var res=Baidu_ocr(img4)//调用百度识图
/*将识别结果拼接*/
words = ''
for(i=0;i<res.words_result_num;i++){
words = words + res.words_result[i].words
}
log("识别结果:" + words)
//百度智能云 文字识别OCR 接口调用
function Baidu_ocr(img){
log("调用百度ocr:");
/**** 将图片编码 ******/
var img64 = images.toBase64(img, "jpg", 100);//转换截屏图片
/**** 获取access_token ******/
var API_Key="Oa3pVyYxbrPpUxAUwKFmnkQ0";
var Secret_Key="h6nvjCpGDD3fUy3u6Qa3tS0yL6vSe7vq";
//向授权服务地址发送请求
var getTokenUrl="https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token";
var token_Res = http.post(getTokenUrl, {
grant_type: "client_credentials",
client_id: API_Key,
client_secret: Secret_Key,
});
var access_token=token_Res.body.json().access_token;
/**** 调用ocr ******/
//高精度文字识别
var ocrUrl = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/accurate_basic";
var ocr_Res = http.post(ocrUrl, {
headers: {
"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded"
},
access_token: access_token, //之前获得的access_token
image: img64, //和 url/pdf_file 三选一，img64是传入的图片
});
var json = ocr_Res.body.json();
/**** 返回结果 ******/
return json;
}
总结
图片二值化使用的很不方便，最近准备csp有点忙，等考完试，再写一个根据边界截图的方法试试