仅供参考
一、效果二、过程1.准备工作 - 截图 - 提取主色2.图片二值化3.文字识别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4.完整代码三、我的摸索过程1.二值化2.文字识别四、完整代码总结一、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/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：/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
/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/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="/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
/doc/OCR/s/1k3h7y3db
var ocrUrl = "/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_tokenimage: 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="/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 = "/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_tokenimage: 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0img2=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//ffffdddcimages.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!！ 60-90images.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="/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 = "/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_tokenimage: 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
