可以保证使用QQ截图的帧率与图片本身的帧率一致。
这时候QQ直接抓取的模板就可以直接用于识别了。
图像裁剪
然后发现有时需要裁剪一些图像。 其实我们的模板图片也可以通过裁剪图片得到。 这样的模板图片是最准确的。
裁剪当然是需要裁剪的位置，还有需要的高度和长度。 说白了，就是一个长方形的区域。 下面的代码是使用 PIL 库实现的。
from PIL import Image
def crop_screenshot(img_file, pos_x, pos_y, width, height, out_file):
img = Image.open(img_file)
region = (pos_x, pos_y, pos_x + width, pos_y + height)
cropImg = img.crop(region)
cropImg.save(out_file)
print("exported:", out_file)
if __name__ == "__main__":
crop_screenshot("tmp.png", 817,556, 190, 24, "test_id.png")
复制代码里面的代码以拦截玩家id为例。
运行代码后，截图如下：
简单的文字识别
得到上述图像信息后，进行OCR，即光学字符识别。 这里的代码很简单，调用API即可。
from PIL import Image
import pytesseract
image = Image.open('test_id.png')
content = pytesseract.image_to_string(image) # 识别图片
print(content)
复制代码不过需要注意一点，pytesseract识别出来的结果会带有空格符、换行符等符号。 当你确实需要使用它们时bat执行python脚本，你可以过滤一些字符。
结束
本篇到这里就结束了，主要介绍ADB和images相关的一些基本操作。 感谢您的收看。
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