pywinauto通过图片定位怎么更加精准的识别图片?

pywinauto通过图片定位怎么更加精准的识别图片?

可以使用置信度的配置,添加了对比图片相似程度达到多少就可以认为是合适的定位图片

python 复制代码
import time
from time import sleep
from pywinauto.application import Application
from pywinauto.keyboard import send_keys
from pywinauto import mouse
import pyautogui

#判断是否存在
def search_is_exist_image(image_address):
    try:
        button_location = pyautogui.locateOnScreen(image_address, confidence=0.8)
        return button_location is not None
    except Exception as e:
        logger.error(f'Error: {str(e)}')
        return False

#间隔interval秒查询下元素image_address是否存在,超过time秒则停止
def search_is_exist_with_timeout(image_address, timeout, interval):
    start_time = time.time()
    while True:
        if search_is_exist_image(image_address):
            return True
        if time.time() - start_time > timeout:
            return False
        time.sleep(interval)

#间隔interval秒查询下多个元素image_address是否存在,超过time秒则停止
def search_is_exist_images_with_timeout(image_address_list, timeout, interval):
    start_time = time.time()
    while True:
        for index,image_address in enumerate(image_address_list):
            if search_is_exist_image(image_address):
                return index
        if time.time() - start_time > timeout:
            return None
        time.sleep(interval)

#查找到元素并点击
def search_click(image_address):
    try:
        button_location = pyautogui.locateOnScreen(image_address, confidence=0.8)
        if button_location is not None:
            button_center = pyautogui.center(button_location)
            pyautogui.click(button_center) 
    except Exception as e:
        logger.error(f'Error: {str(e)}')

#查找到元素并移动上去
def search_move(image_address):
    try:
        button_location = pyautogui.locateOnScreen(image_address, confidence=0.8)
        if button_location is not None:
            button_center = pyautogui.center(button_location)
            pyautogui.moveTo(button_center, duration=0.5) 
    except Exception as e:
        logger.error(f'Error: {str(e)}')    
相关推荐
IT_Octopus3 小时前
【零基础入门 LLM 开发 · Day 13】:LangChain 的对话记忆——Message 对象版
人工智能·python·langchain
2603_965148113 小时前
社区与学习资源:从入门到精通的API选品学习路径
数据库·人工智能·python·学习·数据挖掘
程序猿追4 小时前
kotlin-retry 接入鸿蒙后,怎样确认它真的会停止重试
开发语言·kotlin·harmonyos
我是人✓4 小时前
Java文件上传三方式对比:从传统到SpringBoot
java·开发语言
智能直播4 小时前
网络RTMP拉流不卡顿、声音不同步,一文讲透缓冲区、时间戳
开发语言·ffmpeg·php·音视频·视频编解码
CCblandy4 小时前
令牌桶在 0.9 倍负载超发 19%、固定窗口边界放行 20 个:四种限流算法同构实测
后端·python·算法·性能优化·架构
墨云安全5 小时前
内网资产无法暴露到公网,怎么做安全检测?2026 年内网渗透测试的落地路径
开发语言·安全·网络安全·渗透测试·php
摇滚侠5 小时前
《计算机是如何工作的:人人都能懂的计算机软硬件工作原理》第 9 章 机器码与汇编语言 阅读笔记 9
java·开发语言·笔记
Cc.Y5 小时前
Java零基础入门:深入Java核心:文件IO与序列化全解
java·开发语言·python
拿本唠嗑AI研究5 小时前
本体工程实战指南:从建模到可维护的完整落地路径
java·人工智能·python·jena·ontology