$ocr - 文字识别#

//此函数要放在识别之前调用
$文字识别.版本("mlkit"); //设置要使用的OCR引擎

$文字识别.初始化();

//配置方式1:灰度化识别
定义 配置1 = {
    范围: [0,0,200,100], //(可选)识别范围(为空则识别整个屏幕)
    是否灰度化: 是, //(必须)开启灰度化(默认:否),开启后会将图片转换为灰度图,识别速度会快很多,但是识别准确率会低一些
    是否保存图片: 是, //(可选)是否保存图片(默认:否),开启后会将识别到的图片保存到指定路径
    保存路径: "/sdcard/ocr.png" //(可选)保存图片路径(为空则不保存图片),仅开启保存图片功能时有效
};
//配置方式2:二值化识别
定义 配置2 = {
    范围: [0,0,200,100], //(可选)识别范围(为空则识别整个屏幕)
    颜色: "#EEEEEE", //(必须)文字颜色(默认:#EEEEEE)
    阈值: 20, //(可选)二值化阈值(默认:20)推荐在20-50之间
    是否保存图片: 是, //(可选)是否保存图片(默认:否),开启后会将识别到的图片保存到指定路径
    保存路径: "/sdcard/ocr.png" //保存图片路径(为空则不保存图片),仅开启保存图片功能时有效
};
//上面的配置自己根据自身需求选择一个即可
//返回opencv的Point对象
定义 识别结果 = $文字识别.识别位置("文字", 配置2);
如果 (识别结果 != 空) {
    //直接点击opencv的Point对象
    $动作.点击(识别结果);
}

定义 配置 = {
    范围: [0,0,200,100], //(推荐)识别范围(为空则识别整个屏幕)
    是否提取数字: 是, //(可选)是否提取数字(用,号分割)
    //其他配置项目参考'识别()'方法
};
定义 结果 = $文字识别.识别单行(配置);

//灰度化识别
定义 配置1 = {
    范围: [0,0,200,100], //(推荐)识别范围(为空则识别整个屏幕)
    是否灰度化: 是, //(推荐)开启灰度化
    是否保存图片: 是, //(可选)是否保存图片
    保存路径: "./资源/处理后的图片.png" //(可选)保存图片路径(为空则不保存图片)
};
定义 结果1 = $文字识别.识别(配置1);
//二值化识别
定义 配置2 = {
    范围: [0,0,200,100], //(推荐)识别范围(为空则识别整个屏幕)
    颜色: "#EEEEEE", //(推荐)文字颜色(默认:#EEEEEE)
    阈值: 20, //(推荐)二值化阈值(默认:20)
    是否保存图片: 是, //(可选)是否保存图片
    保存路径: "./资源/处理后的图片.png" //(可选)保存图片路径(为空则不保存图片)
};
//如果你是小白,不懂阈值是什么意思,记住:二值化是把图片处理成黑白图片,那么颜色就是黑白两级的分界线,
//而阈值就相当于给这个分界线增加范围,范围内的会被处理成白色,其他的都会变成黑色
//最原始的识别函数
定义 结果2 = $文字识别.识别(配置2);

//识别base64图片
定义 测试图片 = $图片.读取("./资源/图片01.png");
定义 base64字符串 = $图片.转base64(测试图片);
//一般情况下,base64可以从服务器端获取,而上面的代码是把本地图片转成base64的
定义 识别结果 = $文字识别.识别base64(base64字符串);

//识别本地图片
定义 识别结果 = $文字识别.识别路径("./资源/图片01.png");

//获取本地图片对象
定义 图片 = $图片.读取("./资源/图片01.png");
//识别图片对象
定义 识别结果 = $文字识别.识别图片(图片);
如果 (识别结果.是否成功()) {
    //...
}

//获取一个位图对象
定义 图片 = $图片.读取("/sdcard/t01.png");
定义 位图 = 图片.获取位图();
//识别本地图片
定义 结果 = $文字识别.识别位图(位图);