Airtest图像识别新算法“mstpl”的参数调节攻略

2023-10-28 08:34:34

精细调校mstpl参数：释放Airtest图像识别的无限潜力

在上一篇博文中，我们揭开了Airtest图像识别新算法“mstpl”的神秘面纱，了解了它的基础和使用方法。今天，我们将深入mstpl算法的精髓，探索如何通过调整其两个独家参数——scale_step和scale_max——释放其真正的潜力。

scale_step：缩放精度的关键

想像你在放大镜下观察一幅画。scale_step就像放大镜的刻度，控制着每次缩放的程度。较小的scale_step值意味着更精细的放大，从而能捕捉到图像中的微小细节。

scale_max：缩放范围的边界

scale_max就像放大镜的极限，决定着图像的最大放大倍数。较大的scale_max值允许你放大更多，覆盖图像的更广区域，从而扩大识别的范围。

找到最佳平衡点：图像分辨率的权衡

调整scale_step和scale_max时，需要考虑图像的分辨率。高分辨率图像可以经受较小的scale_step值，以获得更高的精度。低分辨率图像则需要较大的scale_step值，以扩大识别范围。

目标大小的考量：小目标与大目标

目标大小也会影响参数选择。识别小目标时，使用较小的scale_step值至关重要，以确保精度。识别大目标时，可以采用较大的scale_step值，以扩展覆盖范围。

动手实践：代码示例

让我们通过代码示例加深理解：

import airtest

# 为高分辨率图像使用精细的缩放步长和较大的缩放范围
airtest.set_image_finder_config(scale_step=0.1, scale_max=2.0)

# 为低分辨率图像使用较大的缩放步长和较小的缩放范围
airtest.set_image_finder_config(scale_step=0.2, scale_max=1.5)

# 为识别小目标使用精细的缩放步长
airtest.set_image_finder_config(scale_step=0.05)

# 为识别大目标使用较大的缩放步长
airtest.set_image_finder_config(scale_step=0.5)

具体建议：根据场景进行调整

高分辨率图像： 使用scale_step=0.1和scale_max=2.0作为起点。
低分辨率图像： 使用scale_step=0.2和scale_max=1.5作为起点。
识别小目标： 将scale_step减小到0.05或0.02。
识别大目标： 将scale_step增加到0.2或0.5。
扩大识别范围： 将scale_max增加到2.5或3.0。
提高识别精度： 将scale_max减小到1.5或1.2。

常见问题解答

scale_step和scale_max相互关联吗？
是的，调整scale_step时通常需要相应调整scale_max。
使用默认值可以吗？
默认值通常适用于大多数情况，但微调参数可以进一步优化识别效果。
调整这些参数需要多少次尝试？
根据图像和识别目标的不同，可能需要进行多次尝试才能找到最佳值。
这些参数对性能有什么影响？
过小的scale_step值可能会减慢识别速度，而过大的scale_step值可能会降低识别精度。
对于更复杂或具有挑战性的图像，如何优化？
可以考虑使用其他mstpl算法参数，例如resolution和threshold，以进一步完善识别结果。