用Auto.js搜索轮廓相似的图像

Android

2023-12-21 04:58:45

摘要

Auto.js是一款功能强大的自动化框架，它允许您自动化Android设备上的各种任务。其中一项功能是查找图像，这对于图像识别和自动化任务非常有用。

本指南将向您展示如何使用Auto.js查找轮廓相似的图像，这是一种更高级的图像搜索技术，可以提高准确性，即使在图像具有不同分辨率或透明度的情况下也是如此。

步骤

1. 安装Auto.js

从Play商店下载并安装Auto.js应用程序。

2. 导入所需的库

打开Auto.js应用程序并导入以下库：

importClass(android.graphics.Bitmap);
importClass(android.graphics.BitmapFactory);
importClass(java.util.HashMap);
importClass(java.util.Arrays);

3. 加载目标图像

使用BitmapFactory.decodeFile()方法加载目标图像：

var targetImage = BitmapFactory.decodeFile("/path/to/target_image.png");

4. 计算目标图像的轮廓

使用findEdges()方法计算目标图像的轮廓：

var targetEdges = images.findEdges(targetImage);

5. 加载要搜索的图像

加载您要搜索的图像列表，并为每个图像计算轮廓：

var searchImages = ["/path/to/image1.png", "/path/to/image2.png", ...];
var searchEdges = [];

for (var i = 0; i < searchImages.length; i++) {
    searchEdges.push(images.findEdges(BitmapFactory.decodeFile(searchImages[i])));
}

6. 比较轮廓

使用compareEdges()方法比较目标轮廓和搜索轮廓：

var similarityScores = [];

for (var i = 0; i < searchEdges.length; i++) {
    similarityScores.push(images.compareEdges(targetEdges, searchEdges[i]));
}

7. 获取最相似的图像

找到具有最高相似度分数的搜索图像：

var maxScoreIndex = similarityScores.indexOf(Math.max(...similarityScores));
var mostSimilarImage = searchImages[maxScoreIndex];

代码示例

以下是使用Auto.js查找轮廓相似图像的完整代码示例：

importClass(android.graphics.Bitmap);
importClass(android.graphics.BitmapFactory);
importClass(java.util.HashMap);
importClass(java.util.Arrays);

// 加载目标图像
var targetImage = BitmapFactory.decodeFile("/path/to/target_image.png");

// 计算目标图像的轮廓
var targetEdges = images.findEdges(targetImage);

// 加载要搜索的图像
var searchImages = ["/path/to/image1.png", "/path/to/image2.png", ...];
var searchEdges = [];

for (var i = 0; i < searchImages.length; i++) {
    searchEdges.push(images.findEdges(BitmapFactory.decodeFile(searchImages[i])));
}

// 比较轮廓
var similarityScores = [];

for (var i = 0; i < searchEdges.length; i++) {
    similarityScores.push(images.compareEdges(targetEdges, searchEdges[i]));
}

// 获取最相似的图像
var maxScoreIndex = similarityScores.indexOf(Math.max(...similarityScores));
var mostSimilarImage = searchImages[maxScoreIndex];

log("最相似的图像：" + mostSimilarImage);