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广东平台网站建设制作_响应式布局实现_长沙百度公司_域名服务器ip查询网站

2024/12/23 6:18:28 来源:https://blog.csdn.net/YY007H/article/details/142642118  浏览:    关键词:广东平台网站建设制作_响应式布局实现_长沙百度公司_域名服务器ip查询网站
广东平台网站建设制作_响应式布局实现_长沙百度公司_域名服务器ip查询网站

目的

        cheese自动化平台是一款可以模拟鼠标和键盘操作的自动化工具。它可以帮助用户自动完成一些重复的、繁琐的任务,节省大量人工操作的时间。可以采用Vscode、IDEA编写,支持Java、Python、nodejs、GO、Rust、Lua。cheese也包含图色功能,识别屏幕上的图像,根据图像的变化自动执行相应的操作。本篇文章主要讲解下更优秀的cheese平台TomatoOCR纯本地离线文字识别插件如何使用和集成。

准备工作

1、搭建cheese的idea开发环境:

        

2、下载TomatoOCR纯本地离线文字识别插件

  • 目前插件支持中英文、繁体字、日语、韩语识别;
  • 支持小图、区域图和单行文字识别,准确率高达99%;
  • 支持多种返回格式,json\文本\数字\自定义;
  • 支持增强版二值化;
  • 支持找字返回坐标并点击;
  • 超高的稳定性,速度快;
  • 不联网、不联网、不联网;

插件集成

1、打开idea开发工具,新建项目,在工程assets目录下添加文字识别插件

下载插件后,先改名为TomatoOCR.apk

2、拷贝js中的代码

注意:loadDex("TomatoOCR.apk");  //该行必须写在main方法下,否则无非正常加载

// ********************************************************************************************
// ********欢迎使用TomatoOCR文字识别插件,加入群【469843332】可获取最新版本!!!************
// ********************************************************************************************import core from 'cheese-core';const base = core.base;
const assets = core.assets;
const recordscreen = core.recordScreen;
const plugins = core.plugins;
const cls = core.cls;var tomato_ocr;
let rec_type = "ch-3.0";
// 注:ch、ch-2.0、ch-3.0版可切换使用,对部分场景可适当调整
// "ch":普通中英文识别,1.0版模型
// "ch-2.0":普通中英文识别,2.0版模型
// "ch-3.0":普通中英文识别,3.0版模型
// "cht":繁体,"japan":日语,"korean":韩语function ocr_image() {tomato_ocr.setRecType(rec_type) // 如果需要切换语言,直接在这里设置即可tomato_ocr.setDetBoxType("rect")  // 调整检测模型检测文本参数- 默认"rect": 由于手机上截图文本均为矩形文本,从该版本之后均改为rect,"quad":可准确检测倾斜文本tomato_ocr.setDetUnclipRatio(1.9)  // 调整检测模型检测文本参数 - 默认1.9: 值范围1.8-2.5之间,可调整文本检测框大小tomato_ocr.setRecScoreThreshold(0.3)  // 识别得分过滤 - 默认0.1,值范围0.1-0.9之间tomato_ocr.setReturnType("json")// 返回类型 - 默认"json": 包含得分、坐标和文字;//"text":纯文字;//"num":纯数字;//自定义输入想要返回的文本:".¥1234567890",仅只返回这些内容let type = 3;// type 可传可不传// type=0 : 只检测// type=1 : 方向分类 + 识别// type=2 : 只识别// type=3 : 检测 + 识别// 只检测文字位置:type=0// 全屏识别: type=3或者不传type// 截取单行文字识别:type=1或者type=2// 注意:注意:注意:识别不到时,返回的是""空字符串,请加上 if (result != "") 进行判断// returnType为“json”时,返回的是json字符串,需要使用JSON.parse进行解析// 例子一let result1 = tomato_ocr.ocrFile("/storage/emulated/0/test.png", type);console.log(result1);// 例子二let bitmap = recordscreen.captureScreen(3, 0, 0, 300, 300)let result2 = tomato_ocr.ocrBitmap(bitmap, type);console.log(result2);// 找字返回坐标,没有找到字返回“”空字符串,返回的是“百度”的中心点坐标var point = tomato_ocr.findTapPoint("百度")if (point != "") {var json_point = JSON.parse(point)var center_x = json_point[0] + x1var center_y = json_point[1] + y1}
}function run() {if (recordscreen.requestPermission(3)) {console.log("请求成功")}if (assets.copy("TomatoOCR.apk", "/storage/emulated/0/TomatoOCR.apk")) {console.log("复制成功");} else {console.log("复制失败");}if (plugins.install("/storage/emulated/0/TomatoOCR.apk")) {plugins.loadLibrary("ocr")var tmo = cls.findClass("com.tomato.ocr.cheese.OCRApi")tomato_ocr = tmo.new().objtomato_ocr.init(plugins.createContext(), rec_type)// 试用版license从群中获取或者网盘中获取var flag = tomato_ocr.setLicense("")// flag= -1: 无效license// flag= 0 : 过期license// flag= 1 或 到期日期 : 试用license或正式licenseconsole.log(flag);console.log("插件加载成功")}ocr_image();
}run()

3、其中的方法说明如下

方法名说明
init初始化
setRecType

设置识别语言,默认ch-3.0:

ch、ch-2.0、ch-3.0版可切换使用,对部分场景可适当调整
"ch":普通中英文识别,1.0版模型
"ch-2.0":普通中英文识别,2.0版模型
 "ch-3.0":普通中英文识别,3.0版模型
 "cht":繁体,"japan":日语,"korean":韩语

setDetBoxType

调整检测模型检测文本参数-,默认"rect":

由于手机上截图文本均为矩形文本,从该版本之后均改为rect,"quad":可准确检测倾斜文本

setDetUnclipRatio
调整检测模型检测文本参数,默认1.9:
值范围1.6-2.5之间,如果文字的检测框太小,可调整改参数,一般往大调整
setRecScoreThreshold
设置识别得分过滤,默认0.1:
值范围0.1-0.9之间
setReturnType
设置返回类型,默认"json",包含得分、坐标和文字;
"text":纯文字;
"num":纯数字;
自定义输入想要返回的文本:".¥1234567890",仅只返回这些内容
setBinaryThresh
对图片进行二值化处理,非必须,正常情况下可以不用写
ocrFile

两个参数,图片路径和类型,一般类型传3:

type=-1 : 检测 + 方向分类 + 识别
type=0 : 只检测
type=1 : 方向分类 + 识别
type=2 : 只识别(单行识别)
type=3 : 检测 + 识别
只检测文字位置:type=0
全屏识别: type=3或者不传type
截取单行文字识别:type=1或者type=2

如果识别为不到时,返回的数据为“”字符串

findTapPoint

找字,返回传入字的中心点坐标,方便进行点击,找不到字时,返回“”空字符串

end释放插件,只需要在停止脚本的时候调用

4、识别结果

以上就是所有的运行情况。

完毕

        相对来说,在cheese进行插件开发还是比较困难的,需要会原生安卓开发,本地识别全屏会相对较慢,区域识别还是非常快,相比部署在服务器上,还可以减少了很多资源占用情况,更加方便便捷。

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