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Images 模块

Images 模块提供了图像处理和颜色识别功能。

方法列表

images.pixel(x, y, displayId?)

获取指定坐标的像素颜色。

参数:

• x (number): X坐标
• y (number): Y坐标
• displayId (number, 可选): 显示器ID，默认为0

返回值: string - 像素颜色值

调用示例:

const color = images.pixel(500, 1000, 0);
console.log("颜色: " + color);

images.setCallback(callback)

设置图像回调函数。

参数:

• callback (function): 回调函数，接收 (image, displayId) 参数

返回值: undefined

调用示例:

images.setCallback(function(img, displayId) {
    console.log("图像回调触发");
});

images.captureScreen(x1, y1, x2, y2, displayId?)

截取屏幕。

参数:

• x1 (number): 区域左上角X坐标
• y1 (number): 区域左上角Y坐标
• x2 (number): 区域右下角X坐标
• y2 (number): 区域右下角Y坐标
• displayId (number, 可选): 显示器ID，默认为0

返回值: object - 截取的图像对象，如果失败返回 null

调用示例:

const img = images.captureScreen(0, 0, 1080, 1920, 0);
if (img !== null) {
    console.log("屏幕截图成功");
}

images.cmpColor(x, y, colorStr, sim, displayId?)

比较颜色。

参数:

• x (number): X坐标
• y (number): Y坐标
• colorStr (string): 颜色字符串
• sim (number): 相似度阈值 (0-1)
• displayId (number, 可选): 显示器ID，默认为0

返回值: boolean - 如果颜色匹配返回 true，否则返回 false

调用示例:

if (images.cmpColor(500, 1000, "#FF0000", 0.9, 0)) {
    console.log("颜色匹配");
    click(500, 1000, 1, 0);
}

images.findColor(x1, y1, x2, y2, colorStr, sim, dir, displayId?)

查找颜色。

参数:

• x1 (number): 搜索区域左上角X坐标
• y1 (number): 搜索区域左上角Y坐标
• x2 (number): 搜索区域右下角X坐标
• y2 (number): 搜索区域右下角Y坐标
• colorStr (string): 要查找的颜色字符串
• sim (number): 相似度阈值 (0-1)
• dir (number): 搜索方向 (0=从左到右, 1=从右到左, 2=从上到下, 3=从下到上)
• displayId (number, 可选): 显示器ID，默认为0

返回值: number, number - 找到的坐标 (x, y)，如果未找到返回 (-1, -1)

调用示例:

const [x, y] = images.findColor(0, 0, 1080, 1920, "#FF0000", 0.9, 0, 0);
if (x !== -1 && y !== -1) {
    console.log("找到颜色在: " + x + ", " + y);
    click(x, y, 1, 0);
}

images.getColorCountInRegion(x1, y1, x2, y2, colorStr, sim, displayId?)

获取区域内指定颜色的数量。

参数:

• x1 (number): 区域左上角X坐标
• y1 (number): 区域左上角Y坐标
• x2 (number): 区域右下角X坐标
• y2 (number): 区域右下角Y坐标
• colorStr (string): 颜色字符串
• sim (number): 相似度阈值 (0-1)
• displayId (number, 可选): 显示器ID，默认为0

返回值: number - 颜色数量

调用示例:

const count = images.getColorCountInRegion(0, 0, 1080, 1920, "#FF0000", 0.9, 0);
console.log("颜色数量: " + count);

images.detectsMultiColors(colors, sim, displayId?)

检测多点颜色。

参数:

• colors (string): 多点颜色字符串，格式为 "x1,y1,color1,x2,y2,color2,..."
• sim (number): 相似度阈值 (0-1)
• displayId (number, 可选): 显示器ID，默认为0

返回值: boolean - 如果多点颜色匹配返回 true，否则返回 false

调用示例:

if (images.detectsMultiColors("0,0,#FF0000,10,10,#00FF00", 0.9, 0)) {
    console.log("多点颜色匹配");
}

images.findMultiColors(x1, y1, x2, y2, colors, sim, dir, displayId?)

查找多点颜色。

参数:

• x1 (number): 搜索区域左上角X坐标
• y1 (number): 搜索区域左上角Y坐标
• x2 (number): 搜索区域右下角X坐标
• y2 (number): 搜索区域右下角Y坐标
• colors (string): 多点颜色字符串，格式为 "x1,y1,color1,x2,y2,color2,..."
• sim (number): 相似度阈值 (0-1)
• dir (number): 搜索方向 (0=从左到右, 1=从右到左, 2=从上到下, 3=从下到上)
• displayId (number, 可选): 显示器ID，默认为0

返回值: number, number - 找到的坐标 (x, y)，如果未找到返回 (-1, -1)

调用示例:

const [x, y] = images.findMultiColors(0, 0, 1080, 1920, "0,0,#FF0000,10,10,#00FF00", 0.9, 0, 0);
if (x !== -1 && y !== -1) {
    console.log("找到多点颜色在: " + x + ", " + y);
}

images.readFromPath(path)

从路径读取图片。

参数:

• path (string): 图片文件路径

返回值: object - 图片对象，如果失败返回 null

调用示例:

const img = images.readFromPath("/sdcard/image.png");
if (img !== null) {
    console.log("图片读取成功");
}

images.readFromUrl(url)

从 URL 读取图片。

参数:

• url (string): 图片URL

返回值: object - 图片对象，如果失败返回 null

调用示例:

const img = images.readFromUrl("https://example.com/image.png");
if (img !== null) {
    console.log("图片读取成功");
}

images.readFromBase64(base64Str)

从 Base64 读取图片。

参数:

• base64Str (string): Base64编码的图片数据

返回值: object - 图片对象，如果失败返回 null

调用示例:

const img = images.readFromBase64("iVBORw0KG...");
if (img !== null) {
    console.log("图片读取成功");
}

images.readFromBytes(bytes)

从字节数组读取图片。

参数:

• bytes (Array): 图片字节数组

返回值: object - 图片对象，如果失败返回 null

调用示例:

const img = images.readFromBytes([72, 101, 108, 108, 111]);
if (img !== null) {
    console.log("图片读取成功");
}

images.save(img, path, quality?)

保存图片。

参数:

• img (object): 图片对象
• path (string): 保存路径
• quality (number, 可选): 图片质量 (1-100)，默认为90

返回值: boolean - 是否保存成功

调用示例:

const success = images.save(img, "/sdcard/output.png", 90);
if (success) {
    console.log("图片保存成功");
}

images.encodeToBase64(img, format?, quality?)

编码为 Base64。

参数:

• img (object): 图片对象
• format (string, 可选): 图片格式 (png, jpeg)，默认为png
• quality (number, 可选): 图片质量 (1-100)，默认为90

返回值: string - Base64编码的图片数据

调用示例:

const base64 = images.encodeToBase64(img, "png", 90);
console.log("Base64长度: " + base64.length);

images.encodeToBytes(img, format?, quality?)

编码为字节数组。

参数:

• img (object): 图片对象
• format (string, 可选): 图片格式 (png, jpeg)，默认为png
• quality (number, 可选): 图片质量 (1-100)，默认为90

返回值: Array - 图片字节数组

调用示例:

const bytes = images.encodeToBytes(img, "png", 90);
console.log("字节数组长度: " + bytes.length);

images.clip(img, x1, y1, x2, y2)

裁剪图片。

参数:

• img (object): 图片对象
• x1 (number): 裁剪区域左上角X坐标
• y1 (number): 裁剪区域左上角Y坐标
• x2 (number): 裁剪区域右下角X坐标
• y2 (number): 裁剪区域右下角Y坐标

返回值: object - 裁剪后的图片对象

调用示例:

const clipped = images.clip(img, 100, 100, 200, 200);
console.log("图片裁剪成功");

images.resize(img, width, height)

调整图片大小。

参数:

• img (object): 图片对象
• width (number): 目标宽度
• height (number): 目标高度

返回值: object - 调整大小后的图片对象

调用示例:

const resized = images.resize(img, 500, 500);
console.log("图片调整大小成功");

images.rotate(img, degree)

旋转图片。

参数:

• img (object): 图片对象
• degree (number): 旋转角度

返回值: object - 旋转后的图片对象

调用示例:

const rotated = images.rotate(img, 90);
console.log("图片旋转成功");

images.grayscale(img)

灰度化。

参数:

• img (object): 图片对象

返回值: object - 灰度化后的图片对象

调用示例:

const gray = images.grayscale(img);
console.log("图片灰度化成功");

images.applyThreshold(img, threshold, maxVal, typ)

应用阈值。

参数:

• img (object): 图片对象
• threshold (number): 阈值
• maxVal (number): 最大值
• typ (string): 阈值类型 (BINARY, BINARY_INV, TRUNC, TOZERO, TOZERO_INV, OTSU)

返回值: object - 应用阈值后的图片对象

调用示例:

const threshold = images.applyThreshold(img, 128, 255, "BINARY");
console.log("图片阈值化成功");

images.applyAdaptiveThreshold(img, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C)

应用自适应阈值。

参数:

• img (object): 图片对象
• maxValue (number): 最大值
• adaptiveMethod (string): 自适应方法 (MEAN_C, GAUSSIAN_C)
• thresholdType (string): 阈值类型 (BINARY, BINARY_INV)
• blockSize (number): 块大小
• C (number): 常数

返回值: object - 应用自适应阈值后的图片对象

调用示例:

const adaptive = images.applyAdaptiveThreshold(img, 255, "GAUSSIAN_C", "BINARY", 11, 2);
console.log("图片自适应阈值化成功");

images.applyBinarization(img, threshold)

二值化。

参数:

• img (object): 图片对象
• threshold (number): 阈值

返回值: object - 二值化后的图片对象

调用示例:

const binary = images.applyBinarization(img, 128);
console.log("图片二值化成功");

完整示例

// 获取像素颜色
const color = images.pixel(500, 1000, 0);
console.log("像素颜色: " + color);

// 比较颜色
if (images.cmpColor(500, 1000, "#FF0000", 0.9, 0)) {
    console.log("颜色匹配");
}

// 查找颜色
const [x, y] = images.findColor(0, 0, 1080, 1920, "#FF0000", 0.9, 0, 0);
if (x !== -1 && y !== -1) {
    console.log("找到颜色在: " + x + ", " + y);
    click(x, y, 1, 0);
}

// 读取图片
const img = images.readFromPath("/sdcard/template.png");
if (img !== null) {
    // 裁剪图片
    const clipped = images.clip(img, 100, 100, 200, 200);
    
    // 调整大小
    const resized = images.resize(clipped, 500, 500);
    
    // 灰度化
    const gray = images.grayscale(resized);
    
    // 保存
    images.save(gray, "/sdcard/output.png", 90);
    console.log("图片处理完成");
}