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[宣传软件网站动态] AIWROK软件图像视觉处理[opencv]小结2

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发表于 2025-10-21 08:28:14 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

资讯缩略图：

资讯发布日期：2025-10-21

资讯发布简介：AIWROK软件图像视觉处理[opencv]小结2

资讯关键词：AIWROK软件图像视觉处理[opencv]小结2

资讯所属分类：IT资讯 

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资讯详细描述
AIWROK软件图像视觉处理[opencv]小结2 AIWROK软件图像视觉处理[opencv]小结2 b2b软件

AIWROK软件图像视觉处理[opencv]小结2 b2b软件

AIWROK软件图像视觉处理[opencv]小结2 b2b软件

  1. // 🍎交流QQ群711841924群一，苹果内测群，528816639

  3. // 方法 1：coverageArea：图片抹除
  4. /**
  5. * 项目        内容
  6. * 函数声明        Mat coverageArea(Mat arg0, double arg1, int[] arg2)
  7. * 返回值        Mat
  8. * 参数 1        Mat arg0: 图片
  9. * 参数 2        double arg1: 灰度 0-255
  10. * 参数 3        int[] arg2: 区域数组[0,0,1,1]
  11. * 案例:
  12. */
  13. // 正确的 coverageArea 示例
  14. // 根据函数签名: Mat coverageArea(Mat arg0, double arg1, int[] arg2)
  15. function correctCoverageAreaExample() {
  16.     printl("开始正确的 coverageArea 示例");
  17.    
  18.     try {
  19.         // 截屏并获取图像
  20.         var mat = screen.screenShot(400, 400, 100).getMat();
  21.         printl("截屏成功，Mat 尺寸: " + mat.width() + "x" + mat.height());
  22.         
  23.         // 创建区域数组 [左, 上, 右, 下] (百分比)
  24.         // 查找整个图像区域
  25.         var regionArray = [0, 0, 1, 1];
  26.         
  27.         // 调用 coverageArea 函数
  28.         // 参数: 图像Mat, 灰度值0, 区域数组
  29.         var resultMat = opencv.coverageArea(mat, 0, regionArray);
  30.         
  31.         printl(resultMat);
  32.         
  33.         // 释放资源
  34.         mat = null;
  35.         if (resultMat != null) {
  36.             resultMat = null;
  37.         }
  38.     } catch (e) {
  39.         printl("执行 coverageArea 时发生错误: " + String(e));
  40.     }
  41.    
  42.     printl("示例执行完毕");
  43. }
  44. // 运行示例
  45. correctCoverageAreaExample();


  48. // 方法2：dilateImage：图像膨胀  
  49. /**
  50. * 项目        内容
  51. * 函数声明        Mat dilateImage(Mat arg0, int arg1, int arg2)
  52. * 返回值        Mat
  53. * 参数 1        Mat arg0: mat 图片
  54. * 参数 2        int arg1: 水平膨胀系数
  55. * 参数 3        int arg2: 竖直膨胀系数
  56. * 案例:
  57. */
  58. function 图色930021(){
  59.    // 截屏并转成mat格式
  60.    var mat = screen.screenShot(900, 1600, 100).getMat();
  61.   // 膨胀
  62.   opencv.dilateImage(mat, 4, 4);
  63.   return mat;
  64. }
  65. let matDilate:Mat = 图色930021();
  66. printl(matDilate);


  69. // 方法3：drawRect：Shape 绘制  
  70. /**
  71. * 项目        内容
  72. * 功能        Shape 绘制
  73. * 函数声明        （未提供详细信息）
  74. * 返回值        （未提供详细信息）
  75. * 参数        （未提供详细信息）
  76. * 案例        （未提供详细信息）
  77. */


  80. // 方法4：erodeImage：图像腐蚀  
  81. /**
  82. * 项目        内容
  83. * 功能        图像腐蚀
  84. * 函数声明        Mat erodeImage(Mat arg0, int arg1, int arg2)
  85. * 返回值        Mat
  86. * 参数 1        Mat arg0: mat 图片
  87. * 参数 2        int arg1: 水平腐蚀系数
  88. * 参数 3        int arg2: 竖直腐蚀系数
  89. * 案例:
  90. */
  91. function 图色152593(){
  92.    // 截屏并转成mat格式
  93.    var mat = screen.screenShot(900, 1600, 100).getMat();
  94.   // 腐蚀
  95.   opencv.erodeImage(mat, 4, 4);
  96.   return mat;
  97. }
  98. let matErode:Mat = 图色152593();
  99. printl(matErode);


  102. // 方法5：filtersEx：cv 文件滤镜  
  103. /**
  104. * 项目        内容
  105. * 功能        cv 文件滤镜
  106. * 函数声明        Mat filtersEx(String arg0)
  107. * 返回值        Mat
  108. * 参数        String arg0: cv 文件名
  109. * 案例:
  110. */
  111. var matFilter:Mat = opencv.filtersEx('图色358384.cv');
  112. printl(matFilter);


  115. // 方法6：findImageOneKAZE：找图（KAZE 算法）
  116. /**
  117. * 项目        内容
  118. * 功能        找图 KAZE 算法
  119. * 函数声明        detect findImageOneKAZE(Mat arg0, Mat arg1, Mat arg2)
  120. * 返回值        detect
  121. * 参数        Mat arg0（参数描述未详细说明）、Mat arg1（参数描述未详细说明）、Mat arg2（参数描述未详细说明）
  122. * 案例:
  123. */
  124. var image1 = new image();
  125. image1.read("sdcard/auto/1.jpg");
  126. var image2 = new image();
  127. image2.read("sdcard/auto/2.jpg");
  128. var c = new Mat();
  129. var resKAZE = opencv.findImageOneKAZE(image2.getMat(), image1.getMat(), c);
  130. printl(resKAZE);
复制代码


方法 1：coverageArea：图片抹除
项目
内容
函数声明
Mat coverageArea(Mat arg0, double arg1, int[] arg2)
返回值
Mat
参数 1
Mat arg0
: 图片
参数 2
double arg1
: 灰度 0-255
参数 3
int[] arg2
: 区域数组[0,0,1,1]
案例
// 正确的 coverageArea 示例
// 根据函数签名: Mat coverageArea(Mat arg0, double arg1, int[] arg2)
function correctCoverageAreaExample() {
    printl("开始正确的 coverageArea 示例");
   
    try {
        // 截屏并获取图像
        var mat = screen.screenShot(400, 400, 100).getMat();
        printl("截屏成功，Mat 尺寸: " + mat.width() + "x" + mat.height());
        
        // 创建区域数组 [左, 上, 右, 下] (百分比)
        // 查找整个图像区域
        var regionArray = [0, 0, 1, 1];
        
        // 调用 coverageArea 函数
        // 参数: 图像Mat, 灰度值0, 区域数组
        var resultMat = opencv.coverageArea(mat, 0, regionArray);
        
        printl(resultMat);
        
        // 释放资源
        mat = null;
        if (resultMat != null) {
            resultMat = null;
        }
    } catch (e) {
        printl("执行 coverageArea 时发生错误: " + String(e));
    }
   
    printl("示例执行完毕");
}
// 运行示例
correctCoverageAreaExample();
方法2：dilateImage：图像膨胀  
项目
内容
函数声明
Mat dilateImage(Mat arg0, int arg1, int arg2)
返回值
Mat
参数 1
Mat arg0
: mat 图片
参数 2
int arg1
: 水平膨胀系数
参数 3
int arg2
: 竖直膨胀系数
案例
let mat:Mat=图色930021();
printl(mat);
function 图色930021(){
   //截屏并转成mat格式
   var mat=screen.screenShot(900,1600,100).getMat();
  //膨胀
  opencv.dilateImage(mat,4,4);
  return mat;
}
方法3：drawRect：Shape 绘制  
方法4：erodeImage：图像腐蚀  

项目
内容
功能
图像腐蚀
函数声明
Mat erodeImage(Mat arg0, int arg1, int arg2)
返回值
Mat
参数 1
Mat arg0
: mat 图片
参数 2
int arg1
: 水平腐蚀系数
参数 3
int arg2
: 竖直腐蚀系数
案例
let mat:Mat=图色152593();
printl(mat);
function 图色152593(){
   //截屏并转成mat格式
   var mat=screen.screenShot(900,1600,100).getMat();
  //腐蚀
  opencv.erodeImage(mat,4,4);
  return mat;
}
方法5：filtersEx：cv 文件滤镜  

项目
内容
功能
cv 文件滤镜
函数声明
Mat filtersEx(String arg0)
返回值
Mat
参数
String arg0
: cv 文件名
案例
var mat=opencv.filtersEx('图色358384.cv')
printl(mat)  
方法6：findImageOneKAZE：找图（KAZE 算法）
  
项目
内容
功能
找图 KAZE 算法
函数声明
detect findImageOneKAZE(Mat arg0, Mat arg1, Mat arg2)
返回值
detect
参数
Mat arg0
（参数描述未详细说明）Mat arg1
（参数描述未详细说明）Mat arg2
（参数描述未详细说明）
案例
var image1=new image();
image1.read("sdcard/auto/1.jpg")
var image2=new image();
image2.read("sdcard/auto/2.jpg")
var c=new Mat();
var res=opencv.findImageOneKAZE(image2.getMat(),image1.getMat(),c)
printl(res);





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