使用Python+OpenCV進行圖像模板匹配(Match Template)實例－找到百度首頁按鈕並點擊

本文主要參考：http://www.51testing.com/html/01/n-3721401.html

為理解opencv函數，參考了http://woshicver.com/

 

意圖：准備一張小圖，在電腦屏幕上找到小圖坐標，並點擊。

1  安裝 opencv 和 numpy：

pip3 install opencv-python

上述命令將 opencv 和 numpy都安裝了，可以在類似D:\Python36\Lib\site-packages目錄下看到

2  准備小圖，用瀏覽器打開baidu.com，用截圖工具或PrtSc鍵截取百度首頁的那個“百度一下”button,另存為bd.png

3、用程序截屏，存為screen.png,導入兩張圖片，匹配，找到坐標，點擊。

由於還沒有PIL，先pip3 install PIL 結果提示：No matching distribution found for PIL 

參考https://blog.csdn.net/weixin_34214500/article/details/85974177

先 pip3 install Pillow 提示已經安裝了... ...尷尬

為了進行鼠標點擊，安裝pyautogui

pip install -i https://pypi.douban.com/simple/  pyautogui

最終代碼：

# -*- coding: utf-8 -*-
import pyautogui
import cv2
import numpy as np
from PIL import ImageGrab


#截屏，同時提前准備一張屏幕上會出現的小圖bd.png
im = ImageGrab.grab()
im.save('screen.png','png')
#加載原始RGB圖像
img_rgb = cv2.imread("screen.png")
#創建一個原始圖像的灰度版本，所有操作在灰度版本中處理，然后在RGB圖像中使用相同坐標還原
img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#加載將要搜索的圖像模板
template = cv2.imread('bd.png',0)
#使用matchTemplate對原始灰度圖像和圖像模板進行匹配
res = cv2.matchTemplate(img_gray,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
#設定閾值,0.7應該可以
threshold = 0.999
#res大於99.9%
loc = np.where( res >= threshold)

#得到原圖像中的坐標
for pt in zip(*loc[::-1]):
    print(pt[0],pt[1])
    pyautogui.click(pt[0],pt[1])
    break
#cv2.destroyAllWindows()
print("the end")

注意：測試時要把baidu首頁的按鈕顯示在屏幕上。

另外代碼好像還是寫復雜了，應該可以直接用minMaxLoc獲取坐標點。

 

另參考：https://www.cnblogs.com/mjk961/p/9129211.html

https://blog.csdn.net/weixin_42081389/article/details/87935735

https://blog.csdn.net/Moelimoe/article/details/97055294?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task

https://www.jianshu.com/p/c20adfa72733

https://docs.opencv.org/master/

https://www.cnblogs.com/chjbbs/p/5077587.html

https://blog.csdn.net/weixin_34214500/article/details/85974177

https://www.cnblogs.com/daysn/p/11424980.html