AIWORK 软件全功能 OCR 查找区域功能代码示例 - 自动发帖软件

// 第一个示例：获取屏幕截图并进行 OCR 文字识别（简体中文）
var img1 = screen.screenShotFull();
var ocr1 = img1.MLKitOcr('zhs');
var text1 = ocr1.getAllString();
printl(text1);
img1.recycle();
/*
说明：
- 这是一个最基本的 OCR 示例。
- 使用 MLKitOcr 方法通过简体中文词库识别截图中的文字。
- 最终输出识别到的全文本信息。
*/
// 第二个示例：指定区域内的 OCR 文字识别（中文）
var img2 = screen.screenShotFull();
var ocrRegion2 = [0, 0.2, 1, 0.6];
var ocrResult2 = img2.MLKitOcrRect('zh', ocrRegion2);
var recognizedText2 = ocrResult2.getAllString();
printl("OCR识别结果: " + recognizedText2);
img2.recycle();
/*
说明：
- 此示例中，OCR 定义了一个特定的屏幕区域来识别文本，避免了全屏识别的开销。
- 使用 MLKitOcrRect 方法优化了识别区域。
*/
// 第三个示例：使用 PaddleOCR 识别并查找特定文本
var img3 = screen.screenShotFull();
var ocrResult3 = img3.paddleOCR(640, [0, 0, 1, 1]);
var target3 = ocrResult3.findIncludeText("雷电");
if (target3) {
target3.hidClick();
printl("成功点击目标区域: 雷电");
} else {
printl("目标区域未找到: 雷电");
}
img3.recycle();
/*
说明：
- 示例使用 PaddleOCR 技术识别文本。
- 识别完成后，查找特定文本，并对找到目标进行点击操作。
*/
// 第四个示例：全屏 OCR 查找文本内容并点击
var img4 = screen.screenShotFull();
var ocrResult4 = img4.paddleOCR(640, [0, 0, 1, 1]);
var target4 = ocrResult4.findIncludeText("雷电");
if (target4) {
target4.click();
} else {
printl("未找到指定文本");
}
img4.recycle();
/*
说明：
- 该示例与第三个类似，但更高效地处理了查找和目标动作操作。
*/
// 第五个示例：查找包含目标文字的多个区域
var img5 = screen.screenShotFull();
var ocrResult5 = img5.MLKitOcr('zh');
var targets5 = ocrResult5.findIncludeTexts("雷电");
if (targets5.length > 0) {
targets5.forEach(target => {
target.click();
});
} else {
printl("未找到指定文本");
}
img5.recycle();
/*
说明：
- 查找包含目标文字的多个区域，返回所有目标的列表。
- 遍历所有目标，逐一对其执行点击操作。
*/
// 第六个示例：获取 OCR 识别到的所有文本并打印
var img6 = screen.screenShotFull();
var ocrResult6 = img6.paddleOCR(640, [0, 0, 1, 1]);
var allText6 = ocrResult6.getAllString();
if (!allText6) {
printl("未检测到任何文本");
} else {
printl("检测到的文本内容: " + allText6);
}
img6.recycle();
/*
说明：
- 示例展示如何提取 OCR 识别结果中的所有字符信息。
*/
// 第七个示例：通过 MLKitOcr 完全读出屏幕文字
var img7 = screen.screenShotFull();
var ocrResult7 = img7.MLKitOcr('zh');
printl(ocrResult7.getAllString());
img7.recycle();
/*
说明：
- 示例使用 MLKitOcr 在全屏范围内提取所有文本信息。
*/
// 第八个示例：获取 JSON 格式的 OCR 识别结果
var img8 = screen.screenShotFull();
var ocrResult8 = img8.MLKitOcr('zh');
var jsonResult8 = ocrResult8.getJson();
printl(JSON.stringify(jsonResult8, null, 2));
img8.recycle();
/*
说明：
- 此示例展示了如何将 OCR 结果以 JSON 格式获取。
*/
// 第九个示例：获取 OCR 的 JSON 表示
var img9 = screen.screenShotFull();
var ocrResult9 = img9.MLKitOcr('zh');
var ocrJson9 = ocrResult9.getJson();
printl("OCR 结果 JSON: " + JSON.stringify(ocrJson9));
img9.recycle();
/*
说明：
- 将 OCR 输出结果以 JSON 格式显示，便于程序进一步处理。
*/
// 第十个示例：OpenCV OCR 使用
var mat10 = screen.screenShot(720, 1280, 100).getMat();
var seek10 = opencv.OCR(mat10, '自己的库.ocr', 0.95, 0);
if (seek10) {
printl(seek10.findIncludeText('蜂'));
} else {
printl("未找到了");
}
/*
说明：
- 使用 OpenCV 库执行 OCR，匹配的置信度为 0.95。
- 根据内容查找包含特定文本的区域。
*/
// 第十一个示例：OpenCV OCR 扩展功能使用
var seek11 = opencv.OCREx('多点比色.cv');
if (seek11) {
printl(seek11.findIncludeText('雷电模拟器'));
} else {
printl("未找到了");
}
var seek11Alt = opencv.OCREx('多点比色.cv');
if (opencv.checkColorsEx('多点比色.cv')) {
printl(seek11Alt.getAllString());
} else {
printl("未找到了");
}
/*
说明：
- 使用 opencv.OCREx 对指定的 cv 文件进行 OCR 识别。
- 扩展功能 checkColorsEx 用于进一步处理颜色匹配和文本识别结果。
*/

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