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[24小时收录超级好的网站] AIWROK文字识别区域选择:MLKitOcrRect智能应用

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1.截取屏幕的全屏截图:

var img = screen.screenShotFull();

这行代码用于截取当前屏幕的全屏截图,并将截图存储在变量img中。

2.文字识别,默认语言为中文:

var ocr = img.MLKitOcr('zh');
printl(ocr.getJsonString());

使用MLKitOcr方法对截图img进行文字识别,指定语言为中文’zh’,并将识别结果以JSON字符串形式打印出来。

3.获取图片大小(以字节为单位):

var size = img.byteSize();
printl('图片大小: ' + size + ' 字节');

4.获取img图片的大小,单位为字节,并打印出来。

压缩图片,类型为jpg,质量设置为50:

var compressedImg = img.compress('jpg', 50);
printl('图片压缩成功');

5.将截图img压缩为JPEG格式,设置压缩质量为50,并将压缩后的图片存储在compressedImg变量中,然后打印成功信息。

裁剪图片,裁剪区域为(0,0)到(10,10):

var cutImg = img.cutImage(0, 0, 10, 10);
printl('图片裁剪成功');

6.对图片img进行裁剪,裁剪区域从坐标(0,0)到(10,10),并将裁剪后的图片存储在cutImg变量中,然后打印成功信息。

按百分比裁剪图片,裁剪区域为图片的10%到90%:

var cutImgPercent = img.cutImagePercent(0.1, 0.1, 0.9, 0.9);
printl('图片百分比裁剪成功');

按照图片宽度和高度的百分比进行裁剪,裁剪区域从图片的10%到90%,并将裁剪后的图片存储在cutImgPercent变量中,然后打印成功信息。

7.获取图片的bitmap:

var bitmap = img.getBitmap();
printl('获取图片的bitmap成功');

获取图片img的Bitmap对象,Bitmap对象可以用于进一步的图像处理操作,如滤波、裁剪、文字识别等。

8.获取图片的高度:

var height = img.getHeight();
printl('图片高度: ' + height);

获取图片img的高度,并打印出来。

9.获取图片宽度:

var width = img.getWidth();
printl('图片宽度: ' + width);

获取图片img的宽度,并打印出来。

10.获取图片中心点的RGB值:

var centerRGB = img.getPointRGB(0.5, 0.5);
printl('中心点RGB值: ' + centerRGB[0] + ', ' + centerRGB[1] + ', ' + centerRGB[2]);

获取图片img中心点的RGB值,并打印出来。

11.从指定路径读取图片:

var img = new image().read('/storage/emulated/0/1.jpg');
printl('读取图片成功' + img);

从指定路径读取图片,并存储在变量img中,然后打印成功信息。

12.将base64字符串转换为图片:

var img = screen.screenShotFull();
var imgBase64 = img.toBase64();
var imgFromBase64 = new image().readBase64(imgBase64);
printl('Base64转图片成功' + imgFromBase64);

先截取一张全屏截图,然后将其转换为Base64字符串,接着从Base64字符串中读取图片,并存储在imgFromBase64变量中,最后打印成功信息。

13.释放图片资源:

img.recycle();
printl('图片资源释放成功');

释放图片img占用的资源,然后打印成功信息。

14.保存图片到指定路径:

var screenshot = screen.screenShotFull();
screenshot.save('/sdcard/1.jpg');
printl(screenshot);

截取全屏截图并保存到指定路径/sdcard/1.jpg,然后打印截图信息。

15.将图片转换为base64字符串:

var img = screen.screenShotFull();
var imgBase64 = img.toBase64();
printl('图片转base64成功: ' + imgBase64);

截取全屏截图并将其转换为Base64字符串,然后打印转换后的Base64字符串。

16.将图片转换为jpg格式的base64字符串,质量100:

var img = screen.screenShotFull();
var jpgBase64 = img.toJpgBase64(100);
printl('Jpg格式图片转base64成功: ' + jpgBase64);

截取全屏截图并将其转换为质量为100的JPEG格式Base64字符串,然后打印转换后的Base64字符串。

17.输出图片信息为字符串:

var img = screen.screenShotFull();
var imgInfo = img.toString();
printl('图片信息输出: ' + imgInfo);

获取图片img的信息并转换为字符串,最后打印出来。

18.百分比裁剪图片:

var img = screen.screenShotFull();
var cutImgPercent = img.cutImagePercent(0.1, 0.1, 0.9, 0.9);
printl('图片百分比裁剪成功' + cutImgPercent);

再次演示按百分比裁剪图片,裁剪区域从图片的10%到90%,并将裁剪后的图片存储在cutImgPercent变量中,然后打印成功信息。

19.截取屏幕的全屏截图文字区域识别:

var img = screen.screenShotFull();
var ocr = img.MLKitOcrRect('zh', [0, 0, 1, 1]);
var ocrResult = ocr.getJsonString();
printl('文字识别结果: ' + ocrResult);
img.recycle();

截取全屏截图并指定区域进行文字识别(此处为全图),语言为中文,然后打印识别结果的JSON字符串,最后释放图片资源。

20.压缩图片,类型为jpg,质量设置为50,并保存到指定路径:

var img = new image().read('/storage/emulated/0/1.jpg');
var compressedImg = img.compress('jpg', 50);
compressedImg.save('/sdcard/compressed_1.jpg');
printl('压缩后的图片已保存: /sdcard/compressed_1.jpg');

从指定路径读取图片,压缩为JPEG格式,质量设置为50,然后保存压缩后的图片到指定路径/sdcard/compressed_1.jpg,最后打印成功信息。

21.获取图片Mat格式:

var img = screen.screenShotFull();
var mat = img.getMat();
printl('获取图片的Mat对象成功' + mat);
img.recycle();
printl('图片资源释放成功');

获取图片img的Mat对象,用于进一步的图像处理操作,然后打印成功信息,最后释放图片资源。

22.获取图片中心点的RGB值(百分比坐标):

var img = screen.screenShotFull();
var centerRGB = img.getPointRGB(0.5, 0.5);
printl('中心点RGB值: ' + centerRGB[0] + ', ' + centerRGB[1] + ', ' + centerRGB[2]);
img.recycle();

获取全屏截图中中心点的RGB值,并打印出来,最后释放图片资源。

23.获取图片在真实坐标(100,100)处的RGB值:

var img = screen.screenShotFull();
var realPointRGB = img.getRealPointRGB(100, 100);
printl('真实坐标(100, 100)处的RGB值: ' + realPointRGB[0] + ', ' + realPointRGB[1] + ', ' + realPointRGB[2]);
img.recycle();

获取全屏截图中真实坐标(100,100)处的RGB值,并打印出来,最后释放图片资源。

24.复制图片对象,并保存复制的图片到指定路径:

var img = screen.screenShotFull();
var imgCopy = img.copy();
var savePath = '/sdcard/1_copy.jpg';
imgCopy.save(savePath);
printl('图片复制并保存成功:' + savePath);
img.recycle();
imgCopy.recycle();

截取全屏截图并复制图片对象,将复制的图片保存到指定路径/sdcard/1_copy.jpg,然后打印成功信息,并分别释放原图片和复制图片的资源。

25.使用PaddleOCR进行文字识别处理,隐藏包含特定文本的元素并点击:

var img = screen.screenShotFull();
var ocrResult = img.paddleOCR(640, [0, 0, 1, 1]); // 参数:尺寸推荐为640,区域百分数为[0,0,1,1]表示全图
ocrResult.findIncludeText("今日头条").click(); // 假设findIncludeText返回的对象有click方法
img.recycle();
printl('PaddleOCR处理完成');

使用PaddleOCR对全屏截图进行文字识别,设置尺寸为640,处理全图,然后查找包含特定文本“今日头条”的元素并点击,最后释放图片资源并打印成功信息。

26.检查图片对象是否为空:

var img = new image();
if (img.isNull()) {
    println('图片对象为空');
} else {
    printl('图片对象不为空');
}
img.recycle();

创建一个新的图片对象,并检查该对象是否为空,根据检查结果打印相应的信息,最后释放图片资源。

复制// 截取屏幕的全屏截图
var img = screen.screenShotFull();

// 文字识别,默认语言为中文
var ocr = img.MLKitOcr('zh');
printl(ocr.getJsonString());

// 获取图片大小(以字节为单位)
var size = img.byteSize();
printl('图片大小: ' + size + ' 字节');

// 压缩图片,类型为jpg,质量设置为50
var compressedImg = img.compress('jpg', 50);
printl('图片压缩成功');

// 裁剪图片,裁剪区域为(0,0)到(10,10)
var cutImg = img.cutImage(0, 0, 10, 10);
printl('图片裁剪成功');

// 按百分比裁剪图片,裁剪区域为图片的10%到90%
var cutImgPercent = img.cutImagePercent(0.1, 0.1, 0.9, 0.9);
printl('图片百分比裁剪成功');

// 获取图片的bitmap
var bitmap = img.getBitmap();
printl('获取图片的bitmap成功');

// 获取图片的高度
var height = img.getHeight();
printl('图片高度: ' + height);

// 获取图片宽度
var width = img.getWidth();
printl('图片宽度: ' + width);

// 获取图片中心点的RGB值
var centerRGB = img.getPointRGB(0.5, 0.5);
printl('中心点RGB值: ' + centerRGB[0] + ', ' + centerRGB[1] + ', ' + centerRGB[2]);

// 从指定路径读取图片

var img =new image().read('/storage/emulated/0/1.jpg')
printl('读取图片成功'+img);

// 将base64字符串转换为图片
var img = screen.screenShotFull();
var imgBase64 = img.toBase64();
var imgFromBase64 = new image().readBase64(imgBase64);
printl('Base64转图片成功'+imgFromBase64);

// 释放图片资源
img.recycle();
printl('图片资源释放成功');

// 保存图片到指定路径

var screenshot = screen.screenShotFull();
screenshot.save('/sdcard/1.jpg');
printl(screenshot);

// 将图片转换为base64字符串
var img = screen.screenShotFull();
var imgBase64 = img.toBase64();
printl('图片转base64成功: ' + imgBase64);

// 将图片转换为jpg格式的base64字符串,质量100
var img = screen.screenShotFull();
var imgBase64 = img.toBase64();
var jpgBase64 = img.toJpgBase64(100);
printl('Jpg格式图片转base64成功: ' + jpgBase64);

// 输出图片信息为字符串
var img = screen.screenShotFull();
var imgInfo = img.toString();
printl('图片信息输出: ' + imgInfo);

// 百分比裁剪图片
var img = screen.screenShotFull();
var cutImgPercent = img.cutImagePercent(0.1, 0.1, 0.9, 0.9);
printl('图片百分比裁剪成功'+cutImgPercent);

// 截取屏幕的全屏截图文字区域识别
var img = screen.screenShotFull();
var ocr = img.MLKitOcrRect('zh', [0, 0, 1, 1]);
var ocrResult = ocr.getJsonString();
printl('文字识别结果: ' + ocrResult);
img.recycle();


// 获取图片大小(以字节为单位)
var img = screen.screenShotFull();
var size = img.byteSize();
printl('图片大小: ' + size + ' 字节');

// 压缩图片,类型为jpg,质量设置为50
var img = new image().read('/storage/emulated/0/1.jpg');
var compressedImg = img.compress('jpg', 50);// 压缩图片,类型为jpg,质量设置为50
compressedImg.save('/sdcard/compressed_1.jpg');// 保存压缩后的图片到指定路径
printl('压缩后的图片已保存: /sdcard/compressed_1.jpg');

// 获取图片Mat格式
var img = screen.screenShotFull();
var bitmap = img.getBitmap();
var mat = img.getMat();//Mat 对象可以用于进一步的图像处理操作,比如滤波、裁剪、文字识别等
printl('获取图片的Mat对象成功'+mat);
img.recycle();
printl('图片资源释放成功');


// 获取图片的中心点的RGB值,百分比座标
var img = screen.screenShotFull();
var centerRGB = img.getPointRGB(0.5, 0.5);
printl('中心点RGB值: ' + centerRGB[0] + ', ' + centerRGB[1] + ', ' + centerRGB[2]);
img.recycle();

// 获取图片在真实坐标(100,100)处的RGB值
var img = screen.screenShotFull();
var realPointRGB = img.getRealPointRGB(100, 100);
printl('真实坐标(100, 100)处的RGB值: ' + realPointRGB[0] + ', ' + realPointRGB[1] + ', ' + realPointRGB[2]);
img.recycle();

// 复制图片对象,保存复制的图片到指定路径
var img = screen.screenShotFull();
var imgCopy = img.copy();
var savePath = '/sdcard/1_copy.jpg';
imgCopy.save(savePath);
printl('图片复制并保存成功:' + savePath);
img.recycle();
imgCopy.recycle();


// 使用 PaddleOCR 进行文字识别处理 OCR 结果,此处假设有一个方法 findIncludeText 可以隐藏包含特定文本的元素
var img = screen.screenShotFull();
var ocrResult = img.paddleOCR(640, [0, 0, 1, 1]); // 参数:尺寸推荐为640,区域百分数为[0,0,1,1]表示全图
ocrResult.findIncludeText("今日头条").click(); // 假设 findIncludeText 返回的对象有 click 方法
img.recycle();
printl('PaddleOCR 处理完成');
// 检查图片对象是否为空
var img = new image();
if (img.isNull()) {
    println('图片对象为空');
} else {
    printl('图片对象不为空');
}
img.recycle();


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