公司名被注册网站,电商网站如何生成app,石家庄制作网站的公司哪家好,响应式网站能用dw做吗目的 cheese自动化平台是一款可以模拟鼠标和键盘操作的自动化工具。它可以帮助用户自动完成一些重复的、繁琐的任务#xff0c;节省大量人工操作的时间。可以采用Vscode、IDEA编写#xff0c;支持Java、Python、nodejs、GO、Rust、Lua。cheese也包含图色功能#xff0c;识别…目的 cheese自动化平台是一款可以模拟鼠标和键盘操作的自动化工具。它可以帮助用户自动完成一些重复的、繁琐的任务节省大量人工操作的时间。可以采用Vscode、IDEA编写支持Java、Python、nodejs、GO、Rust、Lua。cheese也包含图色功能识别屏幕上的图像根据图像的变化自动执行相应的操作。本篇文章主要讲解下更优秀的cheese平台TomatoOCR纯本地离线文字识别插件如何使用和集成。
准备工作
1、搭建cheese的idea开发环境 2、下载TomatoOCR纯本地离线文字识别插件 目前插件支持中英文、繁体字、日语、韩语识别支持小图、区域图和单行文字识别准确率高达99%支持多种返回格式json\文本\数字\自定义支持增强版二值化支持找字返回坐标并点击超高的稳定性速度快不联网、不联网、不联网
插件集成
1、打开idea开发工具新建项目在工程assets目录下添加文字识别插件
下载插件后先改名为TomatoOCR.apk 2、拷贝js中的代码
注意loadDex(TomatoOCR.apk); //该行必须写在main方法下否则无非正常加载
// ********************************************************************************************
// ********欢迎使用TomatoOCR文字识别插件加入群【469843332】可获取最新版本************
// ********************************************************************************************import core from cheese-core;const base core.base;
const assets core.assets;
const recordscreen core.recordScreen;
const plugins core.plugins;
const cls core.cls;var tomato_ocr;
let rec_type ch-3.0;
// 注ch、ch-2.0、ch-3.0版可切换使用对部分场景可适当调整
// ch普通中英文识别1.0版模型
// ch-2.0普通中英文识别2.0版模型
// ch-3.0普通中英文识别3.0版模型
// cht繁体japan日语korean韩语function ocr_image() {tomato_ocr.setRecType(rec_type) // 如果需要切换语言直接在这里设置即可tomato_ocr.setDetBoxType(rect) // 调整检测模型检测文本参数- 默认rect: 由于手机上截图文本均为矩形文本从该版本之后均改为rectquad可准确检测倾斜文本tomato_ocr.setDetUnclipRatio(1.9) // 调整检测模型检测文本参数 - 默认1.9: 值范围1.8-2.5之间可调整文本检测框大小tomato_ocr.setRecScoreThreshold(0.3) // 识别得分过滤 - 默认0.1值范围0.1-0.9之间tomato_ocr.setReturnType(json)// 返回类型 - 默认json: 包含得分、坐标和文字//text纯文字//num纯数字//自定义输入想要返回的文本.1234567890仅只返回这些内容let type 3;// type 可传可不传// type0 : 只检测// type1 : 方向分类 识别// type2 : 只识别// type3 : 检测 识别// 只检测文字位置type0// 全屏识别: type3或者不传type// 截取单行文字识别type1或者type2// 注意注意注意识别不到时返回的是空字符串请加上 if (result ! ) 进行判断// returnType为“json”时返回的是json字符串需要使用JSON.parse进行解析// 例子一let result1 tomato_ocr.ocrFile(/storage/emulated/0/test.png, type);console.log(result1);// 例子二let bitmap recordscreen.captureScreen(3, 0, 0, 300, 300)let result2 tomato_ocr.ocrBitmap(bitmap, type);console.log(result2);// 找字返回坐标没有找到字返回“”空字符串返回的是“百度”的中心点坐标var point tomato_ocr.findTapPoint(百度)if (point ! ) {var json_point JSON.parse(point)var center_x json_point[0] x1var center_y json_point[1] y1}
}function run() {if (recordscreen.requestPermission(3)) {console.log(请求成功)}if (assets.copy(TomatoOCR.apk, /storage/emulated/0/TomatoOCR.apk)) {console.log(复制成功);} else {console.log(复制失败);}if (plugins.install(/storage/emulated/0/TomatoOCR.apk)) {plugins.loadLibrary(ocr)var tmo cls.findClass(com.tomato.ocr.cheese.OCRApi)tomato_ocr tmo.new().objtomato_ocr.init(plugins.createContext(), rec_type)// 试用版license从群中获取或者网盘中获取var flag tomato_ocr.setLicense()// flag -1: 无效license// flag 0 : 过期license// flag 1 或 到期日期 : 试用license或正式licenseconsole.log(flag);console.log(插件加载成功)}ocr_image();
}run()
3、其中的方法说明如下
方法名说明init初始化setRecType 设置识别语言默认ch-3.0 ch、ch-2.0、ch-3.0版可切换使用对部分场景可适当调整 ch普通中英文识别1.0版模型 ch-2.0普通中英文识别2.0版模型 ch-3.0普通中英文识别3.0版模型 cht繁体japan日语korean韩语 setDetBoxType 调整检测模型检测文本参数-默认rect: 由于手机上截图文本均为矩形文本从该版本之后均改为rectquad可准确检测倾斜文本 setDetUnclipRatio 调整检测模型检测文本参数默认1.9
值范围1.6-2.5之间如果文字的检测框太小可调整改参数一般往大调整 setRecScoreThreshold 设置识别得分过滤默认0.1
值范围0.1-0.9之间 setReturnType 设置返回类型默认json包含得分、坐标和文字
text纯文字
num纯数字
自定义输入想要返回的文本.1234567890仅只返回这些内容 setBinaryThresh 对图片进行二值化处理非必须正常情况下可以不用写 ocrFile 两个参数图片路径和类型一般类型传3: type-1 : 检测 方向分类 识别
type0 : 只检测
type1 : 方向分类 识别
type2 : 只识别单行识别
type3 : 检测 识别
只检测文字位置type0
全屏识别: type3或者不传type
截取单行文字识别type1或者type2如果识别为不到时返回的数据为“”字符串 findTapPoint 找字返回传入字的中心点坐标方便进行点击找不到字时返回“”空字符串 end释放插件只需要在停止脚本的时候调用
4、识别结果 以上就是所有的运行情况。
完毕 相对来说在cheese进行插件开发还是比较困难的需要会原生安卓开发本地识别全屏会相对较慢区域识别还是非常快相比部署在服务器上还可以减少了很多资源占用情况更加方便便捷。
