python找图

import cv2
from PIL import ImageGrab
import numpy as np
import pyautogui

if __name__ == '__main__':

    im = ImageGrab.grab()
    im.save('./res/screen.png', 'png')

    img_rgb = cv2.imread('./res/screen.png')

    # 所有操作在灰度版中进行
    img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    template = cv2.imread('./check/icon.png', 0)

    res = cv2.matchTemplate(img_gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    threshold = 0.9
    loc = np.where(res >= threshold)

    for pt in zip(*loc[::-1]):
        print(pt[0], pt[1])
        # pyautogui.moveTo(pt[0] + template.shape[0] / 2, pt[1] + template.shape[1] / 2)
        pyautogui.doubleClick(pt[0] + template.shape[0] / 2, pt[1] + template.shape[1] / 2)


    print('over')

　　

cv2.imread解释

def imread(filename: Any,
           flags: Any = None) -> None

　　

filename：图片的绝对路径或者相对路径。 ps:路径中不能出现中文!
flags：图像的通道和色彩信息(默认值为1)，即彩色图片。
flags = -1, 8位深度，原通道
flags = 0， 8位深度，1通道
flags = 1， 8位深度，3通道
flags = 2， 原深度， 1通道
flags = 3， 原深度， 3通道
flags = 4， 8位深度，3通道

那图像的深度，通道信息指的是什么呢？

图片是由一个个像素点构成的，所有不同颜色的像素点构成了一副完整的图像，计算机中所有图片是以二进制存储 的
1 bit 存储像素点的取值范围为0~1，人眼看来这幅图片是黑色或者白色。
4 bit 存储像素点的取值范围为0~15
8 bit 存储像素点的取值范围为 0~255
… …
以此类推，我们把计算机存储单个像素点所用到的bit为称之为图像的深度.