README.md · yashujs/autojs-detect-round

## 声明

本文仅供学习

## 使用情景

识别象棋位置

## 效果展示

## 原理

1. openev霍夫找圆
2. canvas画圆
3. 悬浮窗显示图片

## 知识点

1. 隐藏虚拟按钮
2. 全屏显示图片
3. HoughCircles的各个参数的意思
4. 图片的回收

## 代码讲解

1. ui 显示象棋图片

```js
   ui.layout(
     <vertical w="{{device.width}}px" h="{{device.height}}px">
       <img src="file://./中国象棋.jpg"></img>
     </vertical>
   );
   ```

2. 请求截图

```js
   if (!requestScreenCapture()) {
     toast("请求截图失败");
     exit();
   }
   ```

3. 截图并保存

```js
   let screen = images.read(imgFilepath);
   images.save(screen, imgFilepath);
   ```

4. 霍夫找圆

```js
   let data = 霍夫找圆(screen);
   ```

5. canvas画圆

```js
   let newImgFilepath = showData(data, imgFilepath);
   ```

6. 悬浮窗全屏显示图片

```js
   悬浮窗全屏显示图片(newImgFilepath);
   ```

## 完整源码

1. main.js

```js
   "ui";
   importClass(android.view.WindowManager);
   importClass(android.view.View);
   
   let showData = require("./showData");
   
   hideBottomUI();
   
   ui.layout(
     <vertical w="{{device.width}}px" h="{{device.height}}px">
       <img src="file://./中国象棋.jpg"></img>
     </vertical>
   );
   
   threads.start(function () {
     //请求截图
     if (!requestScreenCapture()) {
       toast("请求截图失败");
       exit();
     }
     let imgFilepath = files.path("./中国象棋.jpg");
     log(imgFilepath);
     log(files.exists(imgFilepath));
     let screen = images.read(imgFilepath);
     images.save(screen, imgFilepath);
     let data = 霍夫找圆(screen);
     let newImgFilepath = showData(data, imgFilepath);
     悬浮窗全屏显示图片(newImgFilepath);
   });
   
   setInterval(function () {}, 1000);
   
   // ==================自定义函数===================================
   function 霍夫找圆(screen) {
     // 对图像进行中值滤波，返回处理后的图像。
     let grayImgInfo = images.grayscale(images.medianBlur(screen, 3));
   
     // void HoughCircles( InputArray image, OutputArray circles,
     //          int method, double dp, double minDist,
     //          double param1=100, double param2=100,
     //          int minRadius=0, int maxRadius=0 );
   
     //dp，用来检测圆心的累加器图像的分辨率与输入图像之比的倒数，例如如果dp= 1时，累加器和输入图像具有相同的分辨率。如果dp=2，累加器便只有输入图像一半的分辨率
     //minDist 检测到的圆的圆心之间的最小距离，即让我们的算法能明显区分的两个不同圆之间的最小距离。如果这个参数设置过大，某些圆就不能被检测出来。
     // param1:此参数是对应Canny边缘检测的最大阈值，最小阈值是此参数的一半 也就是说像素的值大于param1是会检测为边缘
     // param2:它表示在检测阶段圆心的累加器阈值。它越小的话，就可以检测到更多根本不存在的圆，而它越大的话，能通过检测的圆就更加接近完美的圆形了
     // minRadius:表示能够检测的最小圆的半径 这里我们设置为0是因为他也要检测圆心 而圆心可以看作是半径为0的圆
     // maxRadius：表示能够检测的最大圆的半径，这里我设置为100，那么表示圆半径大于100的圆不会被检测出来（这个是依据你要检测的图片而考虑）
     let findBalls = images.findCircles(grayImgInfo, {
       dp: 1,
       minDst: 80,
       param1: 100,
       param2: 45,
       minRadius: 50,
       maxRadius: 80,
     });
     // log("找到的圆:" + JSON.stringify(findBalls));
     let haveBalls = findBalls && findBalls.length > 0;
     grayImgInfo.recycle();
     screen.recycle();
     if (haveBalls) {
       log("有圆" + findBalls.length + "个");
       return findBalls;
     } else {
       return false;
     }
   }
   function 悬浮窗全屏显示图片(imgFilepath) {
     log("全屏显示图片");
     let screen = images.read(imgFilepath);
     var w = floaty.rawWindow(
       <frame gravity="center" bg="#44ffcc00">
         <img id="img"></img>
       </frame>
     );
     ui.run(function () {
       w.img.attr("src", "file://" + imgFilepath);
     });
     w.setSize(-1, -1);
     w.setTouchable(false);
   
     setTimeout(function () {
       screen.recycle();
     }, 1000);
   }
   function hideBottomUI() {
     // 隐藏虚拟键
     let uiFlags =
       View.SYSTEM_UI_FLAG_LAYOUT_STABLE |
       View.SYSTEM_UI_FLAG_LAYOUT_HIDE_NAVIGATION |
       View.SYSTEM_UI_FLAG_LAYOUT_FULLSCREEN |
       View.SYSTEM_UI_FLAG_HIDE_NAVIGATION |
       View.SYSTEM_UI_FLAG_FULLSCREEN;
   
     uiFlags |= View.SYSTEM_UI_FLAG_IMMERSIVE_STICKY;
   
     activity.getWindow().getDecorView().setSystemUiVisibility(uiFlags);
     //解决虚拟按键弹出，无法再次隐藏的问题
     activity
       .getWindow()
       .getDecorView()
       .setOnSystemUiVisibilityChangeListener(function (i) {
         hideBottomUI();
       });
   }
   
   ```

2. showData.js

```js
   function showData(dataList, imgPath) {
     ocrType = "牙叔圆形识别测试";
     log("显示数据 imgPath = " + imgPath);
     var img = images.read(imgPath);
     var canvas = new Canvas(img);
     let circlePaint = new Paint();
     circlePaint.setStrokeWidth(3);
     circlePaint.setColor(colors.parseColor("#00ff00"));
     circlePaint.setStyle(Paint.Style.STROKE); //空心矩形框
   
     let textPaint = new Paint();
     textPaint.setTextAlign(Paint.Align.CENTER);
     textPaint.setTextSize(30);
     textPaint.setStyle(Paint.Style.FILL);
     textPaint.setColor(colors.parseColor("#f000ff"));
     var len = dataList.length;
     for (var i = 0; i < len; i++) {
       let data = dataList[i];
       // { x: 464.5, y: 566.5, radius: 15.399999618530273 },
       canvas.drawCircle(data.x, data.y, data.radius, circlePaint);
       canvas.drawText(i + "", data.x, data.y, textPaint);
     }
     var image = canvas.toImage();
     let newFilename = files.getNameWithoutExtension(imgPath) + "_" + ocrType + ".png";
     let newFilepath = "/sdcard/脚本/" + ocrType + "/" + newFilename;
     files.createWithDirs(newFilepath);
     images.save(image, newFilepath);
     log("识别后的图片保存路径: " + newFilepath);
     img.recycle();
     image.recycle();
     return newFilepath;
   }
   
   events.on("exit", function () {
     log("结束运行 模块脚本");
   });
   
   module.exports = showData;
   
   ```

3. 素材

![](./中国象棋.jpg)

## 微信公众号 AutoJsPro教程

![](./other/officialaccount.jpg)

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747748653

![](./other/给我个面子小图.jpg)

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