自动识别图像目标并判断

Question

希望能帮忙编写一个程序
最好是C或者C++
大致需求如下：
在运行开始前由用户输入所需要的对应名称（如：ABCD）
在图像左上角自动点击随机因子，
当侦测到下方出现已匹配到挑战：ABCD时结束随机（不用自动点击确认开始）
（附加：需要在第一次匹配完成后可以手动重新开启随机）
如图，就是自动点击右上方的开始随机，并在下方绿字部分出现已匹配到挑战：ABCD时结束随机
在程序执行前应有用户所需要的ABCD对应的名称（均为四字）

Answer 1

该回答引用ChatGPT
这个问题需要使用图像处理和模式识别技术来实现。以下是一个基本的思路：
1. 使用OpenCV库读取屏幕截图，并将其转换为灰度图像。
2. 使用模板匹配算法在灰度图像中搜索目标图像（即用户输入的名称）。
3. 如果找到了目标图像，则停止随机因子的点击。
4. 如果没有找到目标图像，则继续点击随机因子，并重复步骤1-3。
以下是一个简单的C++代码示例，用于实现上述思路：

c++
#include 
#include 
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
    // 读取目标图像
    Mat target = imread("target.png", IMREAD_GRAYSCALE);
    // 获取屏幕分辨率
    int screen_width = GetSystemMetrics(SM_CXSCREEN);
    int screen_height = GetSystemMetrics(SM_CYSCREEN);
    // 创建窗口
    namedWindow("Screen", WINDOW_NORMAL);
    resizeWindow("Screen", screen_width, screen_height);
    // 循环处理屏幕截图
    while (true)
    {
        // 截取屏幕图像
        Mat screen;
        HDC hdcScreen = GetDC(NULL);
        HDC hdc = CreateCompatibleDC(hdcScreen);
        HBITMAP hBitmap = CreateCompatibleBitmap(hdcScreen, screen_width, screen_height);
        HGDIOBJ hOld = SelectObject(hdc, hBitmap);
        BitBlt(hdc, 0, 0, screen_width, screen_height, hdcScreen, 0, 0, SRCCOPY);
        screen = Mat(screen_height, screen_width, CV_8UC4);
        GetBitmapBits(hBitmap, screen_height * screen_width * 4, screen.data);
        SelectObject(hdc, hOld);
        DeleteDC(hdc);
        ReleaseDC(NULL, hdcScreen);
        cvtColor(screen, screen, COLOR_BGRA2GRAY);
        // 模板匹配
        Mat result;
        matchTemplate(screen, target, result, TM_CCOEFF_NORMED);
        double minVal, maxVal;
        Point minLoc, maxLoc;
        minMaxLoc(result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc);
        // 判断是否找到目标图像
        if (maxVal > 0.9)
        {
            // 停止随机因子的点击
            break;
        }
        else
        {
            // 点击随机因子
            // ...
        }
        // 显示屏幕截图
        imshow("Screen", screen);
        waitKey(1);
    }
    // 释放窗口
    destroyWindow("Screen");
    return 0;
}

需要注意的是，这个代码示例只是一个基本的框架，实际应用中还需要根据具体情况进行调整和优化。例如，需要根据实际情况调整模板匹配算法的参数，以提高匹配的准确性和速度。同时，还需要考虑如何处理屏幕分辨率不同的情况，以及如何处理多个目标图像的情况等。