小编点评

本文主要介绍了如何使用OpenCV和Android的无障碍服务实现能量自动收集功能。首先，通过OpenCV对屏幕图像进行处理，识别出能量球的位置。然后，利用无障碍服务的手势模拟功能，精确点击能量球。最后，通过一个开源库实现了一个自动化的例子，如芭芭农场自动施肥、蚂蚁庄园等。 1. 本文首先介绍了OpenCV和Android的无障碍服务的概念，以及它们在实现自动化功能中的应用。 2. 文章详细说明了如何使用OpenCV的模板匹配技术识别屏幕上的能量球，并提取其位置信息。 3. 接着，文章介绍了如何使用无障碍服务的手势模拟功能，精确点击能量球的位置。 4. 最后，文章通过一个开源库Assists，展示了一个自动化的例子，如芭芭农场自动施肥、蚂蚁庄园等，实现了能量的自动收集。 总之，本文通过结合OpenCV图像识别技术和Android无障碍服务的手势模拟功能，实现了一种自动化的能量收集应用，具有广泛的应用前景。

正文

Android无障碍服务可以操作元素，手势模拟，实现基本的控制。opencv可以进行图像识别。两者结合在一起即可实现支付宝能量自动收集。opencv用于识别能量，无障碍服务用于模拟手势，即点击能量。

当然这两者结合不单单只能实现这些，还能做很多自动化的程序，如芭芭农场自动施肥、蚂蚁庄园等等的自动化，甚至游戏的自动化也没问题。

下面简单介绍下核心的实现逻辑
核心步骤

1. 准确识别多个能量球位置
2. 准确点击能量球位置

opencv识别能量球

OpenCV是一个可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别可商用的开源库-opencv介绍

思路

使用opencv怎么识别能量球呢？
使用opencv的模板匹配。即，将能量球单独裁剪出来作为模板，再将其与屏幕图像进行匹配，筛选匹配分值最高的结果即获取能量球在屏幕中的位置。

实现

1. 项目集成opencv-android版

dependencies {
 implementation 'org.opencv:opencv:4.9.0'
}

最新版本可查看官方集成教程

2. 截取能量球图像作为模板

3. 截取屏幕图像

4. 使用opencv模板匹配获取所有能量球位置

opencv模板匹配api

Imgproc.matchTemplate(image, templ, result, method, mask)

参数解释：
image屏幕图像，即步骤3中截取的屏幕图像
templ模板图像，即步骤2中截图的能量球图像
result匹配结果容器，用于存储匹配的结果
mask掩膜，用于指定模板中哪些位置需要匹配，哪些不需要匹配

其中参数mask掩膜是匹配准确度的关键点

掩膜图像是根据模板生成的一张黑白图像，其中黑色为不需要匹配的区域

模板图像与生成的掩膜图像对比

模板图像	掩模图像

其中文字也是我们不需要匹配的，因为里面的文字会变化，所以中间加了一块黑色矩形用于指定匹配忽略区域

对于掩膜的创建方法这里不介绍了，所有代码都已经开放在我的自动化开源库Assists里，想直接看代码这里：https://github.com/ven-coder/Assists

参数准备好就可以进行匹配了，下面是完整代码（kotlin代码）

    /**
     * 模板匹配能量球
     */
    fun match() {
        try {
            val path = System.getProperty("user.dir") + "\\lib\\x64\\opencv_java490.dll"
            System.load(path)
            val temp = System.getProperty("user.dir") + "\\images\\temp.jpg"
            val image = System.getProperty("user.dir") + "\\images\\image.png"
            //模板图像
            val img = Imgcodecs.imread(image)
            //屏幕图像
            val templ = Imgcodecs.imread(temp)
            //掩膜图像
            val mask = createMask(templ)
            // 创建结果矩阵
            val resultCols: Int = img.cols() - templ.cols() + 1
            val resultRows: Int = img.rows() - templ.rows() + 1
            val result = Mat(resultRows, resultCols, CvType.CV_32FC1)
            // 进行模板匹配
            Imgproc.matchTemplate(img, templ, result, Imgproc.TM_CCORR_NORMED, mask)
            // 遍历结果矩阵，找到所有匹配超过阈值的位置
            val threshold = 0.98 // 阈值，根据实际情况调整
            var count = 0
            var countValue = 0
            for (y in 0 until result.rows()) {
                for (x in 0 until result.cols()) {
                    countValue++
                    val matchValue = result[y, x]
                    if (matchValue[0] >= threshold) {
                        count++
                        // 找到一个匹配位置
                        val matchLoc = Point(x.toDouble(), y.toDouble())
                        // 绘制矩形框
                        Imgproc.rectangle(img, matchLoc, Point(matchLoc.x + templ.cols(), matchLoc.y + templ.rows()), Scalar( 85.0, 85.0,205.0,), 2, Imgproc.LINE_AA, 0)
                    }
                }
            }
            // 显示结果
            Imgproc.resize(img, img, Size(img.cols() / 2.0, img.rows() / 2.0)) // 可选：调整显示大小
            HighGui.imshow("Matched Result: $count", img)
            HighGui.waitKey(0)
        } catch (e: Throwable) {
            e.printStackTrace()
        }
    }

    /**
     * 创建掩膜
     */
    fun createMask(source: Mat): Mat {
        // 转换为 HSV 颜色空间
        val hsvImage = Mat()
        Imgproc.cvtColor(source, hsvImage, Imgproc.COLOR_BGR2HSV)


        // 定义绿色的颜色范围
        val lowerGreen = Scalar(35.0, 100.0, 100.0)
        val upperGreen = Scalar(85.0, 255.0, 255.0)


        // 创建掩膜
        val mask = Mat()
        Core.inRange(hsvImage, lowerGreen, upperGreen, mask)

        // 忽略“27g”文字
        // 你可以使用形态学操作去掉文字部分，或者手动确定文字的位置并将其设置为黑色（0）。
        // 假设文字位于圆形中心，可以手动遮盖这个区域
        // Rect(中心位置x, 中心位置y, 宽度, 高度)
        val width = 80
        val height = 60
        val textRect = Rect(source.width() / 2 - width / 2, source.height() / 2 - height / 2, width, height) // 假设的“27g”文字位置和大小
        Imgproc.rectangle(mask, textRect, Scalar(0.0), -1)
        Imgproc.rectangle(mask, Rect((source.width() / 2 - width / 2) + 10, (source.height() / 2 - height / 2) + height, 40, 25), Scalar(255.0), -1)
        return mask
    }

匹配结果

点击能量球

准确得到能量球位置之后就好办了，使用我的开源库Assists开启无障碍服务后调用gestureClick(x: Float, y: Float)点击能量球位置即可

//it.x + temp3.width() / 2，坐标加上模板大小的一半即点击中间位置
Assists.gestureClick((it.x + temp3.width() / 2).toFloat(), (it.y + temp3.height() / 2).toFloat())

最终效果

以上所有代码都在我的开源库Assists示例里了，需要的自取即可。
觉得有帮助顺便可以start一下，满足以下一下老夫虚荣心憋