在 Windows 环境下使用 C++ 和 OpenCV 进行屏幕截图并识别指定字符串，可以按照以下步骤进行：
- 使用 OpenCV 的
cv::VideoCapture类打开屏幕录制设备，获取屏幕的帧图像。
cv::VideoCapture capture(0); // 0 表示默认屏幕设备
if (!capture.isOpened()) {
std::cerr << "无法打开屏幕录制设备" << std::endl;
return -1;
}
- 在循环中读取每一帧图像，并将其转换为灰度图像，以便进行文本识别。
while (true) {
cv::Mat frame;
capture >> frame;
if (frame.empty()) {
std::cerr << "无法从屏幕捕获到图像" << std::endl;
break;
}
cv::Mat grayFrame;
cv::cvtColor(frame, grayFrame, cv::COLOR_BGR2GRAY);
// 在这里进行文本识别和坐标计算操作
}
- 使用 OCR（光学字符识别）库或者自定义的文本识别算法对灰度图像进行处理，提取其中的文本信息。
你可以选择使用 Tesseract OCR 库作为一个开源的 OCR 解决方案。在使用之前，请确保已经安装了 Tesseract 并设置好相关的环境变量。
#include <tesseract/baseapi.h>
tesseract::TessBaseAPI tess;
tess.Init(NULL, "eng"); // 初始化 Tesseract，使用英文语言模型
// 将灰度图像传递给 Tesseract 进行识别
tess.SetImage(grayFrame.data, grayFrame.cols, grayFrame.rows, 1, grayFrame.step);
char* recognizedText = tess.GetUTF8Text();
std::string result(recognizedText); // 转换为 std::string
delete[] recognizedText; // 释放内存
- 对提取到的文本进行处理和匹配，找到目标字符串并计算其最左、最右、最上、最下坐标。
std::size_t found = result.find("丰饶之间");
if (found != std::string::npos) {
int left = found % grayFrame.cols;
int top = found / grayFrame.cols;
int right = left + targetString.length() - 1;
int bottom = top;
std::cout << "左坐标：" << left << std::endl;
std::cout << "右坐标：" << right << std::endl;
std::cout << "上坐标：" << top << std::endl;
std::cout << "下坐标：" << bottom << std::endl;
}
请注意，以上代码仅为示例，并未经过详细测试。你可能需要根据实际情况进行调整和完善。同时，确保已正确配置和安装了 OpenCV 和 Tesseract 库，并在编译时链接相应的库文件。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
