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Modern Python Computer Vision Automation Framework

解决的问题

提供一个统一的 Python 框架,用于自动化操作 Windows 应用程序、Windows 游戏、Android 模拟器以及 ADB 连接的设备。无需为不同平台编写独立的自动化脚本,即可使用一套任务代码在这些环境中通用运行。

工作原理

该框架利用计算机视觉识别 UI 元素并触发操作。集成了多种视觉技术,包括 OCR(光学字符识别)、OpenCV 模板匹配和基于 YOLO 的检测。为管理视觉资源,使用 COCO 格式作为模板素材,使系统能够根据目标设备的屏幕分辨率自动缩放模板。

适用人群

专为开发自动化机器人而设计,尤其适用于针对在 Windows 或 Android 上运行的桌面软件和移动游戏的开发者。

主要亮点

  • 多平台支持:使用单一代码库,支持 Windows 客户端、Android 模拟器和 ADB 设备。
  • 灵活的接口选项:可在无头模式、基于 Qt 的桌面 GUI 或基于 FastAPI 的 Web 界面中运行。
  • 视觉集成:内置对 OCR、模板匹配和 YOLO 的支持。
  • 分辨率自适应:自动根据不同屏幕分辨率缩放模板。
  • 开发者工具:包含截图、输入模拟、设备控制和可视化调试叠加层等工具。

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