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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 Windows 应用程序、Windows 游戏、Android 模拟器和 ADB 设备上的任务。它消除了为不同平台编写独立自动化逻辑的需要,提供了一套一致的工具用于屏幕交互和设备控制。
工作原理
该框架使用计算机视觉来识别 UI 元素并触发操作。支持多种识别方法,包括 OCR、OpenCV 模板匹配和基于 YOLO 的视觉解决方案。为了管理视觉资产,它使用 COCO 格式,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
需要为缺乏官方 API 的软件和游戏创建机器人或自动化测试的开发者和自动化工程师,特别是针对 Windows 和 Android 环境的用户。
主要亮点
- 多平台支持:一套任务代码可在 Windows 客户端、Android 模拟器和 ADB 设备上运行。
- 灵活的接口:支持无头模式、基于 Qt 的桌面 GUI 或基于 FastAPI 的 Web 界面运行。
- 视觉驱动:集成 OCR、OpenCV 和 YOLO,实现强大的元素检测能力。
- 分辨率自适应:使用 COCO 格式的资产,自动将模板缩放以匹配不同屏幕分辨率。
- 开发者工具:内置截图、输入模拟、设备控制和视觉调试叠加层等工具。
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