autojs

view分为6个区间 不同区间亮度依次递减 使用的颜色模型 HSL 绘制色卡左侧序号 如果颜色选中, 绘制白色圆圈

在画板canvas上显示图片的时候, matrix是把原始图片映射到画板上; 在计算矩形对应原始图片坐标的时候, 是把画板上的图片, 映射到原始图片; 这里有两个matrix, 请区分清楚

有的人觉得安装两个app麻烦, 我觉得还好, 毕竟输入法装一次就可以永久使用了. 但是有的人就不想安装两个app, 那么我们就把输入法合并到app里面吧; 这里的合并的两个app指的是 你写的脚本打

本项目集合了一些opencv的常用操作, rgb通道分离 hsv通道分离 灰度化 边缘检测 .二值化 .霍夫直线 脚本框架已经搭好, 有能力的话可以添加更多的操作, 比如霍夫圆, 膨胀

在全屏透明悬浮窗上直接画矩形, 圆形, 文字, 所有代码能拆的都拆了, 每个功能函数的行数都很少, 见名知意, 满分10分, 我打9分

重载是不可能的, 这辈子都不可能重载, 参数又不支持类型, 就是判断参数个数这种东西, 才能维持的了生活这样子, 用了prototype感觉就像回家一样, 类方法个个都能用，操作又方便，我超喜欢酱紫

遍历圆形, 以第一个圆为起点类, 其他圆形与之按照纵坐标比较, 相差不大就归为一类, 否则归为其他类, 最后再按照纵坐标排序, 就把6组圆分开了

autojs软件自带的脚本商店有很多脚本, 一个一个手动下载太麻烦给了, 我们写个脚本批量下载一下, 这样模拟手动下载就快多了, 也不用去分析协议之类的, 难度极低

使用canny边缘检测算法, 把照片里的书一分为二, 同时还使用了mat的与计算, 掩膜mask, 可以把图片的边缘掩膜掉, 只保留书的边缘, 可以提高检测的准确性.

每个勾选框都隐形或者显性的绑定一个序号, 通过序号来获取勾选框的状态 在dataList中, 有一个num键, 就是显性的给checkbox编一个序号,

利用opencv填充, 两条不同改颜色的线, 之间的区域,使用了分离颜色, 查找轮廓, 合并图片等功能

使用透视变换, 把斜着的扑克摆正,展示了常用的opencv的功能, 高斯模糊, 灰度, 二值化, 边缘分析, 轮廓, 外接矩形等等

自动创建项目工程, 包含代码补全, autojs自带的例子, 推送代码到码云,主要使用shelljs

实现离线ocr的功能: 把easyedge合并到autojs打包的app中,只能说够用, 需要更精准的识别, 更快的速度, 可能还是要购买大平台的ocr服务

使用opencv辅助标记二维码定位点, 要用到二值化, 转换图片颜色控件, 开操作, 绘制矩形, 绘制文字等

autojs识别二维码, 包含本地图片识别, 和相机扫描识别, 相机可自动对焦, 识别速度快,自带扫描动画

使用K-Means(K均值聚类算法), 对图片的颜色进行聚类, 统计图片的颜色分布,绘制色卡, 更好的视觉效果

以相机为背景, 绘制半圆, 手指触摸, 测量角度,裁剪canvas, 半圆之外修改为其他颜色, 半圆之内, 显示相机内容

封装成独立的模块, 易用的接口, 选择颜色可视化, 更简单;接口采用promise,返回多种颜色格式

图文的方式展现一个连连看脚本的思路, 添加悬浮窗渲染格子, 方便我们排查bug, 悬浮窗上画格子可以看到格子位置