触摸精灵,触动精灵,按键精灵等精灵对接本地AI免费OCR识别返回x,y中间坐标,把处理交给电脑,让手机放松,别再给打包者交钱了_触摸精灵 图像识别 文件

最近有个项目,需要ios自动化,看了很多开发工具选择,最后选择touchelf（触摸精灵），当然其他精灵也可以用，就是post提交,因为我的系统是ios16,能支持最新系统的自动化开发工具少之又少,随后去B站看了很多touchelf教程.当然,又是少之又少,我有python开发经验,这个搞起来不难,发现有一个星点教育的,随后用了他们的ocr识别产品,想的是少造轮子,不是说它不好,而是出现了一个我无法忍受的BUG,就是不能部署在Esxi虚拟机里边,不论我如何搞,就是打不开,随后就有了下面教程,经过一顿搜索,发现星点用的也是开源项目打包来的，至于为什么收费，，，收打包费吗？

这里我推荐: Umi-OCR   下载地址
Umi-OCR暂时没有Linux的,直接Windows下载打开即可,版本根据自己电脑性能选择,电脑提前准备好7z解压,然后打开安装包,解压成一个文件夹,打开此文件夹,打开 Umi-OCR
点击高级,勾选允许http服务  主机: 任何可用地址

然后找到自己电脑的ipv4地址(网卡里边也能看),cmd命令: 

ipconfig

我用了python作为中转服务器，减少手机数据处理，python代码量也更少，错误处理也相对容易，你也可以不用python服务，直接往umi ocr 提交，自己在lua里边配置这些提交参数，发给 http://192.168.0.17:1224/api/ocr
再进行遍历，拆分，计算中间坐标即可

zh = "models/config_chinese.txt"
tw = "models/config_chinese_cht(v2).txt"
kr = "models/config_korean.txt"
ru = "models/config_cyrillic.txt"
ja = "models/config_japan.txt"
local body = {}
body["base64"] = base64_data
local options = {}
options["tbpu.parser"] = 'multi_para'
options["data.format"] = 'json'
options["ocr.angle"] = false
options["ocr.language"] = zh
body["options"] =options
 
local header = {}
header["Content-Type"] = "application/json"
local body_data, _ = httpPost("http://192.168.0.17:1224/api/ocr",header,jsonEncode(body), 30)
local data = jsonDecode(body_data)
if data['code'] == "100" then
    sys.log("umi-ocr识别成功: ")
    sys.log(data)
    return data
else
    sys.log("识别失败")
    sys.log(data) -- 失败的返回值
    return nil
end

我这里是: 192.168.0.17

python依赖,需要安装好python,如果不会python或者一点都看不懂,,,这教程不合适你
 

pip install requests
pip install uvicorn
pip install fastapi

# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
import uvicorn
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
 
app = FastAPI()
 
 
def ocr(language, base64_data):
    if language == "en":
        # English
        language_code = "models/config_en.txt"
    elif language == "zh":
        # 简体中文
        language_code = "models/config_chinese.txt"
    elif language == "tw":
        # 繁體中文
        language_code = "models/config_chinese_cht(v2).txt"
    elif language == "kr":
        # 한국어
        language_code = "models/config_korean.txt"
    elif language == "ru":
        # Русский
        language_code = "models/config_cyrillic.txt"
    elif language == "ja":
        # 日本語
        language_code = "models/config_japan.txt"
    else:
        print("没有传入语言代码")
        return None
    payload = {
        "base64": base64_data,
        "options": {
            # 通用参数
            "tbpu.parser": "multi_para",
            "data.format": "json",
            # 引擎参数
            "ocr.angle": False,  # 是否进行图像旋转校正
            "ocr.language": language_code,
        }
    }
 
    result = requests.post('http://192.168.0.17:1224/api/ocr', json=payload).json()
    if result['code'] == 100:
        return result
    else:
        return None
 
 
def ocr_lua_data_dict(data, box):
    return {
        "text": data['text'],
        "x": (box[0][0] + box[1][0]) / 2,
        "y": (box[0][1] + box[2][1]) / 2,
        "box": data['box'],
    }
 
 
def umi_ocr(keyword, language, base64_data, contains: bool = True):
    result = ocr(language, base64_data)
    if result is None:
        return None
 
    # 左上角       右上角       左下角       右下角
    # [111, 826], [330, 826], [330, 854], [111, 854]
    for data in result['data']:
        if contains:
            if keyword in data["text"]:
                print(data)
                return ocr_lua_data_dict(data, data['box'])
        else:
            if data["text"] == keyword:
                print(data)
                return ocr_lua_data_dict(data, data['box'])
 
    print("ocr没识别到包含文本")
    return None
class OcrItem(BaseModel):
    keyword: str
    language: str
    Base64: str
    contains: bool
 
 
@app.post("/ocr_text", summary="umi ocr识别指定文本-返回坐标")
async def ocr_img(data: OcrItem):
    # "英语":"en",
    # "日语":"ja",
    # "简体中文":"zh",
    # "繁体中文":"tw",
    # "俄语":"ru",
    # "韩语":"kr",
    # keyword: 要匹配的关键词  language:语言模型  contains:包含关键词还是等于,如果为假就是等于,全部匹配
    # payload = {
    #     "keyword": "Search",
    #     "language": "en",
    #     "contains": "true",
    #     "Base64": img_data
    # }
 
    try:
        body = data.model_dump()
        result = umi_ocr(body['keyword'], body['language'], data.Base64, body['contains'])
        if result is None or result == []:
            return {"status": "error", "result": None}
        else:
            return {"status": "ok", "result": result}
    except Exception as e:
        return {"status": "error", "result": None, "error": e}
 
if __name__ == "__main__":
    # 这python文件名字一定是  server.py 不然无法启动
    uvicorn.run("server:app", host="0.0.0.0", port=8000, reload=False)

启动python服务器以后,触摸这边就可以提交了,代码如下

-- 这里是IOS目录
local  img_path = "/var/touchelf/"..'截图.png'
screen.snapshot(img_path)
local file_data = file.read(img_path)
local body = {Base64=codec.base64.encode(file_data)}
body['language'] = 'zh' -- 语言模型
body['keyword'] = '搜索' -- 要匹配的关键字
body['contains'] = false -- 传布尔值,包含还是全匹配,这里选包含
local header = {}
header["Content-Type"] = "application/json"
 
local body_data, _ = httpPost("http://192.168.0.17:8000/ocr_text",header,jsonEncode(body), 30)
local data = jsonDecode(body_data)
if data['status'] == "ok" then
     sys.log("umi-ocr识别成功: "..result["text"])
    return result["x"],result["y"]
else
    sys.log("识别失败")
    sys.log(body_data) -- 失败的返回值
    return -1,-1
end