Auto.js 4.1.0 文档
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返回颜色值的字符串，格式为 "#AARRGGBB"。 返回颜色color的R通道的值，范围0~255. 返回颜色color的G通道的值，范围0~255. 返回颜色color的B通道的值，范围0~255. 返回颜色color的Alpha通道的值，范围0~255. 返回这些颜色通道构成的整数颜色值。Alpha通道将是255（不透明）。 返回这些颜色通道构成的整数颜色值。 返回颜色的整数值。 返回两个颜色是否相似。 返回两个颜色是否相等。*注意该函数会忽略Alpha通道的值进行比较。 黑色，颜色值 #FF000000 深灰色，颜色值 #FF444444 灰色，颜色值 #FF888888 亮灰色，颜色值 #FFCCCCCC 白色，颜色值 #FFFFFFFF 红色，颜色值 #FFFF0000 绿色，颜色值 #FF00FF00 蓝色，颜色值 #FF0000FF 黄色，颜色值 #FFFFFF00 青色，颜色值 #FF00FFFF 品红色，颜色值 #FFFF00FF 透明，颜色值 #00000000 读取在路径path的图片文件并返回一个Image对象。如果文件不存在或者文件无法解码则返回null。 加载在地址URL的网络图片并返回一个Image对象。如果地址不存在或者图片无法解码则返回null。 复制一张图片并返回新的副本。该函数会完全复制img对象的数据。 把图片image以PNG格式保存到path中。如果文件不存在会被创建；文件存在会被覆盖。 解码Base64数据并返回解码后的图片Image对象。如果base64无法解码则返回 把图片编码为base64数据并返回。 解码字节数组bytes并返回解码后的图片Image对象。如果bytes无法解码则返回 把图片编码为字节数组并返回。 从图片img的位置(x, y)处剪切大小为w * h的区域，并返回该剪切区域的新图片。 [v4.1.0新增] 返回 <Image> 调整图片大小，并返回调整后的图片。例如把图片放缩为200*300： [v4.1.0新增] 返回 <Image> 放缩图片，并返回放缩后的图片。例如把图片变成原来的一半： [v4.1.0新增] 将图片逆时针旋转degress度，返回旋转后的图片对象。 例如逆时针旋转90度为 [v4.1.0新增] 连接两张图片，并返回连接后的图像。如果两张图片大小不一致，小的那张将适当居中。 [v4.1.0新增] 灰度化图片，并返回灰度化后的图片。 [v4.1.0新增] 返回 <Image> 将图片阈值化，并返回处理后的图像。可以用这个函数进行图片二值化。例如： 可以参考有关博客（比如threshold函数的使用）或者OpenCV文档threshold。 [v4.1.0新增] 对图片进行自适应阈值化处理，并返回处理后的图像。 可以参考有关博客（比如threshold与adaptiveThreshold）或者OpenCV文档adaptiveThreshold。 [v4.1.0新增] 对图像进行颜色空间转换，并返回转换后的图像。 可以参考有关博客（比如颜色空间转换）或者OpenCV文档cvtColor。 [v4.1.0新增] 将图片二值化，在lowerBound~upperBound范围以外的颜色都变成0，在范围以内的颜色都变成255。 例如 [v4.1.0新增] 将图片二值化，在color-interval ~ color+interval范围以外的颜色都变成0，在范围以内的颜色都变成255。这里对color的加减是对每个通道而言的。 例如 [v4.1.0新增] 对图像进行模糊（平滑处理），返回处理后的图像。 可以参考有关博客（比如实现图像平滑处理）或者OpenCV文档blur。 [v4.1.0新增] 对图像进行中值滤波，返回处理后的图像。 可以参考有关博客（比如实现图像平滑处理）或者OpenCV文档blur。 [v4.1.0新增] 对图像进行高斯模糊，返回处理后的图像。 可以参考有关博客（比如实现图像平滑处理）或者OpenCV文档GaussianBlur。 [v4.1.0新增] 把Mat对象转换为Image对象。 向系统申请屏幕截图权限，返回是否请求成功。 第一次使用该函数会弹出截图权限请求，建议选择“总是允许”。 这个函数只是申请截图权限，并不会真正执行截图，真正的截图函数是 该函数在截图脚本中只需执行一次，而无需每次调用 如果不指定landscape值，则截图方向由当前设备屏幕方向决定，因此务必注意执行该函数时的屏幕方向。 建议在本软件界面运行该函数，在其他软件界面运行时容易出现一闪而过的黑屏现象。 示例: 该函数也可以作为全局函数使用。 截取当前屏幕并返回一个Image对象。 没有截图权限时执行该函数会抛出SecurityException。 该函数不会返回null，两次调用可能返回相同的Image对象。这是因为设备截图的更新需要一定的时间，短时间内（一般来说是16ms）连续调用则会返回同一张截图。 截图需要转换为Bitmap格式，从而该函数执行需要一定的时间(0~20ms)。 另外在requestScreenCapture()执行成功后需要一定时间后才有截图可用，因此如果立即调用captureScreen()，会等待一定时间后(一般为几百ms)才返回截图。 例子: 该函数也可以作为全局函数使用。 截取当前屏幕并以PNG格式保存到path中。如果文件不存在会被创建；文件存在会被覆盖。 该函数不会返回任何值。该函数也可以作为全局函数使用。 返回图片image在点(x, y)处的像素的ARGB值。 该值的格式为0xAARRGGBB，是一个"32位整数"(虽然JavaScript中并不区分整数类型和其他数值类型)。 坐标系以图片左上角为原点。以图片左侧边为y轴，上侧边为x轴。 在图片中寻找颜色color。找到时返回找到的点Point，找不到时返回null。 选项包括： 该函数也可以作为全局函数使用。 一个循环找色的例子如下： 一个区域找色的例子如下： 区域找色的简便方法。 相当于 该函数也可以作为全局函数使用。 在图片img指定区域中找到颜色和color完全相等的某个点，并返回该点的左边；如果没有找到，则返回 找色区域通过 该函数也可以作为全局函数使用。 示例：
(通过找QQ红点的颜色来判断是否有未读消息) 多点找色，类似于按键精灵的多点找色，其过程如下： 例如，对于代码 如果要指定找色区域，则在options中指定，例如: "rgb": rgb欧拉距离相似度。与给定颜色color的rgb欧拉距离小于等于threshold时匹配。 "rgb+": 加权rgb欧拉距离匹配(LAB Delta E)。 返回图片image在位置(x, y)处是否匹配到颜色color。用于检测图片中某个位置是否是特定颜色。 一个判断微博客户端的某个微博是否被点赞过的例子： 找图。在大图片img中查找小图片template的位置（模块匹配），找到时返回位置坐标(Point)，找不到时返回null。 选项包括： 该函数也可以作为全局函数使用。 一个最简单的找图例子如下： 稍微复杂点的区域找图例子如下： 区域找图的简便方法。相当于： 该函数也可以作为全局函数使用。 [v4.1.0新增] 在大图片中搜索小图片，并返回搜索结果MatchingResult。该函数可以用于找图时找出多个位置，可以通过max参数控制最大的结果数量。也可以对匹配结果进行排序、求最值等操作。 [v4.1.0新增] 数组的元素是一个Match对象： 例如: 第一个匹配结果。如果没有任何匹配，则返回 最后一个匹配结果。如果没有任何匹配，则返回 位于大图片最左边的匹配结果。如果没有任何匹配，则返回 位于大图片最上边的匹配结果。如果没有任何匹配，则返回 位于大图片最右边的匹配结果。如果没有任何匹配，则返回 位于大图片最下边的匹配结果。如果没有任何匹配，则返回 相似度最高的匹配结果。如果没有任何匹配，则返回 相似度最低的匹配结果。如果没有任何匹配，则返回 对匹配结果进行排序，并返回排序后的结果。 表示一张图片，可以是截图的图片，或者本地读取的图片，或者从网络获取的图片。 返回以像素为单位图片宽度。 返回以像素为单位的图片高度。 把图片保存到路径path。（如果文件存在则覆盖） 返回图片image在点(x, y)处的像素的ARGB值。 该值的格式为0xAARRGGBB，是一个"32位整数"(虽然JavaScript中并不区分整数类型和其他数值类型)。 坐标系以图片左上角为原点。以图片左侧边为y轴，上侧边为x轴。 ## findColor, findImage返回的对象。表示一个点（坐标）。 横坐标。 纵坐标。目录
colors#
colors.red(color)#
colors.green(color)#
colors.blue(color)#
colors.alpha(color)#
colors.rgb(red, green, blue)#
colors.argb(alpha, red, green, blue)#
colors.parseColor(colorStr)#
colors.isSimilar(color2, color2[, threshold, algorithm])#
color1 <number> | <string> 颜色值1color1 <number> | <string> 颜色值2threshold <number> 颜色相似度临界值，默认为4。取值范围为0~255。这个值越大表示允许的相似程度越小，如果这个值为0，则两个颜色相等时该函数才会返回true。algorithm <string> 颜色匹配算法，默认为"diff", 包括:
colors.equals(color1, color2)#
log(colors.equals("#112233", "#112234"));
log(colors.equals(0xFF112233, 0xFF223344));
colors.BLACK#
colors.DKGRAY#
colors.GRAY#
colors.LTGRAY#
colors.WHITE#
colors.RED#
colors.GREEN#
colors.BLUE#
colors.YELLOW#
colors.CYAN#
colors.MAGENTA#
colors.TRANSPARENT#
Images#
images.read(path)#
path <string> 图片路径images.load(url)#
url <string> 图片URL地址images.copy(img)#
img <Image> 图片images.save(image, path[, format = "png", quality = 100])#
//把图片压缩为原来的一半质量并保存
var img = images.read("/sdcard/1.png");
images.save(img, "/sdcard/1.jpg", "jpg", 50);
app.viewFile("/sdcard/1.jpg");
images.fromBase64(base64)#
base64 <string> 图片的Base64数据null。images.toBase64(img[, format = "png", quality = 100])#
images.fromBytes(bytes)#
bytes <byte[]> 字节数组null。images.toBytes(img[, format = "png", quality = 100])#
images.clip(img, x, y, w, h)#
var src = images.read("/sdcard/1.png");
var clip = images.clip(src, 100, 100, 400, 400);
images.save(clip, "/sdcard/clip.png");
images.resize(img, size[, interpolation])#
img <Image> 图片size <Array> 两个元素的数组[w, h]，分别表示宽度和高度；如果只有一个元素，则宽度和高度相等interpolation <string> 插值方法，可选，默认为"LINEAR"（线性插值），可选的值有：
NEAREST 最近邻插值LINEAR 线性插值（默认）AREA 区域插值CUBIC 三次样条插值LANCZOS4 Lanczos插值
参见InterpolationFlagsimages.resize(img, [200, 300])。images.scale(img, fx, fy[, interpolation])#
img <Image> 图片fx <number> 宽度放缩倍数fy <number> 高度放缩倍数interpolation <string> 插值方法，可选，默认为"LINEAR"（线性插值），可选的值有：
NEAREST 最近邻插值LINEAR 线性插值（默认）AREA 区域插值CUBIC 三次样条插值LANCZOS4 Lanczos插值
参见InterpolationFlagsimages.scale(img, 0.5, 0.5)。images.rotate(img, degress[, x, y])#
img <Image> 图片degress <number> 旋转角度。x <number> 旋转中心x坐标，默认为图片中点y <number> 旋转中心y坐标，默认为图片中点images.rotate(img, 90)。images.concat(img1, image2[, direction])#
img1 <Image> 图片1img2 <Image> 图片2
LEFT 将图片2接到图片1左边RIGHT 将图片2接到图片1右边TOP 将图片2接到图片1上边BOTTOM 将图片2接到图片1下边images.grayscale(img)#
img <Image> 图片image.threshold(img, threshold, maxVal[, type])#
img <Image> 图片threshold <number> 阈值maxVal <number> 最大值type <string> 阈值化类型，默认为"BINARY"，参见ThresholdTypes, 可选的值:
BINARY BINARY_INV TRUNCTOZEROTOZERO_INVOTSUTRIANGLE images.threshold(img, 100, 255, "BINARY")，这个代码将图片中大于100的值全部变成255，其余变成0，从而达到二值化的效果。如果img是一张灰度化图片，这个代码将会得到一张黑白图片。images.adaptiveThreshold(img, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C)#
img <Image> 图片maxValue <number> 最大值adaptiveMethod <string> 在一个邻域内计算阈值所采用的算法，可选的值有：
MEAN_C 计算出领域的平均值再减去参数C的值GAUSSIAN_C 计算出领域的高斯均值再减去参数C的值thresholdType <string> 阈值化类型，可选的值有：
BINARYBINARY_INV blockSize <number> 邻域块大小C <number> 偏移值调整量images.cvtColor(img, code[, dstCn])#
img <Image> 图片code <string> 颜色空间转换的类型，可选的值有一共有205个（参见ColorConversionCodes），这里只列出几个：
BGR2GRAY BGR转换为灰度BGR2HSV BGR转换为HSV dstCn <number> 目标图像的颜色通道数量，如果不填写则根据其他参数自动决定。images.inRange(img, lowerBound, upperBound)#
images.inRange(img, "#000000", "#222222")。images.interval(img, color, interval)#
images.interval(img, "#888888", 16)，每个通道的颜色值均为0x88，加减16后的范围是[0x78, 0x98]，因此这个代码将把#787878~#989898的颜色变成#FFFFFF，而把这个范围以外的变成#000000。images.blur(img, size[, anchor, type])#
img <Image> 图片size <Array> 定义滤波器的大小，如[3, 3]anchor <Array> 指定锚点位置(被平滑点)，默认为图像中心type <string> 推断边缘像素类型，默认为"DEFAULT"，可选的值有：
CONSTANT iiiiii|abcdefgh|iiiiiii with some specified iREPLICATE aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhhREFLECT fedcba|abcdefgh|hgfedcbWRAP cdefgh|abcdefgh|abcdefgREFLECT_101 gfedcb|abcdefgh|gfedcbaTRANSPARENT uvwxyz|abcdefgh|ijklmnoREFLECT101 same as BORDER_REFLECT_101DEFAULT same as BORDER_REFLECT_101ISOLATED do not look outside of ROIimages.medianBlur(img, size)#
img <Image> 图片size <Array> 定义滤波器的大小，如[3, 3]images.gaussianBlur(img, size[, sigmaX, sigmaY, type])#
img <Image> 图片size <Array> 定义滤波器的大小，如[3, 3]sigmaX <number> x方向的标准方差，不填写则自动计算sigmaY <number> y方向的标准方差，不填写则自动计算type <string> 推断边缘像素类型，默认为"DEFAULT"，参见images.blurimages.matToImage(mat)#
mat <Mat> OpenCV的Mat对象找图找色#
images.requestScreenCapture([landscape])#
landscape <boolean> 布尔值， 表示将要执行的截屏是否为横屏。如果landscape为false, 则表示竖屏截图; true为横屏截图。captureScreen()。captureScreen()都调用一次。//请求截图
if(!requestScreenCapture()){
toast("请求截图失败");
exit();
}
//连续截图10张图片(间隔1秒)并保存到存储卡目录
for(var i = 0; i < 10; i++){
captureScreen("/sdcard/screencapture" + i + ".png");
sleep(1000);
}
images.captureScreen()#
//请求横屏截图
requestScreenCapture(true);
//截图
var img = captureScreen();
//获取在点(100, 100)的颜色值
var color = images.pixel(img, 100, 100);
//显示该颜色值
toast(colors.toString(color));
images.captureScreen(path)#
path <string> 截图保存路径images.pixel(image, x, y)#
images.findColor(image, color, options)#
region <Array> 找色区域。是一个两个或四个元素的数组。(region[0], region[1])表示找色区域的左上角；region[2]*region[3]表示找色区域的宽高。如果只有region只有两个元素，则找色区域为(region[0], region[1])到屏幕右下角。如果不指定region选项，则找色区域为整张图片。threshold <number> 找色时颜色相似度的临界值，范围为0~255（越小越相似，0为颜色相等，255为任何颜色都能匹配）。默认为4。threshold和浮点数相似度(0.0~1.0)的换算为 similarity = (255 - threshold) / 255.requestScreenCapture();
//循环找色，找到红色(#ff0000)时停止并报告坐标
while(true){
var img = captureScreen();
var point = findColor(img, "#ff0000");
if(point){
toast("找到红色，坐标为(" + point.x + ", " + point.y + ")");
}
}
//读取本地图片/sdcard/1.png
var img = images.read("/sdcard/1.png");
//判断图片是否加载成功
if(!img){
toast("没有该图片");
exit();
}
//在该图片中找色，指定找色区域为在位置(400, 500)的宽为300长为200的区域，指定找色临界值为4
var point = findColor(img, "#00ff00", {
region: [400, 500, 300, 200],
threshold: 4
});
if(point){
toast("找到啦:" + point);
}else{
toast("没找到");
}
images.findColorInRegion(img, color, x, y[, width, height, threshold])#
images.findColor(img, color, {
region: [x, y, width, height],
threshold: threshold
});
images.findColorEquals(img, color[, x, y, width, height])#
null。x, y, width, height指定，如果不指定找色区域，则在整张图片中寻找。requestScreenCapture();
launchApp("QQ");
sleep(1200);
var p = findColorEquals(captureScreen(), "#f64d30");
if(p){
toast("有未读消息");
}else{
toast("没有未读消息");
}
images.findMultiColors(img, firstColor, colors[, options])#
img <Image> 要找色的图片firstColor <number> | <string> 第一个点的颜色colors <Array> 表示剩下的点相对于第一个点的位置和颜色的数组，数组的每个元素为[x, y, color]options <Object> 选项，包括：
region <Array> 找色区域。是一个两个或四个元素的数组。(region[0], region[1])表示找色区域的左上角；region[2]*region[3]表示找色区域的宽高。如果只有region只有两个元素，则找色区域为(region[0], region[1])到屏幕右下角。如果不指定region选项，则找色区域为整张图片。threshold <number> 找色时颜色相似度的临界值，范围为0~255（越小越相似，0为颜色相等，255为任何颜色都能匹配）。默认为4。threshold和浮点数相似度(0.0~1.0)的换算为 similarity = (255 - threshold) / 255.
nullimages.findMultiColors(img, "#123456", [[10, 20, "#ffffff"], [30, 40, "#000000"]])，假设图片在(100, 200)的位置的颜色为#123456, 这时如果(110, 220)的位置的颜色为#fffff且(130, 240)的位置的颜色为#000000，则函数返回点(100, 200)。var p = images.findMultiColors(img, "#123456", [[10, 20, "#ffffff"], [30, 40, "#000000"]], {
region: [0, 960, 1080, 960]
});
images.detectsColor(image, color, x, y[, threshold = 16, algorithm = "diff"])#
image <Image> 图片color <number> | <string> 要检测的颜色x <number> 要检测的位置横坐标y <number> 要检测的位置纵坐标threshold <number> 颜色相似度临界值，默认为16。取值范围为0~255。algorithm <string> 颜色匹配算法，包括:
requestScreenCapture();
//找到点赞控件
var like = id("ly_feed_like_icon").findOne();
//获取该控件中点坐标
var x = like.bounds().centerX();
var y = like.bounds().centerY();
//截图
var img = captureScreen();
//判断在该坐标的颜色是否为橙红色
if(images.detectsColor(img, "#fed9a8", x, y)){
//是的话则已经是点赞过的了，不做任何动作
}else{
//否则点击点赞按钮
like.click();
}
images.findImage(img, template[, options])#
img <Image> 大图片template <Image> 小图片（模板）options <Object> 找图选项
threshold <number> 图片相似度。取值范围为0~1的浮点数。默认值为0.9。region <Array> 找图区域。参见findColor函数关于region的说明。level <number> 一般而言不必修改此参数。不加此参数时该参数会根据图片大小自动调整。找图算法是采用图像金字塔进行的, level参数表示金字塔的层次, level越大可能带来越高的找图效率，但也可能造成找图失败（图片因过度缩小而无法分辨）或返回错误位置。因此，除非您清楚该参数的意义并需要进行性能调优，否则不需要用到该参数。var img = images.read("/sdcard/大图.png");
var templ = images.read("/sdcard/小图.png");
var p = findImage(img, templ);
if(p){
toast("找到啦:" + p);
}else{
toast("没找到");
}
auto();
requestScreenCapture();
var wx = images.read("/sdcard/微信图标.png");
//返回桌面
home();
//截图并找图
var p = findImage(captureScreen(), wx, {
region: [0, 50],
threshold: 0.8
});
if(p){
toast("在桌面找到了微信图标啦: " + p);
}else{
toast("在桌面没有找到微信图标");
}
images.findImageInRegion(img, template, x, y[, width, height, threshold])#
images.findImage(img, template, {
region: [x, y, width, height],
threshold: threshold
})
images.matchTemplate(img, template, options)#
img <Image> 大图片template <Image> 小图片（模板）options <Object> 找图选项：
MatchingResult#
matches#
point <Point> 匹配位置similarity <number> 相似度var result = images.matchTemplate(img, template, {
max: 100
});
result.matches.forEach(match => {
log("point = " + match.point + ", similarity = " + match.similarity);
});
points#
first()#
null。last()#
null。leftmost()#
null。topmost()#
null。rightmost()#
null。bottommost()#
null。best()#
null。worst()#
null。sortBy(cmp)#
left（左）, top （上）, right （右）, bottom（下）。var result = images.matchTemplate(img, template, {
max: 100
});
log(result.sortBy("top-right"));
Image#
Image.getWidth()#
Image.getHeight()#
Image.saveTo(path)#
path <string> 路径Image.pixel(x, y)#
Point#
Point.x#
Point.y#
</code>函数来回收。例如：</p>
<pre><code>// 读取图片
var img = images.read("./1.png");
//对图片进行操作
...
// 回收图片
img.recycle();
</code></pre><p>例外的是，<code>caputerScreen()</code>返回的图片不需要回收。</p>
<h2>图片处理<span><a class=){kind=link}