目的

        触动精灵是一款可以模拟鼠标和键盘操作的自动化工具。它可以帮助用户自动完成一些重复的、繁琐的任务，节省大量人工操作的时间。但触动精灵的图色功能比较单一，无法识别屏幕上的图像，根据图像的变化自动执行相应的操作。本篇文章主要讲解下触动精灵纯本地离线文字识别插件如何使用和集成。

准备工作

1、下载触动精灵脚本编辑器开发工具：下载中心 - 触动精灵官网 (touchsprite.com)

        

2、下载纯本地离线文字识别插件

        

插件集成

1、在触动精灵脚本编辑器打开TomatoOCR.proj文件，导入项目：

2、将armeabi-v7a/x86目录下的TomatoOCR.so文件，添加到工程目录中

注：真机一般使用armeabi-v7a，模拟器一般使用x86

3、文件关联

导入成功后，将TomatoOCR目录下的插件[plugin]中的文件，右键进行关联：

关联后，文件将会显示出来。

4、在main.lua中进行编辑

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local tomatoOCR = require("TomatoOCR")

-- 初始化
path = userPath();
det = path.."/res/det.opt"
cls = path.."/res/cls.opt"
rec = path.."/res/rec.opt"
rec_v3 = path.."/res/rec_v3.opt"
local b = tomatoOCR.init(det,cls,rec,rec_v3)


local rec_type = "ch-3.0";
-- 注：ch、ch-2.0、ch-3.0版可切换使用，对部分场景可适当调整
-- "ch"：普通中英文识别，1.0版模型
-- "ch-2.0"：普通中英文识别，2.0版模型
-- "ch-3.0"：普通中英文识别，3.0版模型
-- "cht"：繁体，"japan"：日语，"korean"：韩语
tomatoOCR.setRecType(rec_type)


tomatoOCR.setDetBoxType("rect")  -- 调整检测模型检测文本参数- 默认"rect": 由于手机上截图文本均为矩形文本，从该版本之后均改为rect，"quad"：可准确检测倾斜文本
tomatoOCR.setDetUnclipRatio(1.9)  -- 调整检测模型检测文本参数 - 默认1.9: 值范围1.6-2.5之间
tomatoOCR.setRecScoreThreshold(0.3)  -- 识别得分过滤 - 默认0.1，值范围0.1-0.9之间
tomatoOCR.setReturnType("json")
-- 返回类型 - 默认"json": 包含得分、坐标和文字；
-- "text"：纯文字；
-- "num"：纯数字；
-- 自定义输入想要返回的文本：".￥1234567890"，仅只返回这些内容

local type = 3;
-- type 可传可不传
-- type=0 : 只检测
-- type=1 : 方向分类 + 识别
-- type=2 : 只识别
-- type=3 : 检测 + 识别

-- 只检测文字位置：type=0
-- 全屏识别: type=3或者不传type
-- 截取单行文字识别：type=1或者type=2

snapshot("test.png", 0, 0, 300, 100)
img = path.."/res/test.png"
local res = tomatoOCR.ocrFile(img, type)
nLog(res)

5、运行

以上就是所有的运行情况。

完毕

        相对来说，在懒人精灵进行插件开发还是比较方便的，官方提供的lua语言功能很全，原生插件集成可以采用直连的方式，但相比部署在服务器上，还是减少了很多资源占用情况，更加方便便捷。