此文章来源于项目官方公众号：“AirtestProject”
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1. 前言

今天聊一下同学们经常问到的关于 Airtest 找图的 2 个问题，一个是，如何在 Airtest 里面做多图查找；另一个是，如何直接传入 2 张图片，然后计算他们的可信度。

2. 多图查找：find_all

这里的多图查找，指的是，一个画面中，存在多个相同/相似的图标，我们希望把他们都找出来，然后对所有的结果坐标进行操作。

举个最常见的例子，消消乐：

假设我们的目标是，找到 4 个小黄鸡的坐标，然后对它逐一进行点击，那我们就可以使用 Airtest 提供的 API，find_all 来完成：

# -*- encoding=utf8 -*-
__author__ = "AirtestProject"

from airtest.core.api import *
auto_setup(__file__)

results= find_all(Template(r"tpl1662624311911.png", record_pos=(-0.002, -0.178), resolution=(1080, 2520)))
print("--------------------------------")
print(results)

for i in range(0,4):
    touch(results[i]['result'])
    sleep(1.0)

find_all 给我们返回的结果是一个列表，列表里面包含了识别结果的字典，从字典的 result 键值中，我们可以拿到我们想要的坐标信息：

[{'result': (538, 1423), 'rectangle': ((490, 1363), (490, 1483), (587, 1483), (587, 1363)), 'confidence': 0.9852163195610046}, 
{'result': (301, 1186), 'rectangle': ((253, 1126), (253, 1246), (350, 1246), (350, 1126)), 'confidence': 0.9825006723403931}, 
{'result': (775, 1186), 'rectangle': ((727, 1126), (727, 1246), (824, 1246), (824, 1126)), 'confidence': 0.9197724461555481}, 
{'result': (249, 1894), 'rectangle': ((201, 1834), (201, 1954), (298, 1954), (298, 1834)), 'confidence': 0.7261688709259033}]

3. 两图对比

有部分特殊场景，我们需要对比截取好的 2 张图片的相似度，这时候我们可以用 Airtest 提供的 cal_ccoeff_confidence 方法：

# -*- encoding=utf8 -*-
__author__ = "AirtestProject"

from airtest.core.api import *
from airtest.aircv.cal_confidence import *

auto_setup(__file__)

img1 = cv2.resize(cv2.imread(r"frog.png"),(85,100))
img2 = cv2.resize(cv2.imread(r"chick.png"),(85,100))

confidence = cal_ccoeff_confidence(img1,img2)

print("----------------")
print(confidence)

其中：

• cv2.resize 用于统一图片尺寸，上图中的 (85,100) 为我们指定的目标尺寸
• cv2.imread用于读取本地路径下的图片
• cal_ccoeff_confidence用于对比两张图片的相似度，返回可信度的值

4. 小结

那今天的推文我们就简单聊了 2 个 Airtest 关于找图和图片对比的 API，其实关于多图查找还有两图对比，Airtest 还给我们提供了更多的方式，感兴趣的同学可以关注我们后续的推文~

Airtest 官网：https://airtest.netease.com/
Airtest 教程官网：https://airtest.doc.io.netease.com/
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