这种属于业务逻辑，它只负责把阶段区分开

其实这种很大程度上跟怎么拍的视频有关系

留个联系方式吧.. 这样沟通效率太低

内置的话是的。如果要对 cutter 保存的图片进行图像分类，你也可以用其他你喜欢的（例如 keras）。

我觉得用这个可能好一点
https://testerhome.com/topics/19978

这个项目没有涉及电脑与手机的概念，只有目标图片与模板图片两种，不太明白你说的转换成手机坐标是指什么？
应用在手机上的话，可以参考这个项目：https://testerhome.com/opensource_projects/https---github-com-williamfzc-fitch

是什么商业软件能透露下吗

是的，如果要精确一般都是通过摄像头来确保帧率的稳定。软件层面的话，至今我也没找到一个很好的解决方案。

是有的，我感觉跟录制的方式也有关。像是手机摄像头、高速相机就比较正常，软件方式录制出来的视频就怪怪的。

加了你 QQ~

首先呢，设计的初衷是希望能尽可能找出所有分类的，因为需求不唯一，例如有些人的测试主体就是轮播图。在此基础上，开发者可以通过修改配置来定制自己的功能。

如果要拟合的话，有两种方式：

• 降低阈值，使得轮播过程不被认为处于变化中。但这种方式会影响其他阶段的识别，并不推荐
• 手动调整切割结果，重新训练模型。

正常切割之后会生成一系列分类好的图片，如果你希望将 2 阶段与 3 阶段拟合，你可以将 3 中的图片丢到 2 中，然后将 3 文件夹删除。这样做之后分类器会将他们分为同一类。

当然，这个过程显得很不智能。但是在训练完成后，你大可以将训练好的模型保存下来。以后你可以直接用这个模型来分析视频，而无需前置的切割过程。

轮播图是可以的。图好像被压缩了，传不了 html 将就着看看吧

补两个大图

能举个例子吗？因为动态加载这个概念还挺泛的，我不知道你具体指的是哪一种

既然所有的信息都来自于视频，那么这个工具自然是不可能得到超出这个视频的信息。所以你提到的内因确立不属于这个工具的范畴内了。当然，以 android 为例，你可以在录制过程中同步记录日志去进一步定位问题所在，或者别的你喜欢的方式。

可以从导出的视频中，找到哪里可能存在性能问题吗？

用途的话，在上面的应用举例应该说得挺清楚的，这取决于你怎么使用了。性能方向的话我觉得比较适合做性能数据采集跟 benchmark，定位问题的话光视频不是很够。最好是跟 app 自身的埋点或者日志结合起来用。

动画是个比较难解决的问题，现在的容错机制可以满足一些比较常规的动画（例如跑马灯）。
如果应用页带有比较复杂的动画（例如有视频插入），最佳方案还是手动采集一些图片去训练模型，然后再用模型来分析视频。

很好的思路，之前有稍微考虑过但是在选型这一块没决定好，后面再看看吧~

这完全取决于训练集的大小跟你选择的特征。
现在的 SVM 分类器用的是 sklearn 的版本，理论上性能与 sklearn 是一致的，我没有测过 GPU 的（对于单视频来说训练速度已经很快了，感觉没有测的必要），你可以试试看呢。https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.svm

这个是 warning 忽略就好了
里面内置了 OCR 模块，如果要用的话要装 tesseract 的

加你 QQ 啦，大概率是因为传入高精度图片或者一次加载了太多模板图片，暂时还没解决这个问题

嗯嗯，这一块的话我是觉得现在还做得不够好，有些问题还没有解决，所以没写太多。
等解决楼上提的问题之后可能慢慢会开始写一些实践

感谢耐心，卡住这个问题我知道的，不过我还没注意放久了居然可以跑完
具体方案我在 github 上回你啦，谢谢反馈

已经建了 issue 跟踪：https://github.com/williamfzc/stagesep2/issues/7

• 我不觉得很低哈，如果是内部项目做简单适配我觉得没毛病，作为公开项目要适配全引擎我觉得工作量太大。
• 当然做游戏的 UI 自动化当然以操作控件 Object 为上策哈，这个我不反对，也欢迎你把上面提到的开源方案分享出来学习下。但是业界会流行图像识别另一方面的原因是，我们一度怀疑这种 object 断言是否真正能够代表了界面的渲染效果。这是 airtest 一直很火热的原因。另外，这个项目并不只是针对游戏来做的，这里就不再过多地具体讨论游戏细节了。
• 特征提取方面后面会有改动，但是最近没有时间。
• 模板匹配方面并没有牺牲正确性啊，为什么会有这个想法

模板匹配做了很多适配用来提高鲁棒性，目前面对不同分辨率的识别效果并不差了。
你可以看看这个项目的特征匹配就是用的 SIFT/SURF 来做的，实际上效果不一定比优化后的模板匹配来得更好。
你说的 gameObject 取件需要引擎商配合或提供方法，而我们不可能要求所有引擎商都配合。