button的匹配问题

[Air111]

你的功能请求是否与问题有关？

#3557 让我对基于平均颜色的匹配产生怀疑

一个页面有时需要识别几十个按钮，因此测试100次识别所需时间，使用perf_counter()计时：

start = time.perf_counter()
for _ in range(100):
    BUTTON.appear_on(image)
end = time.perf_counter()
print(end - start)

start = time.perf_counter()
for _ in range(100):
    BUTTON.match(image, offset=(0, 0))
end = time.perf_counter()
print(end - start)

1. 小按钮GET_SHIP：appear_on用时约1.5ms，match用时约6.5ms
2. 中按钮EXERCISE_PREPARATION：appear_on用时约2ms，match用时约34ms
3. 大按钮DAILY_ENTER：appear_on用时约7.5ms，match用时约436ms

根据这个测试结果，我认为对于固定位置的按钮，也应该主要使用Template Matching在图像中查找对象，这应该不会明显影响运行时间。仅在少数情况下使用平均颜色匹配

由于我考虑的范围非常局限，衷心希望开发者解答一下，为什么目前在绝大多数情况下使用平均颜色匹配，这是基于什么考量？

解决方案

No response

其他内容

No response

[Air111]

还有appear_on是否期望仅用于匹配完全相同的情况，如果是那好像threshold设为2就可以覆盖精度带来的差异，如果要考虑背景颜色略有不同等情况，那threshold完全就是trade-off，感觉不如多用match

[LmeSzinc]

你自己都测试出来性能差了快100倍了，这也叫无影响吗？就是性能优化啊，有的脚本开着就吃10%～20%的cpu，alas只占的cpu基本<1%，运行速度还快，这就是狠抓优化的结果

颜色识别是照搬 PhotoShop 的魔棒，color_similar() 就是魔棒的算法，threshold 就是魔棒的容差设置

[Air111]

但文档中不是说截图耗时约350ms（我自己没测），34ms对于截图耗时也就是一个小量，对于小图片真有必要提高这一点速度而舍弃准确度吗？还是说一般处理方式是出现问题再调？

[Air111]

现在的截图好像只需100ms左右，那确实要克制一点，不过真有那么多一个页面需要识别上百个按钮的情况？

[Air111]

最新的截图速度可低至10ms左右，这点准确度还是应该被牺牲掉（只要没有频繁出现问题）