Для получения координат предмета на скриншоте вам понадобится использовать библиотеку Python под названием OpenCV (Open Source Computer Vision Library). Вот шаги, которые вы можете выполнить для достижения этой цели:
Шаг 1: Загрузите изображение-скриншот при помощи OpenCV:
import cv2
# Загружаем изображение-скриншот
image = cv2.imread('screenshot.png')
Шаг 2: Используйте методы OpenCV для определения координат предмета на изображении. При необходимости можете использовать различные методы обработки изображений для определения контуров предмета.
# Пример поиска контуров на изображении gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Преобразуем изображение в оттенки серого blur_image = cv2.GaussianBlur(gray_image, (5, 5), 0) # Размываем изображение _, threshold_image = cv2.threshold(blur_image, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY) # Применяем пороговую обработку contours, _ = cv2.findContours(threshold_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # Находим контуры объектов
Шаг 3: Анализируйте контуры, найденные на изображении, чтобы определить нужный предмет и его координаты. Вы можете использовать цикл для прохода по всем контурам и определения нужного объекта.
for contour in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # Получаем координаты и размеры ограничивающего прямоугольника
cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # Рисуем прямоугольник вокруг объекта
# Здесь вы можете добавить вашу логику для определения нужного предмета на изображении
Шаг 4: Отобразите изображение с выделенным предметом и его координатами.
# Отображаем изображение с обведенным контурами
cv2.imshow('Detected Object', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
Помните, что эти шаги представляют общий подход к решению задачи определения координат предмета на скриншоте. В зависимости от сложности изображения и требований задачи, вам может потребоваться настраивать алгоритмы обработки изображений и анализа контуров для достижения нужного результата.