element_text
element_text(element, element_index=1, engine='google', window=None, eliminate_spaces=False)
方法描述
在控件区域中,通过ocr获取所有文本
参数说明
element<str>控件名
element_index<int>控件位置
engine<str>引擎
可选项:
google : 谷歌
aliyun : 阿里云
paddle : 飞桨
eliminate_spaces<bool>是否去掉识别结果中的空格
window<object>控件所在窗口对象
返回值说明
返回识别结果<str>
调用样例- rpa.ai.ocr.element_text-
# 注意事项:
# 1. 使用此方法前需要先通过捕捉控件功能捕捉对应控件
# 2. 执行时,需要确保控件所在的页面是打开状态
# 代码调用样例如下:
page = rpa.app.chrome.create('www.taobao.com')
text = rpa.ai.ocr.element_text('淘宝logo-chrome',engine='paddle')click
click(element, keyword, element_index=1, keyword_index=1, engine='google', button='left', offset_x=0, offset_y=0, window=None, timeout=15)
方法描述
在控件区域中,通过ocr找到keyword的子区域,并对子区域的中心点为坐标,模拟鼠标点击
参数说明
element<str>控件名
keyword<str>关键词
element_index<int>控件位置
keyword_index<int>关键词位置
engine<str>引擎
可选项:
google : 谷歌
aliyun : 阿里云
paddle : 飞桨
button<str>鼠标键位
可选项:
left : 左键
right : 右键
offset_x<int>横向偏移量
offset_y<int>纵向偏移量
window<object>控件所在窗口对象
timeout<int>超时时间
调用样例- rpa.ai.ocr.click-
# 注意事项:
# 1. 使用此方法前需要先通过捕捉控件功能捕捉对应控件
# 2. 执行时,需要确保控件所在的页面是打开状态
# 3. 此方法会在指定控件上,识别指定的关键词文本,以识别结果为原点,根据设定的偏移量移动鼠标,然后执行模拟点击。
# 代码调用样例如下,本例中从页面元素上识别关键词"文档",随后将鼠标移动到关键词上执行模拟点击动作:
page = rpa.app.chrome.create('www.aliyun.com')
rpa.ai.ocr.click('阿里云右上角banner-chrome','文档',engine='paddle',offset_x=0,offset_y=0)double_click
double_click(element, keyword, element_index=1, keyword_index=1, engine='google', offset_x=0, offset_y=0, window=None, timeout=15)
方法描述
在控件区域中,通过ocr找到keyword的子区域,并对子区域的中心点为坐标,模拟鼠标双击
参数说明
element<str>控件名
keyword<str>关键词
element_index<int>控件位置
keyword_index<int>关键词位置
engine<str>引擎
可选项:
google : 谷歌
aliyun : 阿里云
paddle : 飞桨
offset_x<int>横向偏移量
offset_y<int>纵向偏移量
window<object>控件所在窗口对象
timeout<int>超时时间
调用样例- rpa.ai.ocr.double_click-
# 注意事项:
# 1. 使用此方法前需要先通过捕捉控件功能捕捉对应控件
# 2. 执行时,需要确保控件所在的页面是打开状态
# 3. 此方法会在指定控件上,识别指定的关键词文本,以识别结果为原点,根据设定的偏移量移动鼠标,然后执行模拟双击。
# 代码调用样例如下,本例中从页面元素上识别关键词"文档",随后将鼠标移动到关键词上执行模拟双击动作:
page = rpa.app.chrome.create('www.aliyun.com')
rpa.ai.ocr.double_click('阿里云右上角banner-chrome','文档',engine='paddle',offset_x=0,offset_y=0)input_text
input_text(element, keyword, value, element_index=1, keyword_index=1, engine='google', simulate=False, offset_x=0, offset_y=0, window=None, wait_mili_seconds=20, timeout=15)
方法描述
在控件区域中,通过ocr找到keyword的子区域,并对子区域的中心点为坐标,模拟键盘输入
参数说明
element<str>控件名
keyword<str>关键词
value<str>输入的内容
element_index<int>控件位置
keyword_index<int>关键词位置
engine<str>引擎
可选项:
google : 谷歌
aliyun : 阿里云
paddle : 飞桨
offset_x<int>横向偏移量
offset_y<int>纵向偏移量
window<object>控件所在窗口对象
wait_mili_seconds<int>字符间输入间隔(毫秒),仅在模拟输入下有效,默认值为20,最大值100,该值设置过大可能会引起超时
timeout<int>超时时间
调用样例- rpa.ai.ocr.input_text-
# 注意事项:
# 1. 使用此方法前需要先通过捕捉控件功能捕捉对应控件
# 2. 执行时,需要确保控件所在的页面是打开状态
# 3. 此方法会在指定控件上,识别指定的关键词文本,以识别结果为原点,根据设定的偏移量移动鼠标,然后模拟输入指定文本。
# 代码调用样例如下,本例中从页面元素上识别关键词"百度",随后将鼠标左移350个像素,然后模拟输入指定内容:
page = rpa.app.chrome.create('www.baidu.com')
rpa.ai.ocr.input_text('百度一下-chrome','百度','阿里云RPA',engine='paddle',offset_x=-350)mouse_move
mouse_move(element, keyword, element_index=1, keyword_index=1, engine='google', offset_x=0, offset_y=0, window=None, timeout=15)
方法描述
在控件区域中,通过ocr找到keyword的子区域,并对子区域的中心点为坐标进行鼠标移动
参数说明
element<str>控件名
keyword<str>关键词
element_index<int>控件位置
keyword_index<int>关键词位置
engine<str>引擎
可选项:
google : 谷歌
aliyun : 阿里云
paddle : 飞桨
offset_x<int>横向偏移量
offset_y<int>纵向偏移量
window<object>控件所在窗口对象
timeout<int>超时时间
调用样例- rpa.ai.ocr.mouse_move-
# 注意事项:
# 1. 使用此方法前需要先通过捕捉控件功能捕捉对应控件
# 2. 执行时,需要确保控件所在的页面是打开状态
# 3. 此方法会在指定控件上,识别指定的关键词文本,以识别结果为原点,根据设定的偏移量移动鼠标。
# 代码调用样例如下,本例中从页面元素上识别关键词"文档",随后将鼠标移动到关键词上:
page = rpa.app.chrome.create('www.aliyun.com')
rpa.ai.ocr.mouse_move('阿里云右上角banner-chrome','文档',engine='paddle',offset_x=0,offset_y=0)text
text(image_path, engine='aliyun', app_code='', detail=False, eliminate_spaces=False)
若OCR引擎选择阿里云,需要购买指定的阿里云OCR服务方可使用。
方法描述
文字识别
参数说明
image_path<str>图片的路径
engine<str>引擎
可选项:
google : 谷歌
aliyun : 阿里云
paddle : 飞桨
app_code<str>OCR文字识别appcode
detail<str>是否需要识别文字的详细信息
eliminate_spaces<bool>是否去掉文字识别结果中的空格(仅在detail为False时有效)
返回值说明
返回识别结果<str>
调用样例- rpa.ai.ocr.text-
# 注意事项:无
# 代码调用样例如下:
image_path = r'D:\2_测试文件归档\OCR文字识别.jpg'
text = rpa.ai.ocr.text(image_path,engine='paddle')