ORB 特徵比對(對旋轉 / 縮放 / 主題穩健)

像素模板比對——match_template、match_masked——是把模板像素與螢幕做相關運算,因此目標一旦*旋轉*、 以未列出的倍率縮放、或重新上色(亮 / 暗主題、hover 狀態、不同外觀),就會失效。feature_match 改為比對 關鍵點:以方向不變的二進位描述子(ORB)描述的特徵角點,再用 RANSAC 對一致的點擬合單應矩陣。它能在 旋轉、縮放與外觀變化下定位元素,並回傳四個投影角點以及做為內建信心訊號的內點數。

它在可注入的 haystack 影像(ndarray / 路徑 / PIL)上執行,因此可在無真實螢幕下對合成陣列做單元測試。 ORB、暴力比對器與 findHomography 皆屬於 OpenCV 核心(不需 contrib 模組);OpenCV + NumPy 透過 je_open_cv 引入。不匯入 PySide6。

無頭 API

from je_auto_control import feature_match

hit = feature_match("logo.png", min_inliers=12)
if hit:
    click(*hit.center)            # 定位四邊形的中心
    print(hit.corners)            # 4 個 [x, y] 點,依模板順序
    print(hit.inliers, hit.score) # 幾何內點數與內點比例

feature_match 回傳 FeatureMatch``(``corners、center、inliers、matches、score), 或在幾何一致的比對少於 min_inliers 時回傳 None。ratio 是 Lowe 比例測試的門檻(越低越嚴格); max_features 限制 ORB 關鍵點預算。ORB 的邊界與 patch 尺寸會針對圖示大小的模板自動縮小,否則 OpenCV 的預設值會將其全數捨棄。

執行器命令

AC_feature_match 接受 template 以及 region / max_features / ratio / min_inliers, 回傳 {found, match}。它以 MCP 工具 ac_feature_match 以及 Script Builder 中 Image 分類下的命令提供。