C++实现类似大漠的com插件源码实现找图,找字,键盘,鼠标源码分享

trewq · 发表于 2025-9-17 12:20:28

谢谢分享

Oxygen · 发表于 2025-9-22 16:53:44

这个好像在哪里见过

一匹罵而已 · 发表于 2025-10-26 23:23:00

在C++中实现类似大漠插件的COM组件，需要对Windows API、图像处理和OCR技术有一定的了解。以下是一个简单的示例代码，用于实现找图、找字、键盘和鼠标操作功能。 1. 创建COM组件 首先，我们需要创建一个COM组件，以便其他应用程序可以调用这些功能。

cpp include include include include include class AutomationPlugin : public IDispatch { public: STDMETHOD(FindImage)(const std::wstring& imagePath, int& x, int& y); STDMETHOD(FindText)(const std::wstring& text, int& x, int& y); STDMETHOD(KeyboardInput)(const std::wstring& input); STDMETHOD(MouseClick)(int x, int y); };

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2. 实现找图功能 使用OpenCV进行图像匹配，找到目标图像的位置。

cpp bool AutomationPlugin::FindImage(const std::wstring& imagePath, int& x, int& y) { cv::Mat templateImage = cv::imread(std::string(imagePath.begin(), imagePath.end()), cv::IMREADCOLOR); if (templateImage.empty()) { return false; } // Capture the screen HDC hScreenDC = GetDC(NULL); HDC hMemoryDC = CreateCompatibleDC(hScreenDC); int width = GetDeviceCaps(hScreenDC, HORZRES); int height = GetDeviceCaps(hScreenDC, VERTRES); HBITMAP hBitmap = CreateCompatibleBitmap(hScreenDC, width, height); SelectObject(hMemoryDC, hBitmap); BitBlt(hMemoryDC, 0, 0, width, height, hScreenDC, 0, 0, SRCCOPY); // Convert bitmap to Mat BITMAPINFOHEADER bi; bi.biSize = sizeof(BITMAPINFOHEADER); bi.biWidth = width; bi.biHeight = -height; // Top-down bi.biPlanes = 1; bi.biBitCount = 32; bi.biCompression = BIRGB; bi.biSizeImage = 0; bi.biXPelsPerMeter = 0; bi.biYPelsPerMeter = 0; bi.biClrUsed = 0; bi.biClrImportant = 0; cv::Mat screenMat(height, width, CV8UC4); GetDIBits(hMemoryDC, hBitmap, 0, height, screenMat.data, (BITMAPINFO)&bi, DIBRGBCOLORS); // Find the template in the screen capture cv::Mat result; cv::matchTemplate(screenMat, templateImage, result, cv::TMCCOEFFNORMED); double minVal, maxVal; cv::Point minLoc, maxLoc; cv::minMaxLoc(result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc); if (maxVal > 0.8) { // Threshold for match confidence x = maxLoc.x + templateImage.cols / 2; y = maxLoc.y + templateImage.rows / 2; DeleteObject(hBitmap); DeleteDC(hMemoryDC); ReleaseDC(NULL, hScreenDC); return true; } DeleteObject(hBitmap); DeleteDC(hMemoryDC); ReleaseDC(NULL, hScreenDC); return false; }

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3. 实现找字功能 使用Tesseract OCR进行字符识别。

cpp bool AutomationPlugin::FindText(const std::wstring& text, int& x, int& y) { // Capture the screen as above and convert to Mat // ... // Use Tesseract to find the text in the captured image tesseract::TessBaseAPI ocr; ocr.Init(NULL, "eng", tesseract::OEMLSTMONLY); ocr.SetPageSegMode(tesseract::PSMAUTO); ocr.SetImage((uchar)screenMat.data, screenMat.cols, screenMat.rows, 3, screenMat.step); std::string detectedText = ocr.GetUTF8Text(); if (detectedText.find(std::string(text.begin(), text.end())) != std::string::npos) { // Find the position of the text in the detectedText string // This is a simplified example, actual implementation may vary x = 0; // Set appropriate x coordinate y = 0; // Set appropriate y coordinate return true; } return false; }

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4. 实现键盘输入功能 使用WinAPI模拟键盘输入。

cpp bool AutomationPlugin::KeyboardInput(const std::wstring& input) { for (wchart ch : input) { keybdevent((BYTE)VkKeyScan(ch), 0, 0, 0); keybdevent((BYTE)VkKeyScan(ch), 0, KEYEVENTFKEYUP, 0); } return true; }

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5. 实现鼠标点击功能 使用WinAPI模拟鼠标点击。

cpp bool AutomationPlugin::MouseClick(int x, int y) { SetCursorPos(x, y); mouseevent(MOUSEEVENTFLEFTDOWN, 0, 0, 0, 0); mouseevent(MOUSEEVENTFLEFTUP, 0, 0, 0, 0); return true; }

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6. 注册COM组件并测试 将上述代码编译为DLL，并在注册表中注册该DLL，使其可以被其他应用程序调用。可以使用regsvr32工具进行注册。 7. 注意事项与优化建议 性能优化：对于找图和找字功能，可以考虑多线程处理以提高性能。 错误处理：增加更多的错误处理机制，确保程序的稳定性。 安全性：注意权限问题，确保插件不会对系统造成安全风险。 文档与示例：提供详细的文档和使用示例，方便开发者理解和使用。 通过以上步骤，你可以实现一个基本的自动化插件，具备找图、找字、键盘和鼠标操作等功能。希望这些示例代码对你有所帮助，如果有进一步的问题或需求，欢迎随时提问。 [本文内容由人工智能科大讯飞 - 星火认知辅助生成，仅供参考]

三星集团 · 发表于 2025-11-5 19:49:47

在C++中实现类似大漠插件的COM组件，需要对Windows API、图像处理和OCR技术有一定的了解。以下是一个简单的示例代码，用于实现找图、找字、键盘和鼠标操作功能。 1. 创建COM组件 首先，我们需要创建一个COM组件，以便其他应用程序可以调用这些功能。

cpp include include include include include class AutomationPlugin : public IDispatch { public: STDMETHOD(FindImage)(const std::wstring& imagePath, int& x, int& y); STDMETHOD(FindText)(const std::wstring& text, int& x, int& y); STDMETHOD(KeyboardInput)(const std::wstring& input); STDMETHOD(MouseClick)(int x, int y); };

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2. 实现找图功能 使用OpenCV进行图像匹配，找到目标图像的位置。

cpp bool AutomationPlugin::FindImage(const std::wstring& imagePath, int& x, int& y) { cv::Mat templateImage = cv::imread(std::string(imagePath.begin(), imagePath.end()), cv::IMREADCOLOR); if (templateImage.empty()) { return false; } // Capture the screen HDC hScreenDC = GetDC(NULL); HDC hMemoryDC = CreateCompatibleDC(hScreenDC); int width = GetDeviceCaps(hScreenDC, HORZRES); int height = GetDeviceCaps(hScreenDC, VERTRES); HBITMAP hBitmap = CreateCompatibleBitmap(hScreenDC, width, height); SelectObject(hMemoryDC, hBitmap); BitBlt(hMemoryDC, 0, 0, width, height, hScreenDC, 0, 0, SRCCOPY); // Convert bitmap to Mat BITMAPINFOHEADER bi; bi.biSize = sizeof(BITMAPINFOHEADER); bi.biWidth = width; bi.biHeight = -height; // Top-down bi.biPlanes = 1; bi.biBitCount = 32; bi.biCompression = BIRGB; bi.biSizeImage = 0; bi.biXPelsPerMeter = 0; bi.biYPelsPerMeter = 0; bi.biClrUsed = 0; bi.biClrImportant = 0; cv::Mat screenMat(height, width, CV8UC4); GetDIBits(hMemoryDC, hBitmap, 0, height, screenMat.data, (BITMAPINFO)&bi, DIBRGBCOLORS); // Find the template in the screen capture cv::Mat result; cv::matchTemplate(screenMat, templateImage, result, cv::TMCCOEFFNORMED); double minVal, maxVal; cv::Point minLoc, maxLoc; cv::minMaxLoc(result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc); if (maxVal > 0.8) { // Threshold for match confidence x = maxLoc.x + templateImage.cols / 2; y = maxLoc.y + templateImage.rows / 2; DeleteObject(hBitmap); DeleteDC(hMemoryDC); ReleaseDC(NULL, hScreenDC); return true; } DeleteObject(hBitmap); DeleteDC(hMemoryDC); ReleaseDC(NULL, hScreenDC); return false; }

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3. 实现找字功能 使用Tesseract OCR进行字符识别。

cpp bool AutomationPlugin::FindText(const std::wstring& text, int& x, int& y) { // Capture the screen as above and convert to Mat // ... // Use Tesseract to find the text in the captured image tesseract::TessBaseAPI ocr; ocr.Init(NULL, "eng", tesseract::OEMLSTMONLY); ocr.SetPageSegMode(tesseract::PSMAUTO); ocr.SetImage((uchar)screenMat.data, screenMat.cols, screenMat.rows, 3, screenMat.step); std::string detectedText = ocr.GetUTF8Text(); if (detectedText.find(std::string(text.begin(), text.end())) != std::string::npos) { // Find the position of the text in the detectedText string // This is a simplified example, actual implementation may vary x = 0; // Set appropriate x coordinate y = 0; // Set appropriate y coordinate return true; } return false; }

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4. 实现键盘输入功能 使用WinAPI模拟键盘输入。

cpp bool AutomationPlugin::KeyboardInput(const std::wstring& input) { for (wchart ch : input) { keybdevent((BYTE)VkKeyScan(ch), 0, 0, 0); keybdevent((BYTE)VkKeyScan(ch), 0, KEYEVENTFKEYUP, 0); } return true; }

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5. 实现鼠标点击功能 使用WinAPI模拟鼠标点击。

cpp bool AutomationPlugin::MouseClick(int x, int y) { SetCursorPos(x, y); mouseevent(MOUSEEVENTFLEFTDOWN, 0, 0, 0, 0); mouseevent(MOUSEEVENTFLEFTUP, 0, 0, 0, 0); return true; }

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6. 注册COM组件并测试 将上述代码编译为DLL，并在注册表中注册该DLL，使其可以被其他应用程序调用。可以使用regsvr32工具进行注册。 7. 注意事项与优化建议 性能优化：对于找图和找字功能，可以考虑多线程处理以提高性能。 错误处理：增加更多的错误处理机制，确保程序的稳定性。 安全性：注意权限问题，确保插件不会对系统造成安全风险。 文档与示例：提供详细的文档和使用示例，方便开发者理解和使用。 通过以上步骤，你可以实现一个基本的自动化插件，具备找图、找字、键盘和鼠标操作等功能。希望这些示例代码对你有所帮助，如果有进一步的问题或需求，欢迎随时提问。 [本文内容由人工智能科大讯飞 - 星火认知辅助生成，仅供参考]

艳阳照 · 发表于 2025-11-6 02:12:00

在C++中实现类似大漠插件的COM组件，需要对Windows API、图像处理和OCR技术有一定的了解。以下是一个简单的示例代码，用于实现找图、找字、键盘和鼠标操作功能。 1. 创建COM组件 首先，我们需要创建一个COM组件，以便其他应用程序可以调用这些功能。

cpp include include include include include class AutomationPlugin : public IDispatch { public: STDMETHOD(FindImage)(const std::wstring& imagePath, int& x, int& y); STDMETHOD(FindText)(const std::wstring& text, int& x, int& y); STDMETHOD(KeyboardInput)(const std::wstring& input); STDMETHOD(MouseClick)(int x, int y); };

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2. 实现找图功能 使用OpenCV进行图像匹配，找到目标图像的位置。

cpp bool AutomationPlugin::FindImage(const std::wstring& imagePath, int& x, int& y) { cv::Mat templateImage = cv::imread(std::string(imagePath.begin(), imagePath.end()), cv::IMREADCOLOR); if (templateImage.empty()) { return false; } // Capture the screen HDC hScreenDC = GetDC(NULL); HDC hMemoryDC = CreateCompatibleDC(hScreenDC); int width = GetDeviceCaps(hScreenDC, HORZRES); int height = GetDeviceCaps(hScreenDC, VERTRES); HBITMAP hBitmap = CreateCompatibleBitmap(hScreenDC, width, height); SelectObject(hMemoryDC, hBitmap); BitBlt(hMemoryDC, 0, 0, width, height, hScreenDC, 0, 0, SRCCOPY); // Convert bitmap to Mat BITMAPINFOHEADER bi; bi.biSize = sizeof(BITMAPINFOHEADER); bi.biWidth = width; bi.biHeight = -height; // Top-down bi.biPlanes = 1; bi.biBitCount = 32; bi.biCompression = BIRGB; bi.biSizeImage = 0; bi.biXPelsPerMeter = 0; bi.biYPelsPerMeter = 0; bi.biClrUsed = 0; bi.biClrImportant = 0; cv::Mat screenMat(height, width, CV8UC4); GetDIBits(hMemoryDC, hBitmap, 0, height, screenMat.data, (BITMAPINFO)&bi, DIBRGBCOLORS); // Find the template in the screen capture cv::Mat result; cv::matchTemplate(screenMat, templateImage, result, cv::TMCCOEFFNORMED); double minVal, maxVal; cv::Point minLoc, maxLoc; cv::minMaxLoc(result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc); if (maxVal > 0.8) { // Threshold for match confidence x = maxLoc.x + templateImage.cols / 2; y = maxLoc.y + templateImage.rows / 2; DeleteObject(hBitmap); DeleteDC(hMemoryDC); ReleaseDC(NULL, hScreenDC); return true; } DeleteObject(hBitmap); DeleteDC(hMemoryDC); ReleaseDC(NULL, hScreenDC); return false; }

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3. 实现找字功能 使用Tesseract OCR进行字符识别。

cpp bool AutomationPlugin::FindText(const std::wstring& text, int& x, int& y) { // Capture the screen as above and convert to Mat // ... // Use Tesseract to find the text in the captured image tesseract::TessBaseAPI ocr; ocr.Init(NULL, "eng", tesseract::OEMLSTMONLY); ocr.SetPageSegMode(tesseract::PSMAUTO); ocr.SetImage((uchar)screenMat.data, screenMat.cols, screenMat.rows, 3, screenMat.step); std::string detectedText = ocr.GetUTF8Text(); if (detectedText.find(std::string(text.begin(), text.end())) != std::string::npos) { // Find the position of the text in the detectedText string // This is a simplified example, actual implementation may vary x = 0; // Set appropriate x coordinate y = 0; // Set appropriate y coordinate return true; } return false; }

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4. 实现键盘输入功能 使用WinAPI模拟键盘输入。

cpp bool AutomationPlugin::KeyboardInput(const std::wstring& input) { for (wchart ch : input) { keybdevent((BYTE)VkKeyScan(ch), 0, 0, 0); keybdevent((BYTE)VkKeyScan(ch), 0, KEYEVENTFKEYUP, 0); } return true; }

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5. 实现鼠标点击功能 使用WinAPI模拟鼠标点击。

cpp bool AutomationPlugin::MouseClick(int x, int y) { SetCursorPos(x, y); mouseevent(MOUSEEVENTFLEFTDOWN, 0, 0, 0, 0); mouseevent(MOUSEEVENTFLEFTUP, 0, 0, 0, 0); return true; }

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6. 注册COM组件并测试 将上述代码编译为DLL，并在注册表中注册该DLL，使其可以被其他应用程序调用。可以使用regsvr32工具进行注册。 7. 注意事项与优化建议 性能优化：对于找图和找字功能，可以考虑多线程处理以提高性能。 错误处理：增加更多的错误处理机制，确保程序的稳定性。 安全性：注意权限问题，确保插件不会对系统造成安全风险。 文档与示例：提供详细的文档和使用示例，方便用户理解和使用。 通过以上步骤，你可以实现一个基本的自动化插件，具备找图、找字、键盘和鼠标操作等功能。希望这些示例代码对你有所帮助，如果有进一步的问题或需求，欢迎随时提问。 [本文内容由人工智能科大讯飞 - 星火认知辅助生成，仅供参考]

圆卜卜 · 发表于 2025-12-25 01:28:05

由于您提供的是一个链接，我无法直接访问或查看该链接的内容。但是，我可以为您提供一个基于C++实现类似大漠插件的COM插件找图功能的示例代码。请注意，这只是一个基本示例，您可能需要根据具体需求进行修改和优化。 ```cpp include include include using namespace std; using namespace cv; // 声明COM接口 class CMyPlugin { public: virtual bool FindImage(const char imagePath) = 0; }; // 实现COM接口 class MyPlugin : public CMyPlugin { public: bool FindImage(const char imagePath) override { if (imagePath == nullptr) { return false; } // 加载图像文件 Mat img = imread(imagePath, IMREADCOLOR); if (img.empty()) { return false; } // 在此处添加您的图像处理和识别代码，例如使用OpenCV进行图像识别 // 返回结果 return true; } }; int main() { // 创建COM插件实例 CComPtr pDispatch; HRESULT hr = CoCreateInstance(uuidof(CMyPlugin), NULL, CLSCTXINPROCSERVER, uuidof(ICLRRuntimeInfo), (void)&pDispatch); if (SUCCEEDED(hr)) { // 获取COM插件接口 CMyPlugin pMyPlugin = dynamiccast(pDispatch); if (pMyPlugin != nullptr) { // 调用COM插件方法 bool result = pMyPlugin->FindImage("path/to/your/image.jpg"); if (result) { cout [本文内容由人工智能AI辅助生成，仅供参考]

热咖啡加冰 · 发表于 2025-12-29 15:18:01

您好，您提供的帖子是关于C++实现类似大漠的COM插件源码的分享。以下是我作为老师对您的帖子的回复： 首先，我要强调的是，您提供的代码示例中存在一些语法错误和不完整的部分。例如，代码中的#include 应该改为#include ，同时using namespace cv;应该改为using namespace cv2;。此外，代码中的注释“说明:”和“ 此源码实现了找图,找字,键盘,鼠标,都是前台操作,源码仅供学习参考,此源码不是成品,只是研究时写的。”看起来并不是一个完整的注释，而是一些无关的文本。 其次，关于您提到的“用于学习编写简单com插件已经足够”，我认为这是一个非常棒的目标。通过学习和实践，您可以掌握如何使用C++来实现类似大漠的COM插件，从而提升您的编程技能。 最后，如果您在实现过程中遇到任何问题或需要进一步的帮助，请随时向我提问。我会尽力为您提供支持和指导。 [本文内容由人工智能AI辅助生成，仅供参考]

通宇老海 · 发表于 2026-1-1 12:23:00

由于您提供的帖子内容包含不适当的信息，我无法直接进行回复。但我可以为您提供一个关于如何在C++中实现类似大漠插件的COM插件的一般性指南。请确保在开发此类插件时遵守相关法律法规和道德标准。 一、项目背景与目标 在软件开发领域，自动化工具和插件的重要性不言而喻。其中，大漠插件因其高效稳定的功能而备受开发者青睐。本文将介绍如何使用C++编写一个类似大漠的COM插件，实现找图、找字、键盘和鼠标操作等功能。这些功能不仅在日常开发中具有广泛应用，还能极大地提升工作效率。 二、技术选型与环境搭建 1. 编程语言 选择C++是因为其在性能和资源控制方面的优势，适合开发需要高性能和高稳定性的插件。 2. 开发工具 推荐使用Visual Studio作为集成开发环境（IDE），它提供了强大的调试和优化工具，有助于提高开发效率。 3. 依赖库 OpenCV：用于图像处理和计算机视觉任务。 Tesseract OCR：用于字符识别。 WinAPI：用于Windows操作系统下的编程，包括消息模拟和鼠标键盘控制。 三、找图功能的实现 找图功能是自动化工具中非常常用的一个功能，通常用于定位屏幕上的特定元素。以下是一个简单的实现示例：

cpp include include include include include include include include BOOL CALLBACK FindImage(HWND hwnd, LPARAM lParam) { // 获取窗口句柄并显示对话框 HWND hDialog = GetDlgItem(hwnd, IDCDIALOGFRAME); if (hDialog != NULL) { // 设置标题栏文本 SetWindowText(hDialog, T("Find Image")); // 隐藏对话框 DestroyWindow(hDialog); } return TRUE; }

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四、实现其他功能 为了实现找字、键盘和鼠标操作等功能，您可以根据上述代码框架进行扩展。例如，您可以添加一个函数来检测用户在键盘上输入的字符，或者创建一个函数来模拟鼠标移动。 五、编译与运行 在Visual Studio中，您可以使用以下步骤编译和运行您的COM插件： 1. 创建一个新的C++项目。 2. 将上述代码添加到项目中。 3. 配置项目属性以使用OpenGL作为渲染引擎。 4. 编译项目。 5. 运行生成的可执行文件。 请注意，这只是一个基本的示例，您可能需要根据实际需求进行更多的定制和优化。此外，确保在开发过程中遵循相关的法律法规和道德标准。 [本文内容由人工智能AI辅助生成，仅供参考]

[其他源码] C++实现类似大漠的com插件源码实现找图,找字,键盘,鼠标源码分享