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  1. 2018.11.21 Pillow 화면 변화 감지(Pixel Checksum) 2
  2. 2018.11.20 Pillow 화면 변화 감지(Pixel Checksum) 1

Pillow 화면 변화 감지(Pixel Checksum) 2

Python 2018. 11. 21. 10:13 |
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'Pillow 화면 변화 감지(Pixel Checksum) 1'에서는 모든 픽셀의 값을 확인해서 좌표까지 알아내기 때문에 시간이 오래 걸린다.

ImageStat 모듈을 사용해 모든 픽셀을 확인하지 않고 전체적인 변화 여부만 감지하면 빠르게 확인 할 수 있다.


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from PIL import Image
from PIL import ImageGrab
from PIL import ImageChops
from PIL import ImageStat
import time
 
def PixelCheck(x1, y1, x2, y2):
    im1 = ImageGrab.grab((x1, y1, x2, y2))
    # Take a snapshot of the screen. The pixels inside the bounding box are returned as an “RGB” image
    # on Windows or “RGBA” on macOS. If the bounding box is omitted, the entire screen is copied.
    while 1:
        time.sleep(0.1)
        im2 = ImageGrab.grab((x1, y1, x2, y2))
        im = ImageChops.difference(im1, im2)
        # Returns the absolute value of the pixel-by-pixel difference between the two images.
        # 마우스로 인한 변경은 반영 되지 않는다. 같은 이미지이면 difference()의 결과 이미지는 모든 픽셀이 0.
        stat = ImageStat.Stat(im)
        # Calculate statistics for the given image. If a mask is included, only the regions covered by
        # that mask are included in the statistics. You can also pass in a previously calculated histogram.
        if stat.sum != [0, 0, 0]: # Sum of all pixels for each band in the image.
            print("Change detected: sum[%s]: %s" %(im.getbands().__str__(), stat.sum.__str__()))
            # Returns a tuple containing the name of each band in this image. For example, getbands on
            # an RGB image returns (“R”, “G”, “B”).
            return
 
x1, y1, x2, y2 = map(int, input("Enter x1, y1, x2, y2 values: ").split()) # 추적할 영역의 좌상단, 우하단 좌표
PixelCheck(x1, y1, x2, y2)
# x1, y1, x2, y2 = input("Enter x1, y1, x2, y2 values: ").split()
# x1 = int(x1)
# y1 = int(y1)
# x2 = int(x2)
# y2 = int(y2)
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Posted by J-sean
:

Pillow 화면 변화 감지(Pixel Checksum) 1

Python 2018. 11. 20. 20:43 |
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Pillow 라이브러리를 사용해서 바탕화면의 변화를 추적할 영역을 지정하고 영역에 변화가 있을때 변화된 영역의 좌상단 좌표를 반환 한다.

지정된 영역의 모든 pixel을 확인하기 때문에 넓은 영역을 지정할 수록 시간이 오래 걸린다.


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from PIL import Image
from PIL import ImageGrab
from PIL import ImageChops
import time
 
def PixelCheck(x1, y1, x2, y2):
    im1 = ImageGrab.grab((x1, y1, x2, y2))
    # Take a snapshot of the screen. The pixels inside the bounding box are returned as an “RGB” image
    # on Windows or “RGBA” on macOS. If the bounding box is omitted, the entire screen is copied.
    while 1:
        time.sleep(0.1)
        im2 = ImageGrab.grab((x1, y1, x2, y2))
        im = ImageChops.difference(im1, im2)
        # Returns the absolute value of the pixel-by-pixel difference between the two images.
        # 마우스로 인한 변경은 반영 되지 않는다. 같은 이미지이면 difference()의 결과 이미지는 모든 픽셀이 0.
        for y in range(im.height):
            for x in range(im.width):
                if im.getpixel((x, y)) != (0, 0, 0): # Returns the pixel value at a given position.
                    return x, y
 
x1, y1, x2, y2 = map(int, input("Enter x1, y1, x2, y2 values: ").split())
# x1, y1, x2, y2 = input("Enter x1, y1, x2, y2 values: ").split()
# x1 = int(x1)
# y1 = int(y1)
# x2 = int(x2)
# y2 = int(y2)
 
coord = PixelCheck(x1, y1, x2, y2) # 추적할 영역의 좌상단, 우하단 좌표
print(x1 + coord[0], y1 + coord[1]) # 추적 영역 중 변화된 영역의 좌상단 좌표(스크린 기준)
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PixelAccess class 를 사용해 PIL.Image data를 pixel level 에서 읽어 판단하기. (쓰기도 가능)

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from PIL import Image
from PIL import ImageGrab
from PIL import ImageChops
import time
 
def PixelCheck(x1, y1, x2, y2):
    im1 = ImageGrab.grab((x1, y1, x2, y2))
    # Take a snapshot of the screen. The pixels inside the bounding box are returned as an “RGB” image
    # on Windows or “RGBA” on macOS. If the bounding box is omitted, the entire screen is copied.
    while 1:
        time.sleep(0.1)
        im2 = ImageGrab.grab((x1, y1, x2, y2))
        im = ImageChops.difference(im1, im2)
        # Returns the absolute value of the pixel-by-pixel difference between the two images.
        # 마우스로 인한 변경은 반영 되지 않는다. 같은 이미지이면 difference()의 결과 이미지는 모든 픽셀이 0.
        px = im.load()
        # Allocates storage for the image and loads the pixel data. In normal cases, you don’t need to
        # call this method, since the Image class automatically loads an opened image when it is accessed
        # for the first time.
        for y in range(im.height):
            for x in range(im.width):
                if px[x, y] != (0, 0, 0):
                    return x, y
        # Accessing individual pixels is fairly slow. If you are looping over all of the pixels in an image,
        # there is likely a faster way using other parts of the Pillow API.
 
x1, y1, x2, y2 = map(int, input("Enter x1, y1, x2, y2 values: ").split())
# x1, y1, x2, y2 = input("Enter x1, y1, x2, y2 values: ").split()
# x1 = int(x1)
# y1 = int(y1)
# x2 = int(x2)
# y2 = int(y2)
 
coord = PixelCheck(x1, y1, x2, y2) # 추적할 영역의 좌상단, 우하단 좌표
print(x1 + coord[0], y1 + coord[1]) # 추적 영역 중 변화된 영역의 좌상단 좌표(스크린 기준)
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