From cb0176ed00eb8948e8232b2df5088f289d0eecdd Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: overflow65537 Date: Sun, 28 Jun 2026 23:04:08 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?fix(customs):=20=E5=AF=B9=E9=BD=90=20Expression?= =?UTF-8?q?Recognition=20=E6=B3=A8=E5=86=8C=E6=96=B9=E5=BC=8F=E4=B8=8E=20R?= =?UTF-8?q?EADME=20=E6=A0=BC=E5=BC=8F?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit Co-authored-by: Cursor --- .../ExpressionRecognition.py | 2 + .../expression-recognition/README.md | 108 ++++++++---------- 2 files changed, 49 insertions(+), 61 deletions(-) diff --git a/Storage/customs/overflow65537/expression-recognition/ExpressionRecognition.py b/Storage/customs/overflow65537/expression-recognition/ExpressionRecognition.py index 1532410..7cea5f6 100644 --- a/Storage/customs/overflow65537/expression-recognition/ExpressionRecognition.py +++ b/Storage/customs/overflow65537/expression-recognition/ExpressionRecognition.py @@ -4,6 +4,7 @@ import re from typing import Any +from maa.agent.agent_server import AgentServer from maa.custom_recognition import CustomRecognition from maa.define import OCRResult @@ -19,6 +20,7 @@ def __init__(self, message: str, payload: dict[str, Any]): self.payload = payload +@AgentServer.custom_recognition("ExpressionRecognition") class ExpressionRecognition(CustomRecognition): def analyze( diff --git a/Storage/customs/overflow65537/expression-recognition/README.md b/Storage/customs/overflow65537/expression-recognition/README.md index 0e6a8c6..ae91980 100644 --- a/Storage/customs/overflow65537/expression-recognition/README.md +++ b/Storage/customs/overflow65537/expression-recognition/README.md @@ -2,90 +2,76 @@ 自定义识别器：在 pipeline 里用 `{节点名}` 引用其他节点的 OCR 数值，通过表达式做算术与逻辑比较，结果为 `true` 时识别命中。 -适用场景：当前值是否达标、多路 OCR 数值加权求和后再判断等，不必为每种组合单独写节点。 +## 功能 -## 文件说明 +- 引用其他 pipeline 节点的 OCR 数值参与计算 +- 支持算术、比较与逻辑表达式 +- 适用场景：当前值是否达标、多路 OCR 数值加权求和后再判断等 -| 文件 | 说明 | -|------|------| -| `ExpressionRecognition.py` | 识别器实现 | -| `pipeline.json` | 最小 pipeline 示例 | -| `maahub_meta.json` | MaaHub 元信息 | +## 文件说明 -## 注册方式 +- `ExpressionRecognition.py`：识别器实现 +- `pipeline.json`：最小 pipeline 示例 -将 `ExpressionRecognition.py` 放入 agent 工程，在 agent 入口注册： +## 使用方式 -```python -from maa.agent.agent_server import AgentServer -from ExpressionRecognition import ExpressionRecognition +先准备 OCR 数值节点，再在 Custom 识别节点中引用： -@AgentServer.custom_recognition("ExpressionRecognition") -class Agent_ExpressionRecognition(ExpressionRecognition): - pass ``` - -注册名 `"ExpressionRecognition"` 需与 pipeline 中 `custom_recognition` 字段一致。 - -## Pipeline 用法 - -在节点上使用 `Custom` 识别，通过 `custom_recognition_param.expression` 传入表达式： - -```json -"数值达标判断": { - "recognition": { - "type": "Custom", - "param": { - "custom_recognition": "ExpressionRecognition", - "custom_recognition_param": { - "expression": "{OCR-当前数值}>={OCR-目标数值}" - } - } +"OCR-当前数值": { + "recognition": "OCR", + "expected": ["^\\d*$"], + "roi": [100, 200, 80, 40], + "only_rec": true }, - "next": ["下一步节点"] -} + "OCR-目标数值": { + "recognition": "OCR", + "expected": ["^\\d*$"], + "roi": [100, 100, 80, 40], + "only_rec": true + }, + "数值达标判断": { + "recognition": "Custom", + "custom_recognition": "ExpressionRecognition", + "custom_recognition_param": { + "expression": "{OCR-当前数值}>={OCR-目标数值}" + }, + "next": ["下一步节点"] + } ``` 多节点加权示例： -```json +``` "加权分数计算": { - "recognition": { - "type": "Custom", - "param": { - "custom_recognition": "ExpressionRecognition", - "custom_recognition_param": { - "expression": "{OCR-当前数值}*{OCR-倍率A}+{OCR-目标数值}*{OCR-倍率B}>={OCR-目标数值}" - } + "recognition": "Custom", + "custom_recognition": "ExpressionRecognition", + "custom_recognition_param": { + "expression": "{OCR-当前数值}*{OCR-倍率A}+{OCR-目标数值}*{OCR-倍率B}>={OCR-目标数值}" } } -} ``` -完整可运行示例见同目录 `pipeline.json`。 - -## 表达式语法 +`custom_recognition_param` 参数： -- **占位符**：`{节点名}`，运行时对该节点执行识别，从 OCR 结果中提取第一个数字（支持整数与小数） -- **运算符**：`+` `-` `*` `/` `%`，比较 `>` `>=` `<` `<=` `==` `!=`，逻辑 `&&` `||` `!`（会转换为 Python 的 `and` / `or` / `not`） -- **返回值**：表达式必须求值为 **布尔值**；为 `true` 时返回固定 box `(0, 0, 100, 100)` 表示命中 +- `expression`：表达式字符串，`{节点名}` 为占位符，运行时对该节点 OCR 并提取第一个数字 -被引用的节点需能 OCR 出数字文本。若节点使用 `And` 等多结果识别，可在该节点配置 `box_index` 指定取第几个子结果。 +表达式语法： -## 识别结果 detail +- **占位符**：`{节点名}`，支持整数与小数 +- **运算符**：`+` `-` `*` `/` `%`，比较 `>` `>=` `<` `<=` `==` `!=`，逻辑 `&&` `||` `!` +- **返回值**：表达式必须求值为布尔值；为 `true` 时识别命中 -`detail` 中包含调试信息，便于排查： - -| 字段 | 含义 | -|------|------| -| `status` | `success` / `expression evaluated to false` / `invalid expression` 等 | -| `expression` | 原始表达式 | -| `resolved_expression` | 占位符替换后的表达式 | -| `resolved_values` | 各占位符解析出的数值 | -| `node_results` | 各引用节点的识别摘要 | -| `summary` | 上述信息的可读文本 | +完整示例见同目录 `pipeline.json`。 ## 依赖 - Python 3.12+ - MaaFramework Agent SDK（`maa.custom_recognition`） + +## 注意事项 + +- `custom_recognition` 需与 agent 中注册的识别名一致 +- 被引用的节点需能 OCR 出数字文本 +- 若节点使用 `And` 等多结果识别，可在该节点配置 `box_index` 指定取第几个子结果 +- 识别 `detail` 中包含 `status`、`resolved_expression`、`resolved_values` 等调试信息