from PIL import Image, ImageGrab
import os 
class ImageMatch:
    def __init__(self):
        self.screen = None  # 定义全屏大图对象
        self.target = None  # 定义模板图片对象
        self.screendata = None  # 定义全屏大图数据用于存储像素数据
        self.targetdata = None  # 定义模板小图数据用于存储像素数据
    # 定义一个简单的对比，由于匹配过程中的判断t1, t2的参数代码每个像素点的RGBA值
    def compare(self, t1, t2):
        if t1[0]==t2[0] and t1[1]==t2[1] and t1[2]==t2[2] and t1[3]==t2[3]:
            return True
        else:
            return False
    # 模板匹配的核心程序
    def find_image(self, image_name):
        image_dir = os.path.abspath('.') + "\\source\\"     # 定义图像的默认目录
        # 截取当前屏幕图像并加上Alpha通道数据
        self.screen = ImageGrab.grab().convert("RGBA")      
        self.target = Image.open(image_dir + image_name)    # 打开模板图像
       screenwidth, screenheight = self.screen.size        # 得到大图的宽和高
        targetwidth, targetheight = self.target.size        # 得到小图的宽和高
        self.screendata = self.screen.load()    #加载大图像素数据
        self.targetdata = self.target.load()    #加载小图像素数据
        posx, posy = -1, -1         # 定义目标位置，默认为-1，-1，表示没有找到元素
        # 遍历每一个像素点，注意不需要遍历到screenheight或者screenwidth这么多
        # 需要减少掉小图的宽和高，否则小图就会滑动到大图之外，没有任何意义，并且还会越界
        for y in range(0, screenheight-targetheight):
            for x in range(0, screenwidth-targetwidth):
                # 比较小图的5个顶点与大图的对应区域的5个像素点是否匹配，
                # 匹配才遍历小图的每一个点，不匹配可以直接跳过，滑动到下一个像素点。
                if (self.compare(self.screendata[x, y], self.targetdata[0, 0])   

and   #左上角
                    self.compare(self.screendata[x + targetwidth-1, y],

self.targetdata[targetwidth-1, 0]) and      # 右上角
                    self.compare(self.screendata[x, y + targetheight - 1],

self.targetdata[0, targetheight - 1]) and    # 左下角
                    self.compare(self.screendata[x + targetwidth - 1, y + targetheight - 1], self.targetdata[targetwidth - 1, targetheight - 1]) and  # 右下角
                    self.compare(self.screendata[x + targetwidth / 2, y + targetheight / 2], self.targetdata[targetwidth / 2, targetheight / 2]) # 中心点):
                    is_matched = self.check_match(x, y)
                    if is_matched:

# 计算得到模板图片中心点位置的精确坐标
                        posx, posy = x + int(targetwidth / 2),

y + int(targetheight / 2)
        return (posx, posy)
    # 针对模板图片的全像素匹配，看是否能够成功匹配（此处暂时不考虑匹配度，即100%匹配）
    def check_match(self, x, y):
        targetwidth, targetheight = self.target.size
        for smally in range(0, targetheight):
            for smallx in range(0, targetwidth):
                if not self.compare(self.screendata[x+smallx, y+smally],

self.targetdata[smallx, smally]):
                    return False
        return True
    # 判断是否匹配到一个成功的元素（用于测试断言）
    def check_exist(self, imagepath):
        result = self.find_image(imagepath)
        if (result[0] == -1 and result[1] == -1):
            return False
        else:
            return True

# 通过传递参数similarity来定义一个0~1之间的匹配度，默认设置为1，表示完全匹配

def check_match(self, x, y, similarity=1):
    targetwidth, targetheight = self.target.size
    total_count = targetheight*targetwidth
    not_matched_count = 0
    for smally in range(0, targetheight):
        for smallx in range(0, targetwidth):
            if not self.compare(self.screendata[x+smallx, y+smally], self.targetdata[smallx, smally]):
                not_matched_count += 1
    if not_matched_count / total_count <= 1-similarity:
        return True
    else:
        return False

im = ImageMatch()
time.sleep(3)
x,y = im.find_image("confirm.png")
print(x,y)