Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Admin\AppData\Local\Programs\Python\Python313\Lib\site-packages\pyautogui\__init__.py", line 172, in wrapper return wrappedFunction(*args, **kwargs) File "C:\Users\Admin\AppData\Local\Programs\Python\Python313\Lib\site-packages\pyautogui\__init__.py", line 186, in locate return pyscreeze.locate(*args, **kwargs) File "C:\Users\Admin\AppData\Local\Programs\Python\Python313\Lib\site-packages\pyscreeze\__init__.py", line 383, in locate points = tuple(locateAll(needleImage, haystackImage, **kwargs)) File "C:\Users\Admin\AppData\Local\Programs\Python\Python313\Lib\site-packages\pyscreeze\__init__.py", line 257, in _locateAll_opencv raise ImageNotFoundException('Could not locate the image (highest confidence = %.3f)' % result.max()) pyscreeze.ImageNotFoundException: Could not locate the image (highest confidence = 0.157) During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "D:/yh/yonghu/QQ搜索/QQ号搜索.py", line 75, in <module> main() File "D:/yh/yonghu/QQ搜索/QQ号搜索.py", line 49, in main btn_pos = pyautogui.locate(search_btn, screen, region=region, confidence=0.7) File "C:\Users\Admin\AppData\Local\Programs\Python\Python313\Lib\site-packages\pyautogui\__init__.py", line 174, in wrapper raise ImageNotFoundException # Raise PyAutoGUI's ImageNotFoundException. pyautogui.ImageNotFoundException 怎么回事

<think>这个错误是`pyautogui.ImageNotFoundException`，意味着在屏幕截图中没有找到与提供的模板图片（`search_button.png`）匹配的区域（置信度低于0.7）。这通常是由以下几个原因引起的：1.**模板图片问题**：模板图片与屏幕上的实际按钮不匹配。可能是由于QQ版本更新、界面主题变化或截图区域不准确。2.**区域设置问题**：在`pyautogui.locate`函数中指定的`region`参数可能没有覆盖到搜索按钮的位置。 3. **屏幕分辨率问题**：脚本运行时的屏幕分辨率与截图模板时的分辨率不同。4.**等待时间不足**：在输入QQ号后，等待时间（1.5秒）可能不足以让搜索结果加载完成。###解决方案：####1.重新截取模板图片确保模板图片是当前QQ界面中激活状态的搜索按钮（输入有效QQ号后出现的蓝色搜索按钮）。建议使用以下步骤：-手动输入一个已知存在的QQ号。-使用截图工具截取搜索按钮（确保按钮处于激活状态）。 -保存为`search_button.png`（与脚本同一目录）。####2.调整搜索区域`region`参数需要根据实际屏幕上的按钮位置调整。可以通过以下代码获取当前鼠标位置来辅助定位： ```pythonprint("将鼠标移动到搜索按钮上，5秒内获取位置...")time.sleep(5) btn_x,btn_y= pyautogui.position() region= (btn_x-25,btn_y-25,50,50)#以按钮为中心的50x50区域``` ####3.增加等待时间网络延迟可能导致搜索结果加载缓慢，尝试增加等待时间： ```pythontime.sleep(2.5)#将1.5秒改为2.5秒或更长```####4.降低置信度如果按钮样式有细微变化，可以降低置信度阈值（例如0.6）：```pythonbtn_pos =pyautogui.locate(search_btn,screen,region=region,confidence=0.6)``` ####5.使用多模板匹配准备多个模板（不同状态、不同主题）并依次尝试匹配。 ###改进后的代码示例：```pythonimportpyautoguiimporttimeimport osfromPIL importImagedef main():prefix =input("请输入QQ号前三位数字: ")suffix= input("请输入QQ号最后两位数字:")print("请将鼠标移动到QQ搜索栏，5秒后开始执行...")time.sleep(5)start_x,start_y= pyautogui.position()#获取搜索按钮位置print("请将鼠标移动到激活状态的搜索按钮上，5秒内获取位置...")time.sleep(5)btn_x,btn_y= pyautogui.position()region =(btn_x -25, btn_y -25,50,50)#50x50区域#加载模板try:search_btn= Image.open("search_button.png")exceptException ase:print(f"加载模板失败:{e}")returnfound_numbers =[]total_tests =999999 -100000 +1batch_size=100fori inrange(100000,1000000):mid= str(i)qq_num= prefix+ mid+ suffix#定位到搜索框并输入pyautogui.click(start_x, start_y)pyautogui.hotkey('ctrl', 'a')pyautogui.press('backspace')pyautogui.typewrite(qq_num)pyautogui.press('enter')#增加等待时间time.sleep(2.5)#截图并匹配screen =pyautogui.screenshot()try:#降低置信度至0.6btn_pos= pyautogui.locate(search_btn, screen, region=region, confidence=0.6)ifbtn_pos:print(f"找到有效QQ号!中间数字:{mid}")found_numbers.append(mid)withopen(f"results/{mid}.txt", "w")as f:f.write(f"完整QQ号:{qq_num}\n中间数字:{mid}")except pyautogui.ImageNotFoundException:pass#未找到按钮，继续#进度报告if(i-100000) %batch_size==0:progress= (i -100000)/ total_tests*100print(f"已测试: {i-100000}/{total_tests} ({progress:.2f}%)")print(f"当前找到的中间数字: {found_numbers[-10:] iffound_numberselse '无'}")#清空搜索框pyautogui.click(start_x, start_y)pyautogui.hotkey('ctrl', 'a')pyautogui.press('backspace')print("\n=====搜索完成 =====")print(f"共找到{len(found_numbers)}个有效QQ号")withopen("final_results.txt","w") asf:f.write("\n".join(found_numbers)) if__name__ =="__main__":main()``` ###错误处理改进： -使用`try-except`捕获`ImageNotFoundException`并忽略-增加模板加载时的错误提示###调试建议：1.在循环内保存截图用于调试：```pythonscreen.save(f"debug_{i}.png")``` 2.手动验证模板匹配：```python#在循环内添加pyautogui.locate(search_btn, screen, region=region, confidence=0.6)```###备选方案：使用颜色匹配如果图像匹配不可靠，可以尝试检测搜索按钮的颜色（激活状态通常是蓝色）： ```python#获取搜索按钮中心点的颜色pixel= screen.getpixel((btn_x, btn_y))#检查是否为蓝色（示例RGB值） ifpixel[0]<100 andpixel[1]>150 andpixel[2]>200:#找到有效账号``` §§相关问题§§: 1.如何在不同屏幕分辨率下保持pyautogui脚本的兼容性？2.除了图像匹配，还有哪些自动化方法可以检测QQ搜索结果？ 3.如何通过API直接查询QQ号是否存在（绕过界面操作）？ 4.如何实现脚本的断点续查功能（避免中途崩溃后重新开始）？</think>这个错误是 `pyautogui.ImageNotFoundException`，表示 PyAutoGUI 无法在屏幕上找到你提供的图像模板（`search_button.png`）。让我详细解释原因并提供解决方案： ### 错误原因分析 1. **图像模板不匹配**： - 提供的 `search_button.png` 与屏幕上实际显示的搜索按钮不匹配 - 可能是由于不同版本的QQ界面设计不同 - 或者截图时按钮状态不同（激活/非激活状态） 2. **屏幕区域设置错误**： - `region = (start_x + 100, start_y, 150, 100)` 可能没有正确覆盖搜索按钮区域 - QQ界面布局可能因窗口大小或分辨率而变化 3. **置信度设置过高**： - `confidence=0.7` 要求匹配度达到70%，可能实际匹配度只有0.157（如错误信息所示） - 界面元素可能有细微变化导致匹配度降低 4. **等待时间不足**： - `time.sleep(1.5)` 可能不足以让搜索结果完全加载 - 网络延迟或系统性能可能影响加载速度 ### 解决方案 #### 1. 改进图像匹配方法（推荐） ```python import cv2 import numpy as np def find_template_on_screen(template_path, region=None, threshold=0.6): """改进的图像匹配函数""" # 加载模板图像 template = cv2.imread(template_path, cv2.IMREAD_COLOR) # 截取屏幕区域 if region: screen = np.array(pyautogui.screenshot(region=region)) else: screen = np.array(pyautogui.screenshot()) # 转换为OpenCV格式 screen = cv2.cvtColor(screen, cv2.COLOR_RGB2BGR) # 使用模板匹配 result = cv2.matchTemplate(screen, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result) # 检查匹配度 if max_val >= threshold: return max_loc, template.shape return None # 在脚本中使用 btn_pos = find_template_on_screen("search_button.png", region=(start_x, start_y, 300, 200), threshold=0.5) if btn_pos: print("找到搜索按钮") ``` #### 2. 更可靠的检测方法（备用方案） 如果图像匹配不可靠，可以使用颜色检测： ```python def is_search_button_active(x, y): """通过颜色检测搜索按钮状态""" # 获取按钮中心点的颜色 pixel_color = pyautogui.pixel(x, y) # QQ搜索按钮激活状态通常是蓝色 (R, G, B) # 示例值，实际需要根据你的QQ版本调整 active_color = (0, 122, 255) # QQ典型的蓝色 # 计算颜色相似度 color_diff = sum(abs(c1 - c2) for c1, c2 in zip(pixel_color, active_color)) # 如果颜色差异小于阈值，则认为匹配 return color_diff < 50 # 使用示例 if is_search_button_active(start_x + 100, start_y + 30): print("搜索按钮处于激活状态") ``` #### 3. 调试和优化图像匹配 添加调试功能，保存匹配失败的截图： ```python # 在匹配失败时保存截图用于调试 try: btn_pos = pyautogui.locate(search_btn, screen, region=region, confidence=0.7) except pyautogui.ImageNotFoundException: # 保存当前屏幕截图 timestamp = time.strftime("%Y%m%d-%H%M%S") screen.save(f"error_screenshot_{timestamp}.png") print(f"匹配失败，截图已保存为 error_screenshot_{timestamp}.png") btn_pos = None ``` ### 完整改进方案 ```python import pyautogui import time import os import cv2 import numpy as np from PIL import Image def find_template(template_path, region=None, threshold=0.5): """改进的图像匹配函数""" template = cv2.imread(template_path, cv2.IMREAD_COLOR) if region: screen = np.array(pyautogui.screenshot(region=region)) else: screen = np.array(pyautogui.screenshot()) screen = cv2.cvtColor(screen, cv2.IMREAD_COLOR) result = cv2.matchTemplate(screen, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result) if max_val >= threshold: return True return False def main(): prefix = input("请输入QQ号前三位数字: ") suffix = input("请输入QQ号最后两位数字: ") print("请将鼠标移动到QQ搜索栏，5秒后开始执行...") time.sleep(5) start_x, start_y = pyautogui.position() # 获取搜索按钮位置 print("请将鼠标移动到搜索按钮上，5秒后获取位置...") time.sleep(5) btn_x, btn_y = pyautogui.position() region = (btn_x - 25, btn_y - 25, 50, 50) # 50x50像素区域 # 创建结果目录 if not os.path.exists("results"): os.makedirs("results") found_numbers = [] total_tests = 999999 - 100000 + 1 batch_size = 100 for i in range(100000, 1000000): mid = str(i) qq_num = prefix + mid + suffix # 定位到搜索框并输入 pyautogui.click(start_x, start_y) pyautogui.hotkey('ctrl', 'a') pyautogui.press('backspace') pyautogui.typewrite(qq_num) pyautogui.press('enter') # 增加等待时间 time.sleep(2.5) # 检测搜索结果 if find_template("search_button.png", region=region, threshold=0.5): print(f"找到有效QQ号! 中间数字: {mid}") found_numbers.append(mid) with open(f"results/{mid}.txt", "w") as f: f.write(f"完整QQ号: {qq_num}\n中间数字: {mid}") # 每100次输出进度 if i % batch_size == 0: progress = (i - 100000) / total_tests * 100 print(f"已测试: {i-100000}/{total_tests} ({progress:.2f}%)") print(f"当前找到的中间数字: {found_numbers[-10:] if found_numbers else '无'}") # 清空搜索框准备下一次 pyautogui.click(start_x, start_y) pyautogui.hotkey('ctrl', 'a') pyautogui.press('backspace') # 最终输出 print("\n===== 搜索完成 =====") print(f"共找到 {len(found_numbers)} 个有效QQ号") with open("final_results.txt", "w") as f: f.write("\n".join(found_numbers)) if __name__ == "__main__": main() ``` ### 使用说明 1. **创建有效的图像模板**： ```python # 截图工具 import pyautogui print("将鼠标移动到搜索按钮上，5秒后截图...") time.sleep(5) x, y = pyautogui.position() # 截取50x50区域 region = (x-25, y-25, 50, 50) screenshot = pyautogui.screenshot(region=region) screenshot.save("search_button.png") ``` 2. **调整阈值**： - 如果仍然匹配失败，尝试降低 `threshold` 值（0.4-0.6） - 或者使用上述的颜色检测方法作为备选 3. **增加等待时间**： - 根据网络情况调整 `time.sleep(2.5)` ### 推荐工作流程 1. 使用截图工具创建精确的图像模板 2. 使用改进的OpenCV匹配方法 3. 添加调试功能保存匹配失败的截图 4. 如果图像匹配不可靠，切换到颜色检测方法