CatLab Studio
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[Lib] 오토핫키 화면 캡처 라이브러리
AutoHotkey/Lib 2023. 2. 7. 19:48

사용자가 원하는 화면의 영역을 드래그해 파일로 저장이 가능한 간단한 캡처 라이브러리입니다. 객체를 선언하고 함수를 호출하면, 불투명한 검은 바탕이 깔리고 사용자가 드래그 한 영역에 하이라이트효과를 줍니다. 드래그 도중 우클릭을 하면 캡처가 취소됩니다. ;================================================================================== ; 파일명 : Capture.ahk ; 설명 : 화면 특정 영역 캡쳐 라이브러리 ; 버전: v2.0 ; 라이센스: CC BY-SA 3.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/deed.ko) ; 설치방법: #Include Capture.ahk ; 제작자: htt..

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[Lib] 오토핫키 셀레니움 드라이버 자동 설치/업데이트 라이브러리
AutoHotkey/Lib 2022. 7. 14. 13:24

셀레니움(Selenium)은 강력한 웹 드라이버입니다. 그러나 오토핫키에서 셀레니움 기반으로 작성한 코드는 배포시 타 PC 에서 별도로 셀레니움을 설치해주어야 하고, 셀레니움을 설치하더라도 크롬 버전에 맞는 드라이버를 맞춰주어야 하기 때문에 번거로움이 많습니다. 이 때문에 Chrome.ahk , Rufaydium 등 별도의 설치과정 필요없이 크롬만 있으면 작동하는 웹소켓 기반 드라이버가 주목받고 있는것 같습니다. 본 라이브러리는 셀레니움 작동에 필요한 모든 필수구성 요소를 감지하고 설치과정을 제공합니다. 셀레니움이 아예 설치되지 않은 PC라도 약 1분만에 환경설정이 끝나도록 빠른 설치를 가능하게 합니다. 또한 셀레니움이 이미 설치된 PC도 해당 라이브러리를 이용해 크롬 드라이버의 버전 업데이트를 확인하고..

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[Lib] 오토핫키 하드웨어 입력 드라이버 AHI
AutoHotkey/Lib 2020. 11. 10. 22:15

0. AutoHotInterception 란? AutoHotInterception 는 간단히 말하면 흔히 오토핫키의 하드웨어 입력 라이브러리로 알려진 Class DD와 같이 마우스 입력, 키보드 입력 등을 소프트웨어 신호가 아닌 하드웨어 신호로 전송할 수 있게 해주는 라이브러리입니다. 은행과 같이 보안 프로그램으로 인해 오토핫키의 기본 입력 명령어 ( Send, SendInput, MouseClick 등 ) 가 입력되지 않는 경우에 유용하게 사용이 가능합니다. 이 외에도 오토핫키의 핫키처럼 원하는 장치 ( 키보드, 마우스 등 )에 대한 입력에 반응할 수 있고, 똑같은 키 입력이라 하더라도 장치마다 각기 다른 행동을 시킬 수도 있습니다. 우선, Class DD와 가장 큰 차이점은 오픈소스라는 점입니다. 그..

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[Lib/OpenCV] 템플릿매칭 유료버전 - 할인 판매
AutoHotkey/OpenCV 2020. 10. 11. 19:09

그동안 많은 분들이 연락 주셨는데 판매를 하지 못하는 상황이라 제공을 해드리지 못했습니다 ㅜㅜ 죄송한 마음을 담아 영구버전의 가격을 30% 낮췄습니다 기다려주셔서 감사드립니다 23. 02. 07 수정 - 유료버전 지원사항 Bitmap 검출 지원 (GDIP 연동) 서버 연동 해제 - 기간제 판매 폐지 SciTe4 작동 중지, 메모리 오류 등 각종 이슈 해결(안정성 향상) opencv 4.7.0 업데이트 (32비트 지원중단) 멀티서치 알고리즘 변경(중복검출 현상 제거, 최대 검출 개수 제한 해제) 다중 크기 검출 지원 (해상도나 이미지의 비율이 바뀌더라도 검출 가능)

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[Lib/OpenCV] 오토핫키 OpenCV 템플릿매칭(Template Matching) 라이브러리
AutoHotkey/OpenCV 2020. 8. 6. 17:46

템플릿 매칭이란? 템플릿 매칭이란 OpenCV의 함수중의 하나로, 이미지에서 템플릿 이미지와 유사한 영역을 찾아내는 방법으로, 템플릿 이미지를 입력 이미지에서 이동시켜가면서 템플릿 이미지와 일치, 혹은 유사한 영역을 검출합니다. 이는 오토핫키의 이미지서치와 비슷해보이지만, 여러가지 차이점이 있습니다. 오토핫키의 이미지 서치는 검색 이미지와 완벽히 1대1로 매치되는 이미지를 검색하며, 조금이라도 픽셀값이 다르거나 하면 이미지를 검출해내지 못합니다. 그에 반해 템플릿 매칭은 이미지가 완벽히 1대1로 매치되지 않더라도, 비슷한 이미지를 검출해 내는것이 가능합니다. 이러한 차이점 때문에 두가지 이미지 대조방식을 상황에 따라 적절히 사용하면 보다 높은 활용성을 얻을 수 있습니다. OpenCV의 템플릿 매칭 함수는..

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