获取微信联系人列表的一种方法
微信联系人列表获取方法及优化
原创
已于 2024-03-15 09:49:50 修改
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#微信
于 2024-03-14 21:54:58 首次发布
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本文介绍获取微信联系人列表的方法，先给联系人加备注，登录微信 Windows PC 客户端打开通讯录管理，调整窗口大小后用 FSCapture 截取长图，记录坐标点，运行脚本通过模板匹配找行坐标、裁剪备注区域图片，用百度 OCR 提取文本保存。还提及可拼接图像节约 OCR API 请求次数。
获取微信联系人列表的一种方法
代码图例
本文提供了一种获取微信的联系人列表的方法,步骤如下:
给微信的联系人加上备注登录微信windows pc客户端,打开通讯录管理调整窗口大小,让备注这一列的内容完整显示使用FSCapture工具截取该窗口的长图(选中窗口,点击捕捉滚动窗口按钮)用画图工具打开上面保存的长图记录下第一行联系人前面复选框的左上、右下坐标点【查看下面的图例】记录下第一行联系人备注文本区域左上、右下坐标点【查看下面的图例】运行以下脚本,实现以下功能:
用复选框区域的特征,通过模板匹配的方式找到所有的行坐标再结合上面备注区域的坐标和大小,裁剪出每个联系人备注区域的图片通过百度OCR提取图片中文本,保存到文本文件中 可优化的点: 将裁剪出来的图像拼接到一张大图上,可节约ocr api的请求次数
代码
import cv2
from PIL import Image
import requests
import base64
import time
import numpy as np
def baiu_ocr_predict(filepath):
from aip import AipOcr
APP_ID = ''
API_KEY = ''
SECRET_KEY = ''
client = AipOcr(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY)
def get_file_content(filePath):
with open(filePath, 'rb') as fp:
return fp.read()
image = get_file_content(filepath)
res = client.basicAccurate(image)
try:
if "words_result" in res:
return res["words_result"][-1]['words']
return "None"
except:
return "Error"
def findCenterOfLine(img,template_lt,template_rb):
lt=template_lt
rb=template_rb
img_rgb = img[:,lt[0]:rb[0],:]
template = img[lt[1]:rb[1],lt[0]:rb[0],:]
img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
method = cv2.TM_CCOEFF_NORMED
res = cv2.matchTemplate(img_gray, template_gray, method)
loc = np.where(res >= 0.5)
centers=[]
for pt in zip(*loc[::-1]):
centers.append(int(pt[1] + template_gray.shape[1]/2))
return centers
def main():
img=cv2.imread("img.png")
first_box_lt=(571,78) #第一行备注的左上角落坐标(需要修改)
first_box_rb=(890,129) #第一行备注的右下角落坐标(需要修改)
template_lt=(225,94) #第一个勾选框的左上角落坐标(需要修改)
template_rb=(240,109) #第一个勾选框的右下角落坐标(需要修改)
centers=findCenterOfLine(img,template_lt,template_rb) #找到所有行的中心
h,w,c=img.shape
box_h=first_box_rb[1]-first_box_lt[1]
box_w=first_box_rb[0]-first_box_lt[0]
fo=open("person.txt","w")
for idx,yoff in enumerate(centers):
x0=first_box_lt[0]
y0=yoff-int(box_h/2)
if y0+box_h>h:
break
ceil=img[y0:y0+box_h,x0:x0+box_w,:]
cv2.imwrite("tmp.jpg",ceil)
name=baiu_ocr_predict("tmp.jpg")
print(idx,name)
fo.write(f"{idx},{name}\n")
fo.flush()
time.sleep(1)
fo.close()
main()
图例