Python图像识别脚本异常：未找到图像时抛出ImageNotFoundException

问题根源 #

你写的代码里，pyautogui.locateOnScreen()在找不到匹配图像时，不会返回None，而是直接抛出ImageNotFoundException，程序会直接崩溃中断，根本走不到else分支——这就是你看到报错的核心原因。

而把confidence降到0.7后出现误判，是因为阈值太低，屏幕上一些像素相似的区域被错误识别成了目标图像。

解决方案1：用try-except捕获异常（最适合新手） #

直接捕获函数抛出的异常，在异常块里处理“找不到图像”的逻辑，这是最直接适配原代码逻辑的修改方式：

from pyautogui import *
import pyautogui
import time
import keyboard
import random
import win32api, win32con

while True:
    try:
        # 尝试查找图像，找到则执行正常分支
        pyautogui.locateOnScreen('orange shape.png', confidence=0.8)
        print("I can see it")
        time.sleep(0.5)
    except ImageNotFoundException:
        # 找不到图像时触发这个分支
        print("I am unable to see it")
        time.sleep(0.5)

解决方案2：用locateAllOnScreen避免异常 #

locateAllOnScreen()找不到图像时会返回空迭代器，不会抛出异常，我们可以把它转成列表后判断是否为空：

from pyautogui import *
import pyautogui
import time
import keyboard
import random
import win32api, win32con

while True:
    # 转成列表，找到图像则列表有内容，找不到则为空列表
    matches = list(pyautogui.locateAllOnScreen('orange shape.png', confidence=0.8))
    if matches:
        print("I can see it")
        time.sleep(0.5)
    else:
        print("I am unable to see it")
        time.sleep(0.5)

额外优化建议（解决误判问题） #

• 加上grayscale=True参数，将图像转为灰度模式识别，减少颜色干扰，提升匹配准确性：

  pyautogui.locateOnScreen('orange shape.png', confidence=0.8, grayscale=True)
  

• 用region参数缩小识别区域（参数格式为(左边界, 上边界, 宽度, 高度)），比如只识别屏幕的某个固定区域，既缩短识别时间，也降低误判概率：

  # 示例：仅识别屏幕左上角800x600的区域
  pyautogui.locateOnScreen('orange shape.png', confidence=0.8, region=(0,0,800,600))
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者icegalaxy1223