如何使用Python的pyautogui库从两张图片中匹配任意一张？

要实现「找不到第一张图时再匹配第二张」的逻辑，核心是利用PyAutoGUI的匹配返回结果或异常处理做分支判断，具体实现方式如下：

方法一：通过返回值判断（更简洁） #

直接检查第一张图的匹配结果，若为None则尝试匹配第二张：

import pyautogui

# 定义两张目标图片路径
img1 = "button_first.png"
img2 = "button_second.png"

# 先尝试匹配第一张图，confidence参数需配合opencv-python使用
first_pos = pyautogui.locateOnScreen(img1, confidence=0.8, grayscale=True)
if first_pos:
    pyautogui.click(first_pos)
else:
    # 第一张找不到时匹配第二张
    second_pos = pyautogui.locateOnScreen(img2, confidence=0.8, grayscale=True)
    if second_pos:
        pyautogui.click(second_pos)
    else:
        print("两张目标图片都未找到")

方法二：捕获异常处理（更严谨） #

利用PyAutoGUI匹配失败时抛出的ImageNotFoundException，通过try-except块处理分支：

import pyautogui

img1 = "button_first.png"
img2 = "button_second.png"

try:
    pos = pyautogui.locateOnScreen(img1, confidence=0.8)
    pyautogui.click(pos)
except pyautogui.ImageNotFoundException:
    try:
        pos = pyautogui.locateOnScreen(img2, confidence=0.8)
        pyautogui.click(pos)
    except pyautogui.ImageNotFoundException:
        print("两张图都未匹配到")

实用细节提示 #

• 若要启用confidence参数提高匹配精度，需先安装opencv-python：pip install opencv-python
• 添加grayscale=True可将屏幕转为灰度图匹配，提升速度和兼容性
• 用region=(x, y, width, height)参数缩小搜索范围，能大幅减少匹配耗时

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gogland