通过 Python 使用 ADB 获取设备截屏数据，可以借助 `subprocess` 模块执行 ADB 命令并捕获屏幕截图的二进制数据。以下是详细的实现方法和注意事项： ### 1. 基本实现方法 使用 `subprocess.Popen` 执行 ADB 命令获取截图数据流，并将输出写入本地文件或内存中进行后续处理。以下是一个完整的示例代码： ```python import subprocess # 指定设备序列号（可选） device_serial = "127.0.0.1:7555" # 执行 ADB 截图命令 process = subprocess.Popen( ['adb', '-s', device_serial, 'shell', 'screencap', '-p'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE ) # 读取截图数据 stdout, stderr = process.communicate() # 保存截图到本地文件 with open('screenshot.png', 'wb') as f: f.write(stdout) ``` 该方法通过 ADB 的 `screencap -p` 命令获取设备屏幕截图的 PNG 格式二进制数据，并将其写入本地文件 `screenshot.png` 中 [^1]。 ### 2. 处理多设备连接 如果连接了多个设备，建议在命令中明确指定设备序列号（如 `127.0.0.1:7555`），以避免命令作用于错误设备 。也可以通过以下命令列出所有连接设备： ```bash adb devices ``` ### 3. 在内存中处理截图数据 如果希望在内存中直接处理截图数据而不保存到文件，可以结合 `io.BytesIO` 和 `Pillow` 或 `OpenCV` 进行图像处理： ```python import subprocess from io import BytesIO from PIL import Image # 获取截图数据 process = subprocess.Popen( ['adb', '-s', '127.0.0.1:7555', 'shell', 'screencap', '-p'], stdout=subprocess.PIPE ) stdout, stderr = process.communicate() # 将二进制数据加载为图像对象 image = Image.open(BytesIO(stdout)) image.show() # 显示图像 ``` ### 4. 使用 OpenCV 进行图像处理 如果需要进行图像识别、模板匹配等操作，可以将图像数据转换为 OpenCV 可处理的格式： ```python import cv2 import numpy as np from io import BytesIO # 获取截图并转换为 OpenCV 图像 raw_data = stdout image = Image.open(BytesIO(raw_data)) image = cv2.cvtColor(np.array(image), cv2.COLOR_RGB2BGR) # 显示图像 cv2.imshow('Screenshot', image) cv2.waitKey(0) ``` ### 5. 自动化测试中的应用 该方法常用于自动化测试、游戏脚本、自动打卡等场景，例如通过图像识别判断当前界面状态、点击特定区域等 [^2][^3]。 ---