SikuliのHough TransformとCorner DetectionのようなOpenCV関数を使いたいと思います。SikuliのPython OpenCV関数の使い方
私はSikuliでCPythonのOpenCVインストール手順を試してみましたが、それは無駄です。
私はSikuliがJythonであることを理解しています。これはやり方が難しいかもしれません。簡単な選択肢は何ですか？
私はまだ書くだけのコードがあるので、私はまだSikuli & Pythonを使用したいと思います。しかし、おそらく私はSikuliの限界にぶつかっています。
AutomaをSikuliの代わりに使用できます。これは純粋なPythonライブラリです（他のPythonライブラリと併用することができます）。その画像検索アルゴリズムはfully compatible with Sikuliです。実際には、OpenCVのPythonバインディング自体を使用しているため、それらに同梱されています。
免責事項：私はAutomaの開発者の1人です。
一般的には：Cベースのコード（Python OpenCVの場合）を含むPythonモジュールは、Sikuli Script（Jython）では使用できません。
Sikuliの一部のOpenCV機能の統合は、Java-To-Cインターフェイス（JNI）を使用して実現され、OpenCV機能の使用法自体はC++で記述されています。
SikuliでサポートされていないOpenCV機能を使用する場合は、前述のJNIアプローチを使用するか、Java implementation of OpenCV (javacv)を使用する必要があります（Java stuffはJythonスクリプトからシームレスに使用できます）。
もちろん、Python/OpenCVを使ってプレーンなPythonスクリプトで追加のものを実装し、これらのスクリプトをサブプロセスのC-Pythonインタプリタ経由で呼び出すこともできます。
実際の問題がSikuli内で一致する地域の制限に関連する場合、実際の問題を説明するために質問を言い換えるとよいでしょう。 OpenCVを統合しようとすると、潜在的に過労です。最新のバージョンのSikuliを使用しているかどうかを確認するのは、イメージマッチングコードが最後の2つのリリースで堅牢性とパフォーマンスの両方が大幅に向上したためです。 –