QQ大厅游戏大家来找茬辅助

本宝宝又回来了 Python做个简单的游戏辅助

我在玩QQ游戏比如大家来找茬的时候眼力不是很好经常找不到，但是又好奇这我没找到的位置都在哪里呢？所以我做个辅助帮我把两幅图的像素相减，再把得到的噪点值粘回去到某幅图上，总体流程列出来就是

找到”大家来找茬”游戏窗口句柄，窗口提到最前好截图
切分左右两张图片，切成小图后根据像素区间分布找出差值比较大的矩形标出
OpenCv的两张图像像素相减，去噪
显示结果，把步骤2的标识图片+步骤3的像素差噪图合在一起

Ok 大致就是这样 showCodeTime

# -*- coding:utf-8 -*-
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
### 系统自带的模块
from datetime import datetime
import ImageGrab
import shutil
import math
import os
### 可能需要额外安装的模块部分
# 自动化模块
import win32gui
import win32con
# 图片处理模块
import ImageDraw
import Image
# OpenCv模块
import cv2
import numpy as np### 全局变量
# 当前文件夹路径
CUR_DIR   = os.getcwd()# 获得句柄
game_hwnd = win32gui.FindWindow(None, u"大家来找茬")
# 强行显示界面后才好截图
win32gui.ShowWindow(game_hwnd, win32con.SW_RESTORE)
# 将游戏窗口提到最前
win32gui.SetForegroundWindow(game_hwnd)
# 裁剪得到部分主要图片，作为处理素材
game_rect = win32gui.GetWindowRect(game_hwnd)
src_image = ImageGrab.grab((game_rect[0] + 9, game_rect[1] + 190, game_rect[2] - 9, game_rect[1] + 190 + 450))# # 将得到的图片保存下来 后面如果要改进也好当素材
sucai   = os.path.join(CUR_DIR, 'sucai')
ICount  = len(os.listdir(sucai))
if not os.path.exists(sucai):os.makedirs(sucai)
save_path = os.path.join(sucai, datetime.now().strftime("%Y_%m_%d_%H_%M_%S_")+str(ICount))+'.png'
src_image.save(save_path)"""
### 这部分代码主要是拿素材来测试结果的
file_name = "full.png"
file_name = os.path.join(sucai, os.listdir(sucai)[11])
src_image = Image.open(file_name)
"""def compare(image_a, image_b):"""用来获得两图比较的数值差：返回两图的差异值 返回两图红绿蓝差值万分比之和image_a : 图a, image_b : 图b"""histogram_a = image_a.histogram()histogram_b = image_b.histogram()if len(histogram_a) != 768 or len(histogram_b) != 768:return# 红 差值比率red_a = 0red_b = 0for i in xrange(0, 256):red_a += histogram_a[i + 0] * ired_b += histogram_b[i + 0] * idiff_red = 0max_red = red_a + red_bif red_a + red_b > 0:diff_red = abs(red_a - red_b) * 10000 / max_red# 绿 差值比率green_a = 0green_b = 0for i in xrange(0, 256):green_a += histogram_a[i + 256] * igreen_b += histogram_b[i + 256] * idiff_green = 0 max_green = green_a + green_bif green_a + green_b > 0:diff_green = abs(green_a - green_b) * 10000 / max_green# 蓝 差值比率blue_a = 0blue_b = 0for i in xrange(0, 256):blue_a += histogram_a[i + 512] * iblue_b += histogram_b[i + 512] * idiff_blue = 0max_blue = blue_a + blue_bif blue_a + blue_b > 0:diff_blue = abs(blue_a - blue_b) * 10000 / max_bluemSum = max_red + max_green + max_blueresult = 0if mSum > 0:# 自定义权重计算result = ( max(red_a, red_b) + max(green_a, green_b) + max(blue_a, blue_b) ) - ( min(red_a, red_b) + min(green_a, green_b) + min(blue_a, blue_b) )result = result * 10000 / (max_red + max_green + max_blue)# 颜色白的图片 集体像素都比较高 所以总像素深度可以作为一个参考量result = result * math.pow( (max_red + max_green + max_blue) / 100000.0 , 0.7 )return resultdef pic_sub(dest, s1, s2, threshod):"""这个函数主要是计算两张图片的相熟差的dest : 结果存贮矩阵, s1 : 图1, s2 : 图2, threshod : 阈值"""for x in range(dest.shape[0]):for y in range(dest.shape[1]):if (s2[x,y] > s1[x,y]):dest[x,y] = s2[x,y] - s1[x,y]else:dest[x,y] = s1[x,y] - s2[x,y]if (dest[x,y] < threshod):dest[x,y] = 0else:dest[x,y] = 255### 创建一个类 找茬
class findCha(object):def __init__(self, src_image):super(findCha, self).__init__()# 传入要分析的窗口图片self.src_image = src_imageself.init()def init(self):# 这里主要是找到左右两张用来比对的图片 由于是我个人娱乐所用 暂时没考虑不同电脑的分辨率left_box = (84, 124, 464, 408)right_box = (541, 124, 541 + 380, 408)# 切开找到左右两图self.image_left = self.src_image.crop(left_box)self.image_right = self.src_image.crop(right_box)# 两张图片保存到本地media文件夹下 为何要保存了 因为我用了像素分布比较+OpenCV的两张图像素相减 这里保存的图就是给cv用的self.saveMedia()# OpenCV 找到两张图像素相减的差异self.bitDiff()# 根据像素分布区间差 用画矩阵的形式标识出self.drawRect(1, 1500)# 展示图片保存结果self.saveImage()def saveMedia(self):""" 找到要找的茬 两张图片保存到本地media文件夹下 """media = os.path.join(CUR_DIR, 'media')if os.path.exists(media):shutil.rmtree(media)os.makedirs(media)self.image_left_path = os.path.join(media, 'img_left.png')self.image_left.save(self.image_left_path)self.image_right_path = os.path.join(media, 'image_right.png')self.image_right.save(self.image_right_path)def bitDiff(self):""" 两张图片像素相减 去燥后的图片 """threshod = 20s1 = cv2.imread(self.image_left_path, 0)s2 = cv2.imread(self.image_right_path, 0)# 初始空矩阵 用于存储相减结果emptyimg = np.zeros(s1.shape, np.uint8)pic_sub(emptyimg, s1, s2, threshod)# 保存 二值图像,两者的差值图片self.bit_diff_path = os.path.join(CUR_DIR, 'media', 'bit_diff.png')cv2.imwrite(self.bit_diff_path, emptyimg)def drawRect(self, multiple, low_limit):"""在图片上画矩阵作为标识multiple : 图片切分大小倍数, low_limit : 根据像素区间差 差量大于这个下限值要显示"""img_width  = 380img_height = 284# 横向切割为几张图片div_x = int(19 * multiple)# 纵向切割图片div_y = int(15 * multiple)# 切成小图的长宽值width = int(math.ceil(img_width / div_x))height = int(math.ceil(img_height / div_y))# 设置画板draw = ImageDraw.Draw(self.image_right)for col in xrange(0, div_x + 1):for row in xrange(0, div_y + 1):clip_box = (col * width, row * height, (col + 1) * width, (row + 1) * height)# 左右两边裁剪出相应位置小图来比对clip_image_left = self.image_left.crop(clip_box)clip_image_right = self.image_right.crop(clip_box)clip_diff = compare(clip_image_left, clip_image_right)if clip_diff > low_limit:draw.rectangle(clip_box)# 消除滑板del drawdef saveImage(self):""" 显示结果和保存图片 """toImage = Image.new('RGBA', (380, 284*3))toImage.paste(self.image_left, (0, 0))# 左右图片像素相减后的噪点图bit_diff_img = Image.open(self.bit_diff_path).convert(self.image_left.mode)bit_diff_img = bit_diff_img.resize(self.image_left.size)img = Image.blend(self.image_right, bit_diff_img, 0.7)toImage.paste(img, (0, 284))toImage.paste(self.image_right, (0, 284*2))toImage.show()if __name__ == '__main__':findCha(src_image)

大致就是这样现在想做成标识出差异的图片之后去燥做得更好一些再做成自动点击自动和自动下一局的

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http://www.cnblogs.com/kovin/p/3531761.html
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如上图所示,打开QQ游戏,等待游戏开始,按alt+print对当前窗口截屏,然后按start对图像分析,并按图中白色区域较多的提示点点击. 纯粹山寨,仅供娱乐哈.

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