python制作简易阴阳师游戏脚本(基础问题篇)
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python制作简易阴阳师游戏脚本(代码篇)
在一动不动的这几天里,受朋友的邀请写了个阴阳师刷御魂的脚本。
因个人水平有限,希望各路大神指点
主要思路如下:
- 对区域进行截图
- 将所截图与保存的图片进行对比
- 控制鼠标移动到该位置并进行点击
1.对区域进行截图
这里我使用的是 pyautogui库
!!这里遇到问题
使用PIL中的ImageGrab模块时发现截屏时无法对全屏进行截取
!!这里保留意见可以使用pyqt的方法对指定应用程序进行抓取
import pyautogui
def get_screen():# 截屏口令 保存图片img = pyautogui.screenshot(region=(0,0, 1280, 720)) #截取范围是左0,右0,1280x720的范围#img = pyautogui.screenshot() 截取全屏img.save('E:\pyth_roject\yinyagnshi\img/screen_img.png')img = cv2.imread('E:\pyth_roject\yinyagnshi\img\screen_img.png', 0)return img
2.将所截图与保存的图片进行对比
这里我使用的是CV库中的 matchTemplate
这里发现使用方法不同所取坐标的方式不同!!需要再次进行验证
matchTemplate(image, templ, method[, result[, mask]]) -> result"""
matchTemplate():
参数image:待搜索的图像(大图)
参数temple:搜索模板,需要和原图一样的数据类型且尺寸不能大于源图像
参数result:比较结果的映射图像,其必须为单通道,32位浮点型图像,如果原图(待搜索图像)尺寸为W*H,而temple尺寸为w*h,则result尺寸一定是(W-w+1)*(H-h+1)
参数method:指定匹配方法,有如下几种:CV_TM_SQDIFF:平方差匹配法CV_TM_SQDIFF_NORMED:归一化平方差匹配法CV_TM_CCORR:相关匹配法CV_TM_CCORR_NORMED:归一化相关匹配法CV_TM_CCOEFF:系数匹配法CV_TM_CCOEFF_NORMED:化相关系数匹配法
"""
参考代码如下
import cv2 as cv
import numpy as np"""
minMaxLoc()函数
作用:一维数组当作向量,寻找矩阵中最小值和最大值位置
"""def match_image():target = cv.imread(r"2.jpg")temple = cv.imread(r"1.png")# 获取到小图的尺寸th, tw = temple.shape[:2]result = cv.matchTemplate(target, temple, cv.TM_SQDIFF_NORMED)# 返回匹配的最小坐标min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.minMaxLoc(result)tl=min_locprint(tl)br = (int(tl[0]) + tw, int(tl[1]) + th)print(br)
3.控制鼠标移动到该位置并进行点击
使用PyMouse 模块
!!! 安装步骤PyMouse安装步骤
!!!使用时发现在使用阴阳师pc端时无法进行点击,怀疑可能阴阳师有反脚本的机制
def click(x, y):"""输入两个二维列表,表示要点击的位置的x坐标,y坐标"""m = PyMouse()
# cmd_click = 'adb shell input tap {} {}'.format(x, y)m.click(x, y, 1)# click(self, x, y, button=1, n=1)#click中button默认为1鼠标左键,2鼠标右键,n表示鼠标点击的次数
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