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QQ大厅游戏 大家来找茬辅助

2017-07-25 11:05:19         来源:qq_15682489的博客  
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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 = 0
    red_b = 0
    for i in xrange(0, 256):
        red_a += histogram_a[i + 0] * i
        red_b += histogram_b[i + 0] * i
    diff_red = 0
    max_red = red_a + red_b
    if red_a + red_b > 0:
        diff_red = abs(red_a - red_b) * 10000 / max_red
    # 绿 差值比率
    green_a = 0
    green_b = 0
    for i in xrange(0, 256):
        green_a += histogram_a[i + 256] * i
        green_b += histogram_b[i + 256] * i
    diff_green = 0 
    max_green = green_a + green_b
    if green_a + green_b > 0:
        diff_green = abs(green_a - green_b) * 10000 / max_green
    # 蓝 差值比率
    blue_a = 0
    blue_b = 0
    for i in xrange(0, 256):
        blue_a += histogram_a[i + 512] * i
        blue_b += histogram_b[i + 512] * i
    diff_blue = 0
    max_blue = blue_a + blue_b
    if blue_a + blue_b > 0:
        diff_blue = abs(blue_a - blue_b) * 10000 / max_blue

    mSum = max_red + max_green + max_blue
    result = 0
    if 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 result

def 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] = 0
            else:
                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_image
        self.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 = 20
        s1 = 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  = 380
        img_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 draw

    def 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

部分结果显示
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