python制作简易阴阳师游戏脚本
作者：互联网
正值过年的关卡，疫情严重，在这里盼望武汉马上恢复起来，武汉加油！！！
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_loc
print(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
前路浩荡
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标签：匹配,阴阳师,img,python,cv,简易,TM,result,CV 来源： https://blog.csdn.net/BINGYiii/article/details/104089411