序文
- ターゲット検出アルゴリズムを使用して、ゲームインターフェイスのターゲット位置の取得を実現します
- PyKeyboard、ctypes はマウスとキーボードの制御を実現します
- 特定の操作を実装する
1. ターゲット検出アルゴリズム
ゲーム インターフェイスのスクリーンショットを撮り、Labelimg で特定のターゲットにラベルを付け、ターゲット検出アルゴリズム モデルをトレーニングします。
2. 操作ゲームの流れ
1. 画面インターフェース画像を取得する
def grab_screen(region=None):
hwin = win32gui.GetDesktopWindow()
if region:
left, top, x2, y2 = region
width = x2 - left + 1
height = y2 - top + 1
else:
width = win32api.GetSystemMetrics(win32con.SM_CXVIRTUALSCREEN)
height = win32api.GetSystemMetrics(win32con.SM_CYVIRTUALSCREEN)
left = win32api.GetSystemMetrics(win32con.SM_XVIRTUALSCREEN)
top = win32api.GetSystemMetrics(win32con.SM_YVIRTUALSCREEN)
hwindc = win32gui.GetWindowDC(hwin)
srcdc = win32ui.CreateDCFromHandle(hwindc)
memdc = srcdc.CreateCompatibleDC()
bmp = win32ui.CreateBitmap()
bmp.CreateCompatibleBitmap(srcdc, width, height)
memdc.SelectObject(bmp)
memdc.BitBlt((0, 0), (width, height), srcdc, (left, top), win32con.SRCCOPY)
signedIntsArray = bmp.GetBitmapBits(True)
img = np.fromstring(signedIntsArray, dtype='uint8')
img.shape = (height, width, 4)
srcdc.DeleteDC()
memdc.DeleteDC()
win32gui.ReleaseDC(hwin, hwindc)
win32gui.DeleteObject(bmp.GetHandle())
return cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGRA2BGR)
2. ゲームウィンドウのインターフェース画像を取得する
def get_screan():
# hwnd = win32gui.FindWindow(None, 'C:\Windows\system32\cmd.exe')
app = QApplication(sys.argv)
hwnd = win32gui.FindWindow(None, 'window') # window 窗口名称
# win32gui.SetForegroundWindow(hwnd)
rect = win32gui.GetWindowRect(hwnd)
# print('aaaaaaa', hwnd)
screen = QApplication.primaryScreen()
img = screen.grabWindow(hwnd).toImage()
# img.save("screenshot.jpg")
arr = convertQImageToMat(img)
return cv2.cvtColor(arr, cv2.COLOR_BGRA2BGR), rect
3. マウスとキーボードの操作
多くの方法を試した結果、この方法でゲームインターフェイス上でマウスとキーボードを正常に操作できました
def mouse_click(x, y, n=1):
# x, y鼠标在窗口中的坐标
# win32api.SetCursorPos([x, y])
ctypes.windll.user32.SetCursorPos(int(x), int(y))
for i in range(n):
# win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_MOVE, x, y)
win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_LEFTDOWN, 0, 0, 0, 0)
win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_LEFTUP, 0, 0, 0, 0)
3. 認証コードの識別
数字と文字の検証コード認識、精度は非常に良いですが、E 言語ライブラリを呼び出すには 32 ビット Python が必要です
class Ver_code_2:
def __init__(self, path):
# 载入识别库
self.dll = windll.LoadLibrary(path + r"\OCRS.dll")
# 载入字库与建立字库索引
with open(os.path.join(path, r"zimushuziku.cnn"), "rb") as file:
# 载入字库
self.word_bank = file.read()
# 建立字库索引
self.word_index = self.dll.INIT(path, self.word_bank, len(self.word_bank), -1, 1)
def ocr(self, image):
Str = create_string_buffer(100) # 创建文本缓冲区
self.dll.OCR(self.word_index, image, len(image), Str) # 利用DLL中的识别函数进行识别
# print(Str)
return Str.raw.decode("utf-8").rstrip('\x00') # 对识别的返回值进行编码后返回,这里的\x00是删除缓冲区的空白符
要約する
認識は対象物検出アルゴリズムの精度に依存し、演算過程のロジック処理は厳密である必要がある