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Por LookOutTheBush

https://juejin.cn/post/7232253274056785957

Somente para aprendizado e intercâmbio, sem fins lucrativos

I. Visão geral

1.1 Efeito

Em geral, esse método é realizado por meio de reconhecimento de imagem, sem interferir no jogo, sem ler a memória e sem ser detectado com segurança.

1.2 Pré-requisito de conhecimento

Há uma variedade de armas de fogo diferentes no jogo. Diferentes armas de fogo têm diferentes recuos e diferentes taxas de disparo. A mesma arma de fogo, após a instalação de vários acessórios, o recuo também mudará.
O movimento ascendente do eixo y da arma de fogo é fixo e o eixo x é aleatório, então nosso programa move apenas o eixo y do mouse. Operação manual no jogo do eixo x.

1.3 Breve descrição do princípio de realização

Monitore o teclado e o mouse através do módulo pynput em python.

Ouça o botão esquerdo do mouse ser pressionado e comece a mover o mouse neste momento. Levante o botão esquerdo para parar de se mover. Monitore as teclas do teclado, como a tecla tab, abra a mochila neste momento, faça uma captura de tela e comece a identificar a coluna do equipamento.

Use o módulo pyautogui do python para fazer capturas de tela e você pode capturar a tela em um local especificado.
As imagens interceptadas são processadas através do módulo opencv do python.
Use o algoritmo SSIM para comparar a semelhança das imagens e obtenha as armas e acessórios na barra de equipamentos.
Manipule o movimento do mouse por meio do pydirectinput do python.

Dois, explicação detalhada

teclado de monitor pynput 2.1

import pynput.keyboard as keyboard

# 监听键盘
def listen_keybord():
    listener = keyboard.Listener(on_press=onPressed, on_release=onRelease)
    listener.start()

O ouvinte do pynput é um evento assíncrono, mas será bloqueado, portanto, se o evento de processamento do evento for muito longo, ele deverá ser processado de forma assíncrona.

2.2 Ouvindo eventos

A classe c_equipment foi criada para encapsular as informações da arma. O foco está no monitoramento da tecla tab, utilizando assíncrono para detectar informações do equipamento.

def onRelease(key):
    try:
        if '1' == key.char:
            c_equipment.switch = 1 #主武器1
        elif '2' == key.char:
            c_equipment.switch = 2 #主武器2
        elif '3' == key.char:
            c_equipment.switch = 3 #手枪 switch=3的时候不压枪
        elif '4' == key.char:
            c_equipment.switch = 3 #刀具
        elif '5' == key.char:
            c_equipment.switch = 3 #手雷
    except AttributeError:
        if 'tab' == key.name:      #tab键异步操作检测
            asyncHandle()
        elif 'num_lock' == key.name:  #小键盘锁用来控制程序开关
            changeOpen()
        elif 'shift' == key.name:   
            c_contants.hold = False

2.3 captura de tela do pyautogui

Para detectar equipamentos, você deve primeiro fazer uma captura de tela ao abrir a barra de equipamentos.

pyautogui.screenshot(region=[x, y, w, h])

x,y representam as coordenadas respectivamente, w,h representam a largura e a altura. Após a interceptação, para comparar as imagens convenientemente, a imagem precisa ser binarizada e salva localmente.

O código completo é o seguinte:

import pyautogui

def adaptive_binarization(img):
    #自适应二值化
    maxval = 255
    blockSize = 3
    C = 5
    img2 = cv2.adaptiveThreshold(img, maxval, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, blockSize, C)
    return img2

# 屏幕截图
def shotCut(x, y, w, h):
    im = pyautogui.screenshot(region=[x, y, w, h])
    screen = cv2.cvtColor(numpy.asarray(im), cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    temp = adaptive_binarization(screen)
    return temp
    
def saveScreen():
    screen1 = shotCut(1780, 125, 614, 570)
    cv2.imwrite("./resource/shotcut/screen.bmp", screen1)

2.4 Preparação de materiais

Depois que a captura de tela é processada como acima, antes do reconhecimento do equipamento, precisamos preparar muitas imagens de material para comparação. Por exemplo: nome da arma, coronha, empunhadura, focinho

Nome da arma:

estoque de armas

2.5 Cortar Imagem

Para facilitar a comparação de imagens, precisamos recortar a imagem capturada da coluna do equipamento em uma imagem do mesmo tamanho do material.

Por exemplo, queremos verificar o nome da arma um:

#读取之前的截屏
screen = cv2.imread("./resource/shotcut/screen.bmp", 0)
#裁剪出武器1名字
screenWepon1 = screen[0:40, 45:125]
#拿裁剪的图片和武器素材的目录作为入参，进行对比
w1Name = compareAndGetName(screenWepon1, "./resource/guns/")

2.6 Imagens de comparação

#对比图片获取名字
def compareAndGetName(screenImg, dir):
    #获取目录下所有文件
    content = os.listdir(dir)
    name = 'none'
    max = 0
    #遍历文件
    for fileName in content:
        #使用opencv读取文件
        curWepone = cv2.imread(dir + fileName, 0)
        #使用SSIM算法拿到图片相似度
        res = calculate_ssim(numpy.asarray(screenImg), numpy.asarray(curWepone))
        #获取相似度最大的
        if max < res and res > 0.5:
            max = res
            name = str(fileName)[:-4]
    return name

Algoritmo SSIM:

def calculate_ssim(img1, img2):
    if not img1.shape == img2.shape:
        raise ValueError('Input images must have the same dimensions.')
    if img1.ndim == 2:
        return ssim(img1, img2)
    elif img1.ndim == 3:
        if img1.shape[2] == 3:
            ssims = []
            for i in range(3):
                ssims.append(ssim(img1, img2))
            return numpy.array(ssims).mean()
        elif img1.shape[2] == 1:
            return ssim(numpy.squeeze(img1), numpy.squeeze(img2))
    else:
        raise ValueError('Wrong input image dimensions.')

Neste ponto, podemos obter o nome da arma na posição 1 da barra de equipamento.

2.7 Operando o mouse

Depois de saber o nome da arma, da mesma forma, podemos obter os acessórios do equipamento. Em seguida, ouça os pressionamentos do botão esquerdo do mouse e comece a mover o mouse para baixo.

Vamos pegar a arma m762 como exemplo:

Taxa de tiro: 86, cada intervalo de bala 86 milissegundos

Recuo: [42, 36, 36, 36, 42, 43, 42, 43, 54, 55, 54, 55, 54, 55, 54, 55, 62, 62, 62, 62, 62, 62, 62, 62 ,62, 62, 62, 62, 62, 62, 62, 62, 62, 62, 62, 62, 77, 78, 77, 78]

Indica a distância que precisa ser movida para baixo no eixo y depois que cada bala é disparada para neutralizar o recuo.

def moveMouse(): 
    #从识别的数据中，再更具当前选择的武器，获取此刻的武器（比如按下1键，武器装备栏1为m762，那么此时武器就是m762）
    curWepone = getCurrentWepone()
    if (curWepone.name == 'none'):
        return
    #基础y轴补偿（没任何配件）
    basic = curWepone.basic
    #射速
    speed = curWepone.speed
    startTime = round(time.perf_counter(), 3) * 1000
    for i in range(curWepone.maxBullets):
        #是否可以开火，比如左键抬起，就中断。
        if not canFire():
            break
        #系数，比如按住shift屏息，就需要再原来基础上乘1.33
        holdK = 1.0
        if c_contants.hold:
            holdK = curWepone.hold
        #乘以系数后实际的移动距离
        moveSum = int(round(basic[i] * curWepone.k * holdK, 2))
        while True:
            if (moveSum > 10):
                #移动鼠标
                pydirectinput.move(xOffset=0, yOffset=10, relative=True)
                moveSum -= 10
            elif (moveSum > 0):
                pydirectinput.move(xOffset=0, yOffset=moveSum, relative=True)
                moveSum = 0
            elapsed = (round(time.perf_counter(), 3) * 1000 - startTime)
            if not canFire() or elapsed > (i + 1) * speed + 10:
                break
            time.sleep(0.01)

loop while no código:

Na verdade, depois que a primeira bala é disparada, precisamos apenas descer uma distância de 42 e, em seguida, calcular o tempo de espera (0,086 - o tempo para mover o mouse), disparar a segunda bala e assim por diante.

A função do loop while é evitar que a tela trema muito. Como a distância de 42 é movida diretamente, o jogo treme muito, então movemos o mouse várias vezes em um intervalo de 86 milissegundos.

A função sleep em python não é precisa, então temos que cronometrar nós mesmos para evitar perder o intervalo de tempo de cada marcador. Existe outra vantagem de ser impreciso, aleatório, e acontece que você não precisa impedir a detecção por conta própria.

3. A parte mais problemática

O recuo de cada arma é diferente, precisamos ir sozinhos ao campo de treinamento do jogo, ajustar as balas uma a uma e obter dados de compensação precisos.

Quatro, finalmente

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