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如何使用python制作游戲外掛的示例

發布時間:2021-04-14 10:09:02 來源:億速云 閱讀:445 作者:小新 欄目:開發技術

這篇文章將為大家詳細講解有關如何使用python制作游戲外掛的示例,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

工具的準備

需要安裝autopy和PIL以及pywin32包。autopy是一個自動化操作的python庫,可以模擬一些鼠標、鍵盤事件,還能對屏幕進行訪問,本來我想用win32api來模擬輸入事件的,發現這個用起來比較簡單,最厲害的是它是跨平臺的,請搜索安裝;而PIL那是大名鼎鼎了,Python圖像處理的No.1,下面會說明用它來做什么;pywin32其實不是必須的,但是為了方便(鼠標它在自己動著呢,如何結束它呢),還是建議安裝一下,哦對了,我是在win平臺上做的,外掛大概只有windows用戶需要吧?

截屏和圖像處理工具

截屏是獲取游戲圖像以供分析游戲提示,其實沒有專門的工具直接Print Screen粘貼到圖像處理工具里也可以。我用的是PicPick,相當好用,而且個人用戶是免費的;而圖像處理則是為了獲取各種信息的,我們要用它得到點菜圖像后保存起來,供外掛分析判斷。我用的是PhotoShop… 不要告訴Adobe,其實PicPick中自帶的圖像編輯器也足夠了,只要能查看圖像坐標和剪貼圖片就好餓了,只不過我習慣PS了~

編輯器

這個我就不用說了吧,寫代碼得要個編輯器啊!俺用VIM,您若愿意用寫字板也可以……

原理分析

外掛的歷史啥的我不想說啦,有興趣請谷歌或度娘(注:非技術問題盡可以百度)。

看這個游戲,有8種菜,每種菜都有固定的做法,顧客一旦坐下來,頭頂上就會有一個圖片,看圖片就知道他想要點什么菜,點擊左邊原料區域,然后點擊一下……不知道叫什么,像個竹簡一樣的東西,菜就做完了,然后把做好的食物拖拽到客戶面前就好了。

顧客頭上顯示圖片的位置是固定的,總共也只有四個位置,我們可以逐一分析,而原料的位置也是固定的,每種菜的做法更是清清楚楚,這樣一來我們完全可以判斷,程序可以很好的幫我們做出一份一份的佳肴并奉上,于是錢滾滾的來:)

autopy介紹

github上有一篇很不錯的入門文章,雖然是英文但是很簡單,不過我還是摘幾個這次用得到的說明一下,以顯示我很勤勞。

移動鼠標

 import autopy
 autopy.mouse.move(100, 100) # 移動鼠標
 autopy.mouse.smooth_move(400, 400) # 平滑移動鼠標(上面那個是瞬間的)

這個命令會讓鼠標迅速移動到指定屏幕坐標,你知道什么是屏幕坐標的吧,左上角是(0,0),然后向右向下遞增,所以1024×768屏幕的右下角坐標是……你猜對了,是(1023,767)。

不過有些不幸的,如果你實際用一下這個命令,然后用autopy.mouse.get_pos()獲得一下當前坐標,發現它并不在(100,100)上,而是更小一些,比如我的機器上是(97,99),和分辨率有關。這個移動是用戶了和windows中mouse_event函數,若不清楚api的,知道這回事就好了,就是這個坐標不是很精確的。像我一樣很好奇的,可以去讀一下autopy的源碼,我發現他計算絕對坐標算法有問題:

point.x *= 0xFFFF / GetSystemMetrics(SM_CXSCREEN);

這里先做除法再做乘法,學過一點計算方法的就應該知道對于整數運算,應該先乘再除的,否則就會產生比較大的誤差,如果他寫成:

point.x = point.x * 0xffff / GetSystemMetrics(SM_CXSCREEN);

就會準多了,雖然理論上會慢一點點,不過我也懶得改代碼重新編譯了,差幾個像素,這里對我們影響不大~咱要吸取教訓呀。

點擊鼠標

 #引入autopy模塊
 # ***
 import autopy
 autopy.mouse.click() # 單擊
 autopy.mouse.toggle(True) # 按下左鍵
 autopy.mouse.toggle(False) # 松開左鍵

這個比較簡單,不過記得這里的操作都是非常非常快的,有可能游戲還沒反應過來呢,你就完成了,于是失敗了…… 所以必要的時候,請sleep一小會兒。

鍵盤操作

我們這次沒用到鍵盤,所以我就不說了。

怎么做?分析顧客頭上的圖像就可以,來,從獲取圖像開始吧~

打開你鐘愛的圖像編輯器,開始丈量吧~ 我們得知道圖像在屏幕的具體位置,可以用標尺量出來,本來直接量也是可以的,但是我這里使用了畫面左上角的位置(也就是點1)來當做參考位置,這樣一旦畫面有變動,我們只需要修改一個點坐標就好了,否則每一個點都需要重新寫一遍可不是一件快樂的事情。

看最左邊的顧客頭像上面的圖像,我們需要兩個點才可確定這個范圍,分別是圖像的左上角和右下角,也就是點2和點3,。后面還有三個顧客的位置,只需要簡單的加上一個增量就好了,for循環就是為此而生!

同樣的,我們原料的位置,“竹席”的位置等等,都可以用這種方法獲得。注意獲得的都是相對游戲畫面左上角的相對位置。至于抓圖的方法,PIL的ImageGrab就很好用,autopy也可以抓圖,為什么不用,我下面就會說到。

分析圖像

我們這個外掛里相當有難度的一個問題出現了,如何知道我們獲得的圖像到底是哪一個菜?對人眼……甚至狗眼來說,這都是一個相當easy的問題,“一看就知道”!對的,這就是人比機器高明的地方,我們做起來很簡單的事情,電腦卻傻傻分不清楚。

autopy圖像局限

如果你看過autopy的api,會發現它有一個bitmap包,里面有find_bitmap方法,就是在一個大圖像里尋找樣品小圖像的。聰明的你一定可以想到,我們可以截下整個游戲畫面,然后準備所有的菜的小圖像用這個方法一找就明白哪個菜被叫到了。確實,一開始我也有這樣做的沖動,不過立刻就放棄了……這個方法查找圖像,速度先不說,它有個條件是“精確匹配”,圖像上有一個像素的RGB值差了1,它就查不出來了。我們知道flash是矢量繪圖,它把一個點陣圖片顯示在屏幕上是經過了縮放的,這里變數就很大,理論上相同的輸入相同的算法得出的結果肯定是一致的,但是因為繪圖背景等的關系,總會有一點點的差距,就是這點差距使得這個美妙的函數不可使用了……

好吧,不能用也是好事,否則我怎么引出我們高明的圖像分析算法呢?

相似圖像查找原理

相信你一定用過Google的“按圖搜圖”功能,如果沒有,你就落伍啦,快去試試!當你輸入一張圖片時,它會把與這張圖相似的圖像都給你呈現出來,所以當你找到一張中意的圖想做壁紙又覺得太小的時候,基本可以用這個方法找到合適的~

我們就要利用和這個相似的原理來判斷用戶的點餐,當然我們的算法不可能和Google那般復雜,知乎上有一篇很不錯的文章描述了這個問題,有興趣的可以看看,我直接給出實現:

def get_hash(self, img):
   #使用PIL模塊縮放圖片,***
  image = img.resize((18, 13), Image.ANTIALIAS).convert("L")
   pixels = list(image.getdata())
  avg = sum(pixels) / len(pixels)
   return "".join(map(lambda p : "1" if p > avg else "0", pixels))

因為這是類的一個方法,所以有個self參數,無視它。這里的img應該傳入一個Image對象,可以使讀入圖像文件后的結果,也可以是截屏后的結果。而縮放的尺寸(18,13)是我根據實際情況定的,因為顧客頭像上的菜的圖像基本就是這個比例。事實證明這個比例還是挺重要的,因為我們的菜有點兒相似,如果比例不合適壓縮后就失真了,容易誤判(我之前就吃虧了)。

得到一個圖片的“指紋”后,我們就可以與標準的圖片指紋比較,怎么比較呢,應該使用“漢明距離”,也就是兩個字符串對應位置的不同字符的個數。實現也很簡單……

def hamming_dist(self, hash2, hash3):
return sum(itertools.imap(operator.ne, hash2, hash3))

好了,我們可以用準備好的標準圖像,然后預先讀取計算特征碼存儲起來,然后再截圖與它們比較就好了,距離最小的那個就是對應的菜,代碼如下:

def order(self, i):
    l, t = self.left + i * self.step, self.top
    r, b = l + self.width, t + self.height
    hash3 = self.get_hash(ImageGrab.grab((l, t, r, b)))
    (mi, dist) = None, 50
    for i, hash2 in enumerate(self.maps):
      if hash2 is None:
        continue
      this_dist = self.hamming_dist(hash2, hash3)
      if this_dist < dist:
        mi = i
        dist = this_dist
    return mi

這里有一個50的初始距離,如果截取圖像與任何菜單相比都大于50,說明什么?說明現在那個位置的圖像不是菜,也就是說顧客還沒坐那位置上呢,或者我們把游戲最小化了(老板來了),這樣處理很重要,免得它隨意找一個最相近但又完全不搭邊的菜進行處理。

自動做菜

這個問題很簡單,我們只需要把菜單的原料記錄在案,然后點擊相應位置便可,我把它寫成了一個類來調用:

class Menu:
  def __init__(self):
    self.stuff_pos = []
    self.recipes = [None] * 8
    self.init_stuff()
    self.init_recipe()
  def init_stuff(self):
    for i in range(9):
      self.stuff_pos.append( (L + 102 + (i % 3) * 42, T + 303 + (i / 3) * 42) )
  def init_recipe(self):
    self.recipes[0] = (1, 2)
    self.recipes[1] = (0, 1, 2)
    self.recipes[2] = (5, 1, 2)
    self.recipes[3] = (3, 0, 1, 2)
    self.recipes[4] = (4, 1, 2)
    self.recipes[5] = (7, 1, 2)
    self.recipes[6] = (6, 1, 2)
    self.recipes[7] = (8, 1, 2)
  def click(self, i):
    autopy.mouse.move(self.stuff_pos[i][0] + 20, self.stuff_pos[i][1] + 20)
    autopy.mouse.click()
  def make(self, i):
    for x in self.recipes[i]:
      self.click(x)
    autopy.mouse.move(L + 315, T + 363)
    autopy.mouse.click()

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