第Python還能這么玩之用Python做個(gè)小游戲的外掛目錄一、前言二、工具的準(zhǔn)備三、開(kāi)掛步驟四、實(shí)現(xiàn)開(kāi)掛，自動(dòng)做菜

一、前言

我打開(kāi)4399小游戲網(wǎng)，點(diǎn)開(kāi)了一個(gè)不知名的游戲，唔，做壽司的，有材料在一邊，客人過(guò)來(lái)后說(shuō)出他們的要求，你按照菜單做好端給他便好~要怎么實(shí)現(xiàn)他自動(dòng)做菜呢？

二、工具的準(zhǔn)備

需要安裝autopy和PIL以及pywin32包。

1.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(shí)沒(méi)有專門(mén)的工具直接PrintScreen粘貼到圖像處理工具里也可以。我用的是PicPick，相當(dāng)好用，而且個(gè)人用戶是免費(fèi)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(diǎn)菜圖像后保存起來(lái)，供外掛分析判斷。

2.編輯器

用VIM，或?qū)懽职宥伎梢?/p>

3.游戲原理分析

看這個(gè)游戲，有8種菜，每種菜都有固定的做法，顧客一旦坐下來(lái)，頭頂上就會(huì)有一個(gè)圖片，看圖片就知道他想要點(diǎn)什么菜，點(diǎn)擊左邊原料區(qū)域，然后點(diǎn)擊一下……不知道叫什么，像個(gè)竹簡(jiǎn)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(gè)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(lái)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(lái)

三、開(kāi)掛步驟

1.移動(dòng)鼠標(biāo)

importautopy

autopy.mouse.move(100,100)#移動(dòng)鼠標(biāo)

autopy.mouse.smooth_move(400,400)#平滑移動(dòng)鼠標(biāo)（上面那個(gè)是瞬間的）

這個(gè)命令會(huì)讓鼠標(biāo)迅速移動(dòng)到指定屏幕坐標(biāo)，如左上角是（0,0），然后向右向下遞增，所以1024×768屏幕的右下角坐標(biāo)是（1023,767）。

2.點(diǎn)擊鼠標(biāo)

#引入autopy模塊

#***

importautopy

autopy.mouse.click()#單擊

autopy.mouse.toggle(True)#按下左鍵

autopy.mouse.toggle(False)#松開(kāi)左鍵

這個(gè)比較簡(jiǎn)單，不過(guò)記得這里的操作都是非常非?？斓模锌赡苡螒蜻€沒(méi)反應(yīng)過(guò)來(lái)呢，你就完成了，于是失敗，所以必要的時(shí)候，小睡一小會(huì)兒。

3.相似圖像查找原理

用Google的“按圖搜圖”功能，輸入一張圖片時(shí)，它會(huì)把與這張圖相似的圖像都給你呈現(xiàn)出來(lái)，所以當(dāng)你找到一張中意的圖想做壁紙又覺(jué)得太小的時(shí)候，基本可以用這個(gè)方法找到合適的~我們就要利用和這個(gè)相似的原理來(lái)判斷用戶的點(diǎn)餐

defget_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(lambdap:"1"ifpavgelse"0",pixels))

因?yàn)檫@是類的一個(gè)方法，所以有個(gè)self參數(shù)，無(wú)視它。這里的img應(yīng)該傳入一個(gè)Image對(duì)象，可以使讀入圖像文件后的結(jié)果，也可以是截屏后的結(jié)果。而縮放的尺寸（18,13）是我根據(jù)實(shí)際情況定的，因?yàn)轭櫩皖^像上的菜的圖像基本就是這個(gè)比例。事實(shí)證明這個(gè)比例還是挺重要的，因?yàn)槲覀兊牟擞悬c(diǎn)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(gè)圖片的“指紋”后，我們就可以與標(biāo)準(zhǔn)的圖片指紋比較，怎么比較呢，應(yīng)該使用“漢明距離”，也就是兩個(gè)字符串對(duì)應(yīng)位置的不同字符的個(gè)數(shù)。

defhamming_dist(self,hash1,hash2):

returnsum(itertools.imap(operator.ne,hash1,hash2))

好了，我們可以用準(zhǔn)備好的標(biāo)準(zhǔn)圖像，然后預(yù)先讀取計(jì)算特征碼存儲(chǔ)起來(lái)，然后再截圖與它們比較就好了，距離最小的那個(gè)就是對(duì)應(yīng)的菜，代碼如下：

deforder(self,i):

l,t=self.left+i*self.step,self.top

r,b=l+self.width,t+self.height

hash2=self.get_hash(ImageGrab.grab((l,t,r,b)))

(mi,dist)=None,50

fori,hash1inenumerate(self.maps):

ifhash1isNone:

continue

this_dist=self.hamming_dist(hash1,hash2)

ifthis_distdist:

mi=i

dist=this_dist

returnmi

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

四、實(shí)現(xiàn)開(kāi)掛，自動(dòng)做菜

這個(gè)問(wèn)題很簡(jiǎn)單，我們只需要把菜單的原料記錄在案，然后點(diǎn)擊相應(yīng)位置便可，我把它寫(xiě)成了一個(gè)類來(lái)調(diào)用：

classMenu:

def__init__(self):

self.stuff_pos=[]

self.recipes=[None]*8

self.init_stuff()

self.init_recipe()

definit_stuff(self):

foriinrange(9):

self.stuff_pos.append((L+102+(i%3)*42,T+303+(i/3)*42))

definit_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)

defclick(self,i):

autopy.mouse.move(self.stuff_pos[i][0]+20,self.stuff_pos[i][1]+20)

autopy.mouse.click()

defmake(self,i):

forxinself.recipes[i]:

self.click(x)

autopy.mouse.move(L+315,T+363)

autopy.mouse.click()

classMenu:

def__init__(self):

self.stuff_pos=[]

self.recipes=[None]*8

self.init_stuff()

self.init_recipe()

definit_stuff(self):

foriinrange(9):

self.stuff_pos.append((L+102+(i%3)*42,T+303+(i/3)*42))

definit_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)

defclick(self,i):

autopy.mouse.move(self.stuff_p