一、想法來由
我最近在玩暗黑3 PTR 測試伺服器
結果發現要達到全身洪荒裝備
有兩個方向
1.用50血岩跟PTR商人換一個【裝備袋】
會掉洪荒裝備沒錯，但是一個箱子中少則6-7件裝備，多則2x件裝備，
一箱子裡基本上有掉一件洪荒就不錯了
而且要剛好出你需要的裝備，這機率又更低啦
2.重鑄裝備
用50血岩跟PTR商人換取一個【PTR寶袋】，
這會給1-5章所有懸賞材料
50血岩可換懸賞材料各100個+拆解裝備材料各1000個
而重鑄一次需要懸賞材料各5個+遺忘之魂50個
所以花50血岩換一次材料可以重鑄20次
於是就展開了重鑄洪荒裝備之旅
但是點著點著....10次,100次,1000次.....手好痠阿
天啊，雖然測試伺服器掉寶率很多
但是要出洪荒，看臉成分很大啊
想想，全身洪荒裝備前，我手就廢了，這可不行
我得想個好辦法來達成這件事情
於是我找到Autohotkey來達成
按某鍵後去點擊【放入材料】再點擊【轉化】
但是是一次性的，所以我手還是得放在鍵盤上按
這還是太麻煩啦，不夠懶人，不夠全自動
於是想想，還是自己寫好了，掌控度也比較高
會用PYTHON的考量是，我不需要視窗，加上PYTHON很多影像辨識的套件可以直接用
於是再次展開懶人追求全自動重鑄之旅
我想到分兩個階段來實現
第一階段(就是先做到Autohotkey做的事情，然後再慢慢加)
- 鍵盤監聽(當按下某按鍵開始，案某按鍵結束)
- 自動重鑄(左鍵點擊放入材料後再點擊轉化)
- 加入While...Loop，實現一直重鑄
- 多線程(同時監聽鍵盤+自動重鑄)
- Screenshot，只擷取角色數值區域
- OCR，圖片轉文字
- 設定目標，判定停止
YA! 要做的事情擬定好後都感覺到那股美好了(都還沒完成呢!)
二、運行環境
- Windows 10 Home
- Python 3.7.2
- opencv 3.4.5.20
- PIL 8.0.0
- pyautogui 0.9.52
- ctypes 1.1.0
- numpy 1.19.2
- pytesseract 0.3.6
- easygui 0.98.1
- pynput 1.6.8
>>> import cv2 >>> cv2.__version__ '3.4.5' >>> import PIL >>> PIL.__version__ '8.0.0' >>> import pyautogui >>> pyautogui.__version__ '0.9.52' >>> import ctypes >>> ctypes.__version__ '1.1.0' >>> import numpy >>> numpy.__version__ '1.19.2' >>> import pkg_resources >>> pkg_resources.working_set.by_key['pytesseract'].version '0.3.6' >>> import pkg_resources >>> pkg_resources.working_set.by_key['easygui'].version '0.98.1' >>> import pkg_resources >>> pkg_resources.working_set.by_key['pynput'].version '1.6.8'
三、Function介紹
1.鍵盤監聽範例(參考自此篇文章)
程式碼
# -*- coding: utf-8 -*-
from pynput.keyboard import Controller, Key, Listener
from pynput import keyboard
#得到鍵入的值
def get_key_name(key):
return str(key)
# 監聽按壓
def on_press(key):
global fun_start,time_interval,index,dict,count,count_dict
print("正在按壓:", get_key_name(key))
# 監聽釋放
def on_release(key):
global start,fun_start, time_inxterval, index,count,count_dict
print("已經釋放:", get_key_name(key))
if key == Key.esc:
# 停止監聽
return False
# 開始監聽
def start_listen():
with Listener(on_press=on_press, on_release=on_release) as listener:
listener.join()
if __name__ == '__main__':
# 開始監聽,按esc退出監聽
start_listen()
結果
===================== RESTART: D:/D3/Autoreforge/test.py =====================
正在按壓: 'a' 已經釋放: 'a' 正在按壓: 'b' 已經釋放: 'b' 正在按壓: Key.space 已經釋放: Key.space 正在按壓: Key.shift 已經釋放: Key.shift 正在按壓: Key.esc 已經釋放: Key.esc >>>
2.多線程範例
我覺得這篇文章【一文看懂Python多程序與多執行緒程式設計】寫得很詳細，想多了解多線程可以參考這篇。
基本上程式都是由上往下一行一行執行，如何做到同一個時間點，同時執行兩個不同段落的程式碼，就需要使用到多線程的概念。
在此次需求中，我想同時間做鍵盤監控又要控制滑鼠點擊，所以才需要用到多線程。
3.截圖並裁切
我的螢幕解析度為1920*1080
如果是其他解析度，座標要調整一下喔
在切割圖片之後，我把所有非白色的pixel都變黑色(概念來自這篇)
讓圖片呈現黑底白字的狀態
程式碼
# -*- coding: utf-8 -*-
import pyautogui
image = pyautogui.screenshot()#全螢幕截圖
image_obj = image.crop((1440,240,1600,500)).convert('L')#切割圖片,只留需要的區域
for a in range(image_obj.size[1]):
for b in range(image_obj.size[0]):
if image_obj.getpixel((b,a)) < 171:
image_obj.putpixel((b,a),0)
image_obj.save(r"D:\D3\Autoreforge\screenshotDefault20.png")
結果
白話說就是把圖片裡的文字解讀並轉成字串，讓我們可以在程式中使用(加減乘除做比較...等等)。
在做OCR之前，我們還得要對圖片進行前處理(去雜訊/去噪)，讓圖片比較容易被電腦判讀。
- 圖片前處理
而plt.imshow()顯示圖片時是RGB，所以我們必須將順序調整一下
不然你的圖片會變得藍藍的
透過這行代碼來做
cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
程式碼
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#影像前處理
def get_clearImage():
#原圖
imagex = cv2.imread(r"D:\D3\Autoreforge\screenshotDefault2.png", cv2.IMREAD_COLOR)
imagex = cv2.cvtColor(imagex,cv2.COLOR_BGR2RGB)
#只留白色的圖
img = cv2.imread(r"D:\D3\Autoreforge\screenshotDefault8.png", cv2.IMREAD_COLOR)
#轉灰階
coefficients = [0, 1, 1]
m = np.array(coefficients).reshape((1, 3))
gray = cv2.transform(img, m)
#閾值 maxval:255 142
binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
#並排顯示四張圖
p_1 = plt.subplot(141)
plt.imshow(imagex)
p_1.set_title('Original')
p_2 = plt.subplot(142)
plt.imshow(img)
p_2.set_title('Only white')
p_3 = plt.subplot(143)
plt.imshow(gray,cmap ='gray')
p_3.set_title('Gray')
p_4 = plt.subplot(144)
plt.imshow(binary,cmap ='gray')
p_4.set_title('Threshold')
plt.show()
return binary
get_clearImage()
結果
圖片辨識小小心得
- 白底黑字的辨識度 優於 黑底白字
- 如果圖片不是單純的白底黑字，那圖片進OCR之前的前處理很重要
- 根據圖片特徵去做前處理以強化你想要辨識的地方，以我的例子，我要的是白色的數值部分，所以我就去凸顯白色，把非白色都去掉。
四、完整程式碼
# -*- coding: utf-8 -*- by Luca
import sys, os
from pynput.keyboard import Controller, Key, Listener
from pynput import keyboard #version 1.6.8
from datetime import datetime
from PIL import ImageGrab, Image #version 8.0.0
import easygui #version 0.98.1
import time
import pyautogui #version 0.9.52
import threading
import inspect
import ctypes #version 1.1.0
import pytesseract
import cv2 #version 3.4.5.20
import numpy as np #version 1.19.2
flag = False #自動重鑄的執行狀態,True表示重鑄中,False表示閒置中
threads = [] #多線程陣列
condition="" #目標值
def _async_raise(tid, exctype):
"""raises the exception, performs cleanup if needed"""
tid = ctypes.c_long(tid)
if not inspect.isclass(exctype):
exctype = type(exctype)
res = ctypes.pythonapi.PyThreadState_SetAsyncExc(tid, ctypes.py_object(exctype))
if res == 0:
raise ValueError("invalid thread id")
elif res != 1:
ctypes.pythonapi.PyThreadState_SetAsyncExc(tid, None)
raise SystemError("PyThreadState_SetAsyncExc failed")
#結束多線程
def stop_thread(thread):
_async_raise(thread.ident, SystemExit)
#Inputbox
def call_inputbox():
global condition
tmp = easygui.enterbox("請輸入條件","訊息","AGI:10474")
if tmp != None:
condition = tmp
time.sleep(1)
#影像前處理
def get_clearImage(img):
#轉灰階
coefficients = [0, 1, 1]
m = np.array(coefficients).reshape((1, 3))
gray = cv2.transform(img, m)
#閾值 maxval:255 142
binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
return binary
#圖片轉文字
def get_charactfromIMG(cond):
imgPath =r"D:\D3\Autoreforge\screenshotDefault.png"
img = cv2.imread(imgPath, cv2.IMREAD_COLOR)
result = []
cong = r'--oem 3 --psm 6 outputbase digits'
datas = pytesseract.image_to_string(get_clearImage(img),lang="eng", config=cong)#chi_tra
for i in datas.splitlines():
result.append(i.strip().replace('.',''))
if cond == "STR": #力量
return result[0]
if cond == "AGI": #敏捷
return result[1]
if cond == "INT": #智力
return result[2]
if cond == "VIT": #體能
return result[3]
if cond == "DAMAGE": #傷害
return result[4]
#比較條件與數值
def compare_value():
global condition
if len(condition) > 0:
condType = condition.split(':')[0]
condValue = condition.split(':')[1]
val1 = get_charactfromIMG(condType)
if (len(val1)>1) and (int(val1) >= int(condValue)):
return True
else:
return False
else:
return False
#螢幕截圖
def get_screenshot():
image = pyautogui.screenshot()#全螢幕截圖
image_obj = image.crop((1440,240,1600,500)).convert('L')#切割圖片,只留需要的區域
#非白色都轉黑色，只留下白色數值部分
for a in range(image_obj.size[1]):
for b in range(image_obj.size[0]):
if image_obj.getpixel((b,a)) < 171:
image_obj.putpixel((b,a),0)
image_obj.save(r"D:\D3\Autoreforge\screenshotDefault.png")
#停止重鑄
def stop_rebuild():
global threads,flag,condition
flag = False
if len(threads) > 0:
stop_thread(threads[0])
threads.clear()
condition=""
print(datetime.now().strftime("%H:%M:%S") + " ： 停止重鑄...")
# 自動重鑄
def auto_rebuild():
i=0
while i<1000: #以防萬一程式停不了，跑到1000次時強制停止
get_screenshot()#全螢幕截圖
if compare_value() == False:
pyautogui.click(699,839) #放入材料
time.sleep(.200)
pyautogui.click(277,834) #轉化
time.sleep(3.500)
i+=1
else:
break
print(datetime.now().strftime("%H:%M:%S") + " ： 目標達成，停止重鑄...")
stop_rebuild()
#得到鍵入的值
def get_key_name(key):
return str(key)
# 監聽按壓
def on_press(key):
global fun_start,time_interval,index,dict,count,count_dict
#print("正在按壓:", get_key_name(key))
# 監聽釋放
def on_release(key):
global start,fun_start, time_inxterval, index,count,count_dict,flag,threads,condition
tmpkey = get_key_name(key)
#print("已經釋放:", tmpkey)
if tmpkey == "'a'" and flag == False:
threads.clear()
print(datetime.now().strftime("%H:%M:%S") , " ： 開始重鑄...")
call_inputbox()
threads.append(threading.Thread(target = auto_rebuild))
threads[0].start()
flag = True
if tmpkey == "'b'":
stop_rebuild()
if tmpkey == "'x'":
# 停止監聽
return False
# 開始監聽
def start_listen():
with Listener(on_press=on_press, on_release=on_release) as listener:
listener.join()
if __name__ == '__main__':
# 開始監聽,按esc退出監聽
print('暗黑破壞神3 自動重鑄程式開始執行....')
print('按a開始自動重鑄, 按b停止自動重鑄, 按x結束程式')
print('力量STR,敏捷AGI,智力INT,體力VIT，條件使用預期目標，當力量>=10000才停止重鑄')
print('條件範例： AGI:10000，這條件表示當敏捷大於等於10000會停止重鑄')
start_listen()
大部分情況下程式都可以正常運行
但在多線程的處理上，還有進步空間，偶有Error會發生
但至少現在可以不用守在電腦前面啦
參考資料
- python實現鍵盤監聽
- Python多執行緒threading模組平行化
- python強制結束線程
- 一文看懂Python多程序與多執行緒程式設計
- 如何優雅地終止python執行緒
- PyAutoGUI:使用Python控制電腦
- Pyautogui screenshot. Where does it go? How to save and find later?
- OCR 辨識繁體中文
- Tesseract-OCR
- Text Detection with OpenCV in Python | OCR using Tesseract (2020)
- python 識別圖片中的文字資訊方法
- Python做的簡單文字識別小程序
- Image Thresholding
- 使用pytesseract进行图像识别字母和数字 (python3.x)
- python 识别图片上的数字(weixin_30335353)
- python 识别图片上的数字(BackingStar)
- [Python] OpenCV & Tesseract 辨識身份證
- EasyGui 學習文件
- 用Python做一個游戲輔助腳本，完整編程思路分享！
- D3非战斗向复合型一键AHK宏
- 用Pyinstaller把Python3.7程式打包成可執行檔案exe
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