Python实现自动玩连连看的脚本分享
目录
- 序言
- 实现步骤
- 全部代码
序言
最近女朋友在玩连连看，玩了一个星期了还没通关，真的是菜。
我实在是看不过去了，直接用python写了个脚本代码，一分钟一把游戏。
快是快，就是联网玩容易被骂，嘿嘿~
实现步骤
模块导入
import cv2 import numpy as np import win32api import win32gui import win32con from PIL import ImageGrab import time import random
窗体标题 用于定位游戏窗体
WINDOW_TITLE = "连连看"
时间间隔随机生成 [MIN,MAX]
TIME_INTERVAL_MAX = 0.06 TIME_INTERVAL_MIN = 0.1
游戏区域距离顶点的x偏移
MARGIN_LEFT = 10
游戏区域距离顶点的y偏移
MARGIN_HEIGHT = 180
横向的方块数量
H_NUM = 19
纵向的方块数量
V_NUM = 11
方块宽度
POINT_WIDTH = 31
方块高度
POINT_HEIGHT = 35
空图像编号
EMPTY_ID = 0
切片处理时候的左上、右下坐标：
SUB_LT_X = 8 SUB_LT_Y = 8 SUB_RB_X = 27 SUB_RB_Y = 27
游戏的最多消除次数
MAX_ROUND = 200
获取窗体坐标位置
def getGameWindow():
# FindWindow(lpClassName=None, lpWindowName=None) 窗口类名 窗口标题名
window = win32gui.FindWindow(None, WINDOW_TITLE)
# 没有定位到游戏窗体
while not window:
print('Failed to locate the game window , reposition the game window after 10 seconds...')
time.sleep(10)
window = win32gui.FindWindow(None, WINDOW_TITLE)
# 定位到游戏窗体
# 置顶游戏窗口
win32gui.SetForegroundWindow(window)
pos = win32gui.GetWindowRect(window)
print("Game windows at " + str(pos))
return (pos[0], pos[1])
获取屏幕截图
def getScreenImage():
print('Shot screen...')
# 获取屏幕截图 Image类型对象
scim = ImageGrab.grab()
scim.save('screen.png')
# 用opencv读取屏幕截图
# 获取ndarray
return cv2.imread("screen.png")
从截图中分辨图片 处理成地图
def getAllSquare(screen_image, game_pos):
print('Processing pictures...')
# 通过游戏窗体定位
# 加上偏移量获取游戏区域
game_x = game_pos[0] + MARGIN_LEFT
game_y = game_pos[1] + MARGIN_HEIGHT
# 从游戏区域左上开始
# 把图像按照具体大小切割成相同的小块
# 切割标准是按照小块的横纵坐标
all_square = []
for x in range(0, H_NUM):
for y in range(0, V_NUM):
# ndarray的切片方法 ： [纵坐标起始位置：纵坐标结束为止，横坐标起始位置：横坐标结束位置]
square = screen_image[game_y + y * POINT_HEIGHT:game_y + (y + 1) * POINT_HEIGHT,
game_x + x * POINT_WIDTH:game_x + (x + 1) * POINT_WIDTH]
all_square.append(square)
# 因为有些图片的边缘会造成干扰，所以统一把图片往内缩小一圈
# 对所有的方块进行处理 ，去掉边缘一圈后返回
finalresult = []
for square in all_square:
s = square[SUB_LT_Y:SUB_RB_Y, SUB_LT_X:SUB_RB_X]
finalresult.append(s)
return finalresult
判断列表中是否存在相同图形
存在返回进行判断图片所在的id
否则返回-1
def isImageExist(img, img_list):
i = 0
for existed_img in img_list:
# 两个图片进行比较 返回的是两个图片的标准差
b = np.subtract(existed_img, img)
# 若标准差全为0 即两张图片没有区别
if not np.any(b):
return i
i = i + 1
return -1
获取所有的方块类型
def getAllSquareTypes(all_square):
print("Init pictures types...")
types = []
# number列表用来记录每个id的出现次数
number = []
# 当前出现次数最多的方块
# 这里我们默认出现最多的方块应该是空白块
nowid = 0;
for square in all_square:
nid = isImageExist(square, types)
# 如果这个图像不存在则插入列表
if nid == -1:
types.append(square)
number.append(1);
else:
# 若这个图像存在则给计数器 + 1
number[nid] = number[nid] + 1
if (number[nid] > number[nowid]):
nowid = nid
# 更新EMPTY_ID
# 即判断在当前这张图中的空白块id
global EMPTY_ID
EMPTY_ID = nowid
print('EMPTY_ID = ' + str(EMPTY_ID))
return types
将二维图片矩阵转换为二维数字矩阵
注意因为在上面对截屏切片时是以列为优先切片的
所以生成的record二维矩阵每行存放的其实是游戏屏幕中每列的编号
换个说法就是record其实是游戏屏幕中心对称后的列表
def getAllSquareRecord(all_square_list, types):
print("Change map...")
record = []
line = []
for square in all_square_list:
num = 0
for type in types:
res = cv2.subtract(square, type)
if not np.any(res):
line.append(num)
break
num += 1
# 每列的数量为V_NUM
# 那么当当前的line列表中存在V_NUM个方块时我们认为本列处理完毕
if len(line) == V_NUM:
print(line);
record.append(line)
line = []
return record
判断给出的两个图像能否消除
def canConnect(x1, y1, x2, y2, r): result = r[:] # 如果两个图像中有一个为0 直接返回False if result[x1][y1] == EMPTY_ID or result[x2][y2] == EMPTY_ID: return False if x1 == x2 and y1 == y2: return False if result[x1][y1] != result[x2][y2]: return False # 判断横向连通 if horizontalCheck(x1, y1, x2, y2, result): return True # 判断纵向连通 if verticalCheck(x1, y1, x2, y2, result): return True # 判断一个拐点可连通 if turnOnceCheck(x1, y1, x2, y2, result): return True # 判断两个拐点可连通 if turnTwiceCheck(x1, y1, x2, y2, result): return True # 不可联通返回False return False
判断横向联通
def horizontalCheck(x1, y1, x2, y2, result):
if x1 == x2 and y1 == y2:
return False
if x1 != x2:
return False
startY = min(y1, y2)
endY = max(y1, y2)
# 判断两个方块是否相邻
if (endY - startY) == 1:
return True
# 判断两个方块通路上是否都是0，有一个不是，就说明不能联通，返回false
for i in range(startY + 1, endY):
if result[x1][i] != EMPTY_ID:
return False
return True
判断纵向联通
def verticalCheck(x1, y1, x2, y2, result): if x1 == x2 and y1 == y2: return False if y1 != y2: return False startX = min(x1, x2) endX = max(x1, x2) # 判断两个方块是否相邻 if (endX - startX) == 1: return True # 判断两方块儿通路上是否可连。 for i in range(startX + 1, endX): if result[i][y1] != EMPTY_ID: return False return True
判断一个拐点可联通
def turnOnceCheck(x1, y1, x2, y2, result): if x1 == x2 or y1 == y2: return False cx = x1 cy = y2 dx = x2 dy = y1 # 拐点为空，从第一个点到拐点并且从拐点到第二个点可通，则整条路可通。 if result[cx][cy] == EMPTY_ID: if horizontalCheck(x1, y1, cx, cy, result) and verticalCheck(cx, cy, x2, y2, result): return True if result[dx][dy] == EMPTY_ID: if verticalCheck(x1, y1, dx, dy, result) and horizontalCheck(dx, dy, x2, y2, result): return True return False
判断两个拐点可联通
def turnTwiceCheck(x1, y1, x2, y2, result): if x1 == x2 and y1 == y2: return False # 遍历整个数组找合适的拐点 for i in range(0, len(result)): for j in range(0, len(result[1])): # 不为空不能作为拐点 if result[i][j] != EMPTY_ID: continue # 不和被选方块在同一行列的不能作为拐点 if i != x1 and i != x2 and j != y1 and j != y2: continue # 作为交点的方块不能作为拐点 if (i == x1 and j == y2) or (i == x2 and j == y1): continue if turnOnceCheck(x1, y1, i, j, result) and ( horizontalCheck(i, j, x2, y2, result) or verticalCheck(i, j, x2, y2, result)): return True if turnOnceCheck(i, j, x2, y2, result) and ( horizontalCheck(x1, y1, i, j, result) or verticalCheck(x1, y1, i, j, result)): return True return False
自动消除
def autoRelease(result, game_x, game_y):
# 遍历地图
for i in range(0, len(result)):
for j in range(0, len(result[0])):
# 当前位置非空
if result[i][j] != EMPTY_ID:
# 再次遍历地图 寻找另一个满足条件的图片
for m in range(0, len(result)):
for n in range(0, len(result[0])):
if result[m][n] != EMPTY_ID:
# 若可以执行消除
if canConnect(i, j, m, n, result):
# 消除的两个位置设置为空
result[i][j] = EMPTY_ID
result[m][n] = EMPTY_ID
print('Remove ：' + str(i + 1) + ',' + str(j + 1) + ' and ' + str(m + 1) + ',' + str(
n + 1))
# 计算当前两个位置的图片在游戏中应该存在的位置
x1 = game_x + j * POINT_WIDTH
y1 = game_y + i * POINT_HEIGHT
x2 = game_x + n * POINT_WIDTH
y2 = game_y + m * POINT_HEIGHT
# 模拟鼠标点击第一个图片所在的位置
win32api.SetCursorPos((x1 + 15, y1 + 18))
win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_LEFTDOWN, x1 + 15, y1 + 18, 0, 0)
win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_LEFTUP, x1 + 15, y1 + 18, 0, 0)
# 等待随机时间 ，防止检测
time.sleep(random.uniform(TIME_INTERVAL_MIN, TIME_INTERVAL_MAX))
# 模拟鼠标点击第二个图片所在的位置
win32api.SetCursorPos((x2 + 15, y2 + 18))
win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_LEFTDOWN, x2 + 15, y2 + 18, 0, 0)
win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_LEFTUP, x2 + 15, y2 + 18, 0, 0)
time.sleep(random.uniform(TIME_INTERVAL_MIN, TIME_INTERVAL_MAX))
# 执行消除后返回True
return True
return False
效果的话得上传视频，截图展现不出来效果，大家可以自行试试。
全部代码
# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
import win32api
import win32gui
import win32con
from PIL import ImageGrab
import time
import random
# 窗体标题 用于定位游戏窗体
WINDOW_TITLE = "连连看"
# 时间间隔随机生成 [MIN,MAX]
TIME_INTERVAL_MAX = 0.06
TIME_INTERVAL_MIN = 0.1
# 游戏区域距离顶点的x偏移
MARGIN_LEFT = 10
# 游戏区域距离顶点的y偏移
MARGIN_HEIGHT = 180
# 横向的方块数量
H_NUM = 19
# 纵向的方块数量
V_NUM = 11
# 方块宽度
POINT_WIDTH = 31
# 方块高度
POINT_HEIGHT = 35
# 空图像编号
EMPTY_ID = 0
# 切片处理时候的左上、右下坐标：
SUB_LT_X = 8
SUB_LT_Y = 8
SUB_RB_X = 27
SUB_RB_Y = 27
# 游戏的最多消除次数
MAX_ROUND = 200
def getGameWindow():
# FindWindow(lpClassName=None, lpWindowName=None) 窗口类名 窗口标题名
window = win32gui.FindWindow(None, WINDOW_TITLE)
# 没有定位到游戏窗体
while not window:
print('Failed to locate the game window , reposition the game window after 10 seconds...')
time.sleep(10)
window = win32gui.FindWindow(None, WINDOW_TITLE)
# 定位到游戏窗体
# 置顶游戏窗口
win32gui.SetForegroundWindow(window)
pos = win32gui.GetWindowRect(window)
print("Game windows at " + str(pos))
return (pos[0], pos[1])
def getScreenImage():
print('Shot screen...')
# 获取屏幕截图 Image类型对象
scim = ImageGrab.grab()
scim.save('screen.png')
# 用opencv读取屏幕截图
# 获取ndarray
return cv2.imread("screen.png")
def getAllSquare(screen_image, game_pos):
print('Processing pictures...')
# 通过游戏窗体定位
# 加上偏移量获取游戏区域
game_x = game_pos[0] + MARGIN_LEFT
game_y = game_pos[1] + MARGIN_HEIGHT
# 从游戏区域左上开始
# 把图像按照具体大小切割成相同的小块
# 切割标准是按照小块的横纵坐标
all_square = []
for x in range(0, H_NUM):
for y in range(0, V_NUM):
# ndarray的切片方法 ： [纵坐标起始位置：纵坐标结束为止，横坐标起始位置：横坐标结束位置]
square = screen_image[game_y + y * POINT_HEIGHT:game_y + (y + 1) * POINT_HEIGHT,
game_x + x * POINT_WIDTH:game_x + (x + 1) * POINT_WIDTH]
all_square.append(square)
# 因为有些图片的边缘会造成干扰，所以统一把图片往内缩小一圈
# 对所有的方块进行处理 ，去掉边缘一圈后返回
finalresult = []
for square in all_square:
s = square[SUB_LT_Y:SUB_RB_Y, SUB_LT_X:SUB_RB_X]
finalresult.append(s)
return finalresult
# 判断列表中是否存在相同图形
# 存在返回进行判断图片所在的id
# 否则返回-1
def isImageExist(img, img_list):
i = 0
for existed_img in img_list:
# 两个图片进行比较 返回的是两个图片的标准差
b = np.subtract(existed_img, img)
# 若标准差全为0 即两张图片没有区别
if not np.any(b):
return i
i = i + 1
return -1
def getAllSquareTypes(all_square):
print("Init pictures types...")
types = []
# number列表用来记录每个id的出现次数
number = []
# 当前出现次数最多的方块
# 这里我们默认出现最多的方块应该是空白块
nowid = 0;
for square in all_square:
nid = isImageExist(square, types)
# 如果这个图像不存在则插入列表
if nid == -1:
types.append(square)
number.append(1);
else:
# 若这个图像存在则给计数器 + 1
number[nid] = number[nid] + 1
if (number[nid] > number[nowid]):
nowid = nid
# 更新EMPTY_ID
# 即判断在当前这张图中的空白块id
global EMPTY_ID
EMPTY_ID = nowid
print('EMPTY_ID = ' + str(EMPTY_ID))
return types
# 将二维图片矩阵转换为二维数字矩阵
# 注意因为在上面对截屏切片时是以列为优先切片的
# 所以生成的record二维矩阵每行存放的其实是游戏屏幕中每列的编号
# 换个说法就是record其实是游戏屏幕中心对称后的列表
def getAllSquareRecord(all_square_list, types):
print("Change map...")
record = []
line = []
for square in all_square_list:
num = 0
for type in types:
res = cv2.subtract(square, type)
if not np.any(res):
line.append(num)
break
num += 1
# 每列的数量为V_NUM
# 那么当当前的line列表中存在V_NUM个方块时我们认为本列处理完毕
if len(line) == V_NUM:
print(line);
record.append(line)
line = []
return record
def canConnect(x1, y1, x2, y2, r):
result = r[:]
# 如果两个图像中有一个为0 直接返回False
if result[x1][y1] == EMPTY_ID or result[x2][y2] == EMPTY_ID:
return False
if x1 == x2 and y1 == y2:
return False
if result[x1][y1] != result[x2][y2]:
return False
# 判断横向连通
if horizontalCheck(x1, y1, x2, y2, result):
return True
# 判断纵向连通
if verticalCheck(x1, y1, x2, y2, result):
return True
# 判断一个拐点可连通
if turnOnceCheck(x1, y1, x2, y2, result):
return True
# 判断两个拐点可连通
if turnTwiceCheck(x1, y1, x2, y2, result):
return True
# 不可联通返回False
return False
def horizontalCheck(x1, y1, x2, y2, result):
if x1 == x2 and y1 == y2:
return False
if x1 != x2:
return False
startY = min(y1, y2)
endY = max(y1, y2)
# 判断两个方块是否相邻
if (endY - startY) == 1:
return True
# 判断两个方块通路上是否都是0，有一个不是，就说明不能联通，返回false
for i in range(startY + 1, endY):
if result[x1][i] != EMPTY_ID:
return False
return True
def verticalCheck(x1, y1, x2, y2, result):
if x1 == x2 and y1 == y2:
return False
if y1 != y2:
return False
startX = min(x1, x2)
endX = max(x1, x2)
# 判断两个方块是否相邻
if (endX - startX) == 1:
return True
# 判断两方块儿通路上是否可连。
for i in range(startX + 1, endX):
if result[i][y1] != EMPTY_ID:
return False
return True
def turnOnceCheck(x1, y1, x2, y2, result):
if x1 == x2 or y1 == y2:
return False
cx = x1
cy = y2
dx = x2
dy = y1
# 拐点为空，从第一个点到拐点并且从拐点到第二个点可通，则整条路可通。
if result[cx][cy] == EMPTY_ID:
if horizontalCheck(x1, y1, cx, cy, result) and verticalCheck(cx, cy, x2, y2, result):
return True
if result[dx][dy] == EMPTY_ID:
if verticalCheck(x1, y1, dx, dy, result) and horizontalCheck(dx, dy, x2, y2, result):
return True
return False
def turnTwiceCheck(x1, y1, x2, y2, result):
if x1 == x2 and y1 == y2:
return False
# 遍历整个数组找合适的拐点
for i in range(0, len(result)):
for j in range(0, len(result[1])):
# 不为空不能作为拐点
if result[i][j] != EMPTY_ID:
continue
# 不和被选方块在同一行列的不能作为拐点
if i != x1 and i != x2 and j != y1 and j != y2:
continue
# 作为交点的方块不能作为拐点
if (i == x1 and j == y2) or (i == x2 and j == y1):
continue
if turnOnceCheck(x1, y1, i, j, result) and (
horizontalCheck(i, j, x2, y2, result) or verticalCheck(i, j, x2, y2, result)):
return True
if turnOnceCheck(i, j, x2, y2, result) and (
horizontalCheck(x1, y1, i, j, result) or verticalCheck(x1, y1, i, j, result)):
return True
return False
def autoRelease(result, game_x, game_y):
# 遍历地图
for i in range(0, len(result)):
for j in range(0, len(result[0])):
# 当前位置非空
if result[i][j] != EMPTY_ID:
# 再次遍历地图 寻找另一个满足条件的图片
for m in range(0, len(result)):
for n in range(0, len(result[0])):
if result[m][n] != EMPTY_ID:
# 若可以执行消除
if canConnect(i, j, m, n, result):
# 消除的两个位置设置为空
result[i][j] = EMPTY_ID
result[m][n] = EMPTY_ID
print('Remove ：' + str(i + 1) + ',' + str(j + 1) + ' and ' + str(m + 1) + ',' + str(
n + 1))
# 计算当前两个位置的图片在游戏中应该存在的位置
x1 = game_x + j * POINT_WIDTH
y1 = game_y + i * POINT_HEIGHT
x2 = game_x + n * POINT_WIDTH
y2 = game_y + m * POINT_HEIGHT
# 模拟鼠标点击第一个图片所在的位置
win32api.SetCursorPos((x1 + 15, y1 + 18))
win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_LEFTDOWN, x1 + 15, y1 + 18, 0, 0)
win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_LEFTUP, x1 + 15, y1 + 18, 0, 0)
# 等待随机时间 ，防止检测
time.sleep(random.uniform(TIME_INTERVAL_MIN, TIME_INTERVAL_MAX))
# 模拟鼠标点击第二个图片所在的位置
win32api.SetCursorPos((x2 + 15, y2 + 18))
win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_LEFTDOWN, x2 + 15, y2 + 18, 0, 0)
win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_LEFTUP, x2 + 15, y2 + 18, 0, 0)
time.sleep(random.uniform(TIME_INTERVAL_MIN, TIME_INTERVAL_MAX))
# 执行消除后返回True
return True
return False
def autoRemove(squares, game_pos):
game_x = game_pos[0] + MARGIN_LEFT
game_y = game_pos[1] + MARGIN_HEIGHT
# 重复一次消除直到到达最多消除次数
while True:
if not autoRelease(squares, game_x, game_y):
# 当不再有可消除的方块时结束 ， 返回消除数量
return
if __name__ == '__main__':
random.seed()
# i. 定位游戏窗体
game_pos = getGameWindow()
time.sleep(1)
# ii. 获取屏幕截图
screen_image = getScreenImage()
# iii. 对截图切片，形成一张二维地图
all_square_list = getAllSquare(screen_image, game_pos)
# iv. 获取所有类型的图形，并编号
types = getAllSquareTypes(all_square_list)
# v. 讲获取的图片地图转换成数字矩阵
result = np.transpose(getAllSquareRecord(all_square_list, types))
# vi. 执行消除 , 并输出消除数量
print('The total elimination amount is ' + str(autoRemove(result, game_pos)))
兄弟们快去试试吧
以上就是Python实现自动玩连连看的脚本分享的详细内容，更多关于Python连连看的资料请关注我们其它相关文章！
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python实时分析日志的一个小脚本分享
前言 大家都知道Web运维总要关注相关域名的实时2xx/s.4xx/s.5xx/s.响应时间.带宽等这些指标,之前的日志是五分钟一分割,简单的用awk就可以了,现在由于要推送日志到ELK,继续之前五分钟一分割会有问题,就改为一天分割一次.改成一天一分割后,显然再继续用Shell就不合适了,于是就用Python写了下. 方法如下: 脚本主要运用了文件的seek和tell函数,原理如下: 1.加入crontab,每5分钟执行一次 2.只分析从上次读取日志文件的结束位置到这次读取文件时的末尾位置之间的
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Python中用pycurl监控http响应时间脚本分享
最近需要对节点到源站自己做个监控,简单的ping可以检测到一些东西,但是http请求的检查也要进行,于是就研究了下pycurl. pycurl是个用c语言实现的python 库,虽然据说不是那么pythonic,但是却很高效,它支持的协议居多: supporting FTP, FTPS, HTTP, HTTPS, GOPHER, TELNET, DICT, FILE and LDAP. libcurl supports HTTPS certificates, HTTP POST, HTTP PU
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Python实现的生成自我描述脚本分享(很有意思的程序)
自我描述的语句指这样一种语句:它的内容就是对它本身的描述.(废话--)比如下面这句句子: 复制代码 代码如下: 这是一段自我描述的语句,除了标点符号外,它共包含125个字符,其中33个"个",29个"2",5个"3",3个"符",3个"5",2个"一",2个"它",2个"包",2个"的",2个"标",2个&q
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selenium+python实现自动登录脚本
os:windows 前提:Python,selenium,IEDriverServer.exe,ie浏览器 首先安装Python2.7 安装成功后,计算机联网状态下在cmd命令行下输入:pip install -U selenium selenium安装后,在selenium官网下载IEDriverServer.exe 将IEDriverServer.exe放到ie浏览器的安装目录下:C:\Program Files (x86)\Internet Explorer,并将该目录添加到计算机的环境