绝地求生 压q python版
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2023-06-26 测试可用
一、概述
1.1 效果
总的来说,这种方式是通过图像识别来完成的,不侵入游戏,不读取内存,安全不被检测。
1.2 前置知识
- 游戏中有各种不同的q械,不同的q械后坐力不一样,射速也不同。相同的q械,装上不同的配件后,后坐力也会发生变化。
- q械的y轴上移是固定的,x轴是随机的,因此我们程序只移动鼠标y轴。x轴游戏中手动操作。
1.3 实现原理简述
- 通过python中的pynput模块监听键盘鼠标。
监听鼠标左键按下,这个时候开始移动鼠标。左键抬起,终止移动。
监听键盘按键,比如tab键,这时打开背包,截屏开始识别装备栏。
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通过python的pyautogui模块来截屏,可以截取屏幕指定位置。
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通过python的opencv模块来处理截取的图片。
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通过SSIM算法来对比图片相似度,获取到装备栏的武器、配件。
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通过python的pydirectinput操作鼠标移动。
二、详解
2.1 pynput监听键盘
import pynput.keyboard as keyboard # 监听键盘 def listen_keybord(): listener = keyboard.Listener(on_press=onPressed, on_release=onRelease) listener.start()- 1
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pynput的监听为异步事件,但是会被阻塞,所以如果事件处理事件过长,得用异步处理。
2.2 监听事件
创建了c_equipment类来封装武器信息。
重点在tab键的监听,使用异步来检测装备信息。
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2.3 pyautogui截屏
检测装备,首先要在打开装备栏的时候,截屏。
pyautogui.screenshot(region=[x, y, w, h])
x,y分别表示坐标,w,h表示宽度和高度。
截取之后,为了方便对比图片,需要将图片二值化,然后保存到本地。
完整代码如下:
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)- 1
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2.4 素材准备
屏幕截图处理后如上,在装备识别之前,我们需要先准备很多素材图片用来对比。
比如:武器名、q托、握把、q口
武器名:
q托
2.5 裁剪图片
为了方便图片对比,我们需要将截取的装备栏部分的图片裁剪成和素材一样大小的图片。
比如,我们要检测武器一的名字:
#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/")- 1
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2.6 对比图片
#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- 1
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SSIM算法:
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.')- 1
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到这,我们就能获取到装备栏1位置的武器名字了。
2.7 操作鼠标
知道武器名字后,同理,我们可以获取到装备的配件。
然后,监听鼠标左键按下,然后开始下移鼠标。
我们以m762武器为例:
射速:86, 每一发子弹间隔86毫秒
后坐力:
[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]
表示每发子弹打出后,需要在y轴下移的距离,用来与后坐力对冲。
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)- 1
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代码中的while循环:
其实再第一发子弹射出后,我们只需要下移42的距离,然后计算出需要等待的时间(0.086-移动鼠标的时间),然后第二发子弹射出,以此类推。
while循环的作用是防止屏幕抖动太厉害。因为直接移动42的距离,游戏中抖的厉害,所以我们再86毫秒的间隔里分了多次来移动鼠标。
python中的sleep函数不准确,所以我们要自己来计时,防止错过每发子弹的时间间隔。
不准确还有个好处,随机,正好不用自己来随机防止检测了。
三、最麻烦的部分
每个q的后坐力都不一样,我们需要自己去游戏的训练场,一发发子弹的调试,获取准确的补偿数据。
四、环境安装
https://blog.csdn.net/LookOutThe/article/details/131398983
五、最后
代码上传到gitee,感兴趣的一起交流。
https://gitee.com/lookoutthebush/PUBG
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