Python如何开发一款连连看脚本,第一必须是我。

本文介绍如何使用Python3.6和Pygame库开发一款QQ连连看游戏的辅助脚本,强调仅适用于学习并在练习模式下使用。通过pywin32获取游戏句柄,分析屏幕图像并模拟鼠标操作来消除匹配的方块。

 1、前言

Python实现的qq连连看辅助, 仅用于学习, 请在练习模式下使用, 请不要拿去伤害玩家们...

2、基本环境配置

版本:Python3.6

系统:Windows

3、相关模块:


import PIL.ImageGrab
import pyautogui
import win32api
import win32gui
import win32con
import time
import random

4、使用方法

开始游戏后运行就行了, 再次提示, 请在练习模式中使用, 否则可能会被其他玩家举报。

效果图

5、代码实现

import PIL.ImageGrab
import pyautogui
import win32api
import win32gui
import win32con
import time
import random

def color_hash(color):
    value = ""
    for i in range(5):
        value += "%d,%d,%d," % (color[0], color[1], color[2])
    return hash(value)


def image_hash(img):
    value = ""
    for i in range(5):
        c = img.getpixel((i * 3, i * 3))
        value += "%d,%d,%d," % (c[0], c[1], c[2])
    return hash(value)


def game_area_image_to_matrix():
    pos_to_image = {}

    for row in range(ROW_NUM):
        pos_to_image[row] = {}
        for col in range(COL_NUM):
            grid_left = co
### Python 编写连连看游戏辅助脚本 编写一个用于连连看游戏的辅助脚本可以通过图像处理技术来实现自动化操作。以下是关于如何构建此类脚本的核心思路以及具体代码示例。 #### 图像捕获与处理 为了获取游戏中棋盘的状态,通常需要通过屏幕截图功能提取特定区域的画面数据。此过程可以借助 `PIL` 库中的 `ImageGrab` 方法完成: ```python import PIL.ImageGrab def capture_game_area(game_area_left, game_area_top, game_area_right, game_area_bottom): """ 截取指定的游戏区域画面。 参数: game_area_left (int): 游戏区域左边界坐标。 game_area_top (int): 游戏区域上边界坐标。 game_area_right (int): 游戏区域右边界坐标。 game_area_bottom (int): 游戏区域下边界坐标。 返回: PIL.Image: 截图后的游戏区域图像对象。 """ return PIL.ImageGrab.grab((game_area_left, game_area_top, game_area_right, game_area_bottom)) ``` 这段代码定义了一个函数,能够截取屏幕上由 `(game_area_left, game_area_top)` 和 `(game_area_right, game_area_bottom)` 定义矩形范围内的图像[^3]。 #### 图片匹配逻辑 在获得游戏界面的截图之后,下一步是对图片进行分析并找到可消除的配对项。这一步骤可能涉及颜色检测或者模板匹配算法。例如,利用 OpenCV 的模板匹配方法可以帮助定位目标图案的位置: ```python import cv2 import numpy as np def find_template_in_image(template_path, screenshot, threshold=0.8): """ 使用OpenCV查找模板在截图中的位置。 参数: template_path (str): 模板文件路径。 screenshot (numpy.ndarray): 屏幕截图作为NumPy数组。 threshold (float): 匹配阈值,默认为0.8。 返回: list[tuple[int]]: 所有符合条件的中心点列表。 """ template = cv2.imread(template_path, 0) gray_screenshot = cv2.cvtColor(screenshot, cv2.COLOR_BGR2GRAY) res = cv2.matchTemplate(gray_screenshot, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) loc = np.where(res >= threshold) points = [] for pt in zip(*loc[::-1]): center_x = int(pt[0]) + int(template.shape[1]/2) center_y = int(pt[1]) + int(template.shape[0]/2) points.append((center_x, center_y)) return points ``` 该部分实现了基于模板的匹配机制,返回所有满足条件的目标物中心坐标集合[^2]。 #### 自动化交互控制 最后一步就是模拟用户的鼠标点击动作去触发实际游戏操作。这里推荐使用 PyAutoGUI 或者 ctypes 来发送相应的事件指令给操作系统层面执行物理设备行为模仿: ```python import pyautogui def perform_mouse_click(x, y): """ 对指定位置执行单击操作。 参数: x (int): 鼠标X轴绝对坐标。 y (int): 鼠标Y轴绝对坐标。 """ pyautogui.click(x=x, y=y) ``` 以上片段展示了怎样调用第三方库来进行精准定点敲击[^1]。 --- ### 注意事项 尽管开发这类工具看似有趣且具有挑战性,但在真实环境中应用它们可能会违反某些服务条款甚至触犯法律,请务必谨慎行事!
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