GL Set up 步骤

本文详细介绍了一套完整的财务系统配置流程,包括定义账户分类、会计期间类型、交易日历等关键步骤,并提供了相关数据库表信息。

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Step 1 Define Your Chart of Accounts

      跳过这个步骤,则不能建立set of book

Step 2  Define Your Descriptive Flexfields (optional)

Step 3  Define Your Accounting Period Types

                   数据库表:GL_PERIOD_TYPES

Step 4  Define Your Accounting Calendar

        数据库表:GL_PERIOD_SETS GL_PERIODS_V

Step 5  Define Your Transaction Calendar (optional)

                  如果Book average balance类型,则必须设置

        数据库表:GL_TRANSACTION_CALENDAR GL_TRANSACTION_DATES

Step 6  Define the Functional Currency for Your Set of Books

       数据库表:FND_CURRENCIES_VL

Step 7  Define a Set of Books

Step 8  Define Your Employees (optional)

       跳过这个步骤则不能进行Approval, AutoAllocations, or GIS notifications.

Step 9  Define and Assign Document Sequences

Step 10  Set Up Journal Approval (optional)

Step 11  To Support Multiple Currencies, Define Conversion Rate Types, Enter Your Daily Rates, Period Rates, and Weighted–Average Rates (optional)

Step 12  For Multiple Currency Translations, Enter Your Historical Rates and Amounts (optional)

Step13  Define Additional Journal Entry Sources and Categories (optional)

        数据库 GL_SUSPENSE_ACCOUNTS_V

Step 15  Define Transaction Codes (Public Sector Only)

Step 16  Create Intercompany Accounts (optional)

Step 17  Create Summary Accounts (optional)

Step 18  Define Statistical Units of Measure (optional)  GL_STAT_ACCOUNT_UOM_V

Step 19  Define Journal Reversal Criteria (optional)

Step 20  Set Up Automatic Tax Calculation if You Do Not Have Oracle Receivables and Oracle Payables Installed (optional)

Step 22  Define Encumbrance Types (optional)

Step 23  Set Your System Controls (optional)

Step 24  Set Your Profile Options (optional)

Step 25  Open Accounting PeriodStep 26  Set Up Budgets (optional)

<think>好的,我需要帮助用户实现使用大漠插件和PyGameAuto在Python中进行OCR识别并自动点击指定文本的功能。用户提到了抽卡、攻击、等级这些场景,所以需要针对不同文本设计识别和点击的逻辑。 首先,用户的需求涉及到大漠插件的OCR功能,我需要回忆一下大漠插件的Python调用方法。根据用户提供的引用[1]和[3],大漠插件可以通过类似`dm.Ocr(x1, y1, x2, y2, color_format, sim)`的方法来识别屏幕指定区域的文字。而引用[2]提到了OpenCV和OCRopus、Tesseract的配置,但用户明确提到使用大漠插件,所以可能不需要这些库,不过可能需要处理图像或颜色格式。 接下来,用户想结合PyGameAuto进行自动点击。PyGameAuto通常用于模拟鼠标和键盘操作,所以需要整合大漠的OCR识别结果和PyGameAuto的点击功能。 我需要考虑几个步骤: 1. **初始化大漠插件和PyGameAuto**:确保大漠插件正确注册,并且PyGameAuto能够控制鼠标。 2. **屏幕区域截取与OCR识别**:对于每个需要识别的文本(如抽卡、攻击、等级),定义屏幕区域坐标和颜色格式,调用大漠的OCR方法。 3. **文本匹配与点击逻辑**:识别到指定文本后,获取其坐标,使用PyGameAuto模拟点击。 4. **循环检测与异常处理**:可能需要循环检测直到文本出现,并处理识别失败的情况。 需要验证大漠插件返回的坐标是否是相对于屏幕的绝对坐标,还是区域内的相对坐标。如果是相对坐标,需要转换成绝对坐标后再点击。 另外,用户提供的代码示例中,大漠的OCR方法参数包括x1, y1, x2, y2,这可能是指定屏幕区域的左上角和右下角坐标。颜色格式参数可能需要根据游戏中的文本颜色进行调整,以提高识别准确率。sim参数是相似度阈值,设置合适的值可以减少误识别。 可能遇到的问题包括: - 游戏窗口的位置变化导致坐标不准确,需要动态获取窗口位置。 - 不同场景下文本颜色或背景变化影响OCR识别,可能需要调整颜色格式或使用图像处理技术预处理。 - 多线程或循环检测时的性能问题,需要合理设置等待时间和检测频率。 最后,需要编写示例代码,整合这些步骤,并确保用户能够根据实际情况调整区域坐标、颜色格式和文本内容。同时提醒用户安装必要的库和配置大漠插件,可能需要管理员权限运行脚本。</think>以下是结合PyGameAuto和大漠插件实现OCR识别及自动点击的代码示例和步骤说明: --- ### **步骤1:环境准备** 1. 安装`PyGameAuto`库:`pip install pygameauto` 2. 注册大漠插件(`dm.dll`)到系统,确保Python可调用[^3] 3. 管理员权限运行脚本(部分游戏需权限) --- ### **步骤2:初始化插件与游戏窗口** ```python import win32com.client import pygameauto as pga # 初始化大漠插件 dm = win32com.client.Dispatch('dm.dmsoft') # 绑定游戏窗口(假设窗口标题为"MyGame") hwnd = dm.FindWindow("", "MyGame") dm.BindWindow(hwnd, "normal", "windows", "windows", 0) # 初始化PyGameAuto鼠标控制 mouse = pga.MouseController() ``` --- ### **步骤3:定义OCR识别函数** ```python def ocr_and_click(region, target_text, click_offset=(0, 0)): """识别指定区域文本并点击""" x1, y1, x2, y2 = region # 大漠OCR识别(color_format根据游戏文本调整) text = dm.Ocr(x1, y1, x2, y2, "ffffff-000000", 0.9) if target_text in text: # 获取文本中心坐标(需根据实际返回格式解析) pos = dm.FindStr(x1, y1, x2, y2, target_text, "ffffff-000000") if pos[1] > 0: # 计算点击位置(offset可微调) click_x = pos[1] + click_offset[0] click_y = pos[2] + click_offset[1] mouse.move_to(click_x, click_y) mouse.click() return True return False ``` --- ### **步骤4:定义不同场景的OCR区域** ```python # 示例区域坐标(需根据实际游戏调整) REGIONS = { "抽卡": (100, 200, 300, 250), # (x1, y1, x2, y2) "攻击": (400, 500, 600, 550), "等级": (700, 800, 900, 850) } # 目标文本与点击偏移量(校准点击位置) TARGETS = { "抽卡": {"text": "抽卡次数", "offset": (10, 5)}, "攻击": {"text": "发起攻击", "offset": (15, 0)}, "等级": {"text": "Lv.UP", "offset": (20, -5)} } ``` --- ### **步骤5:主循环检测与执行** ```python import time while True: for action in ["抽卡", "攻击", "等级"]: region = REGIONS[action] target = TARGETS[action] if ocr_and_click(region, target["text"], target["offset"]): print(f"已执行{action}操作") time.sleep(1) # 防止连续点击过快 time.sleep(0.5) # 检测间隔 ``` --- ### **关键优化点** 1. **颜色格式**:调整`color_format`参数(如`"ffffff-000000"`表示白字黑底)以提高识别率[^1] 2. **窗口绑定**:若游戏使用DX渲染,需改用`dx`模式绑定:`dm.BindWindow(hwnd, "dx", "dx", "dx", 0)` 3. **多线程检测**:可为不同动作分配独立线程提升响应速度 ---
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