使用Python+opencv实现自动扫雷_python opencv自动游戏-优快云博客

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本文介绍了如何利用Python和OpenCV技术自动识别并操作Windows扫雷游戏，包括窗口截取、雷块分割、颜色识别以及扫雷算法的实现过程。开发者通过读取雷块中心像素判断类别，并设计了相应的算法来模拟游戏玩法。

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大家好，相信许多人很早就知道有扫雷这么一款经典的游戏，更是有不少人曾听说过中国雷圣，也是中国扫雷第一、世界综合排名第二的郭蔚嘉的顶顶大名。扫雷作为一款在Windows9x时代就已经诞生的经典游戏，从过去到现在依然都有着它独特的魅力：快节奏高精准的鼠标操作要求、快速的反应能力、刷新纪录的快感，这些都是扫雷给雷友们带来的、只属于扫雷的独一无二的兴奋点。

本文将介绍使用Python+OpenCV实现自动扫雷。对于自动扫雷而言，大致的开发过程是这样的：完成窗体内容截取部分，雷块分割，实现雷块类型识别，进而构建扫雷算法。

1.窗体截取

窗体截取是一个逻辑上简单，实现起来却相当麻烦的部分，而且还是必不可少的部分。通过Spy++得到了以下两点信息：

class_name = "TMain"
title_name = "Minesweeper Arbiter "

ms_arbiter.exe的主窗体类别为"TMain"
ms_arbiter.exe的主窗体名称为"Minesweeper Arbiter "

采用win32gui来获取窗体的位置信息，具体代码如下：

hwnd = win32gui.FindWindow(class_name, title_name)
if hwnd:
left, top, right, bottom = win32gui.GetWindowRect(hwnd)

通过以上代码，得到了窗体相对于整块屏幕的位置，之后通过PIL来进行扫雷界面的棋盘截取。

from PIL import ImageGrab

left += 15
top += 101
right -= 15
bottom -= 43

rect = (left, top, right, bottom)
img = ImageGrab.grab().crop(rect)

这些数据仅在Windows10下测试通过，如果在别的Windows系统下，不保证相对位置的正确性，因为老版本的系统可能有不同宽度的窗体边框。

2.雷块分割

在进行雷块分割之前，事先需要了解雷块的尺寸以及它的边框大小，在ms_arbiter下，每一个雷块的尺寸为16px*16px。知道雷块尺寸，就可以进行每一个雷块的裁剪。