MouseTracks 开源项目教程

MouseTracks 开源项目教程

MouseTracks Track and display mouse and keyboard information for different applications. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MouseTracks

1. 项目介绍

MouseTracks 是一个开源项目，旨在跟踪和显示不同应用程序中的鼠标和键盘信息。该项目的主要功能包括：

• 跟踪鼠标位置、点击、按键和游戏手柄使用情况。
• 生成彩色鼠标轨迹和点击热图。
• 生成最近几小时使用情况的图像序列。
• 自动调整分辨率并记录当前聚焦窗口的分辨率。
• 自动为不同应用程序保持单独的跟踪记录。
• 支持 Windows 系统，部分支持 Linux 和 Mac 系统。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

确保你已经安装了以下依赖：

• Python 2.7 或 3.6
• Numpy
• psutil
• scipy
• Pillow
• Flask（可选）
• PyCrypto（可选）
• pyglet（包含在代码中）

对于 Windows 系统，还需要安装：

• pywin32（可选）
• xinput（包含在代码中）

2.2 克隆项目

首先，克隆 MouseTracks 项目到本地：

git clone https://github.com/huntfx/MouseTracks.git
cd MouseTracks

2.3 安装依赖

使用 pip 安装所需的 Python 包：

pip install -r requirements.txt

2.4 启动跟踪

运行以下命令启动鼠标和键盘跟踪：

python start_tracking.py

2.5 生成图像

使用以下命令生成鼠标轨迹图像：

python generate_images.py

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

MouseTracks 可以用于以下场景：

• 用户行为分析：通过记录用户的鼠标和键盘操作，分析用户在应用程序中的行为模式。
• 游戏开发：记录玩家在游戏中的操作，用于游戏平衡和优化。
• 自动化测试：记录测试人员在应用程序中的操作，用于自动化测试脚本的编写。

3.2 最佳实践

• 配置文件：使用 config.py 文件自定义跟踪设置，如跟踪区域、分辨率等。
• API 使用：如果需要远程控制或自动化操作，可以使用 Flask 提供的 API 接口。
• 多分辨率支持：MouseTracks 支持多分辨率和多显示器，确保在不同环境下都能正常工作。

4. 典型生态项目

MouseTracks 可以与其他开源项目结合使用，扩展其功能：

• OpenCV：结合 OpenCV 进行图像处理和分析。
• TensorFlow：使用 TensorFlow 进行深度学习模型训练，分析用户行为。
• Flask：使用 Flask 构建 Web 界面，远程控制和管理 MouseTracks。

通过这些生态项目的结合，MouseTracks 可以应用于更广泛的场景，如用户行为预测、自动化测试和游戏开发等。

MouseTracks Track and display mouse and keyboard information for different applications. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MouseTracks