OnmyojiAutoScript探索任务卡死问题分析与解决方案

OnmyojiAutoScript探索任务卡死问题分析与解决方案

OnmyojiAutoScript Onmyoji Auto Script | 阴阳师脚本 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/OnmyojiAutoScript

问题现象描述

在使用OnmyojiAutoScript进行探索任务时，用户反馈在击败第一个怪物后，如果当前屏幕内没有可攻击对象，脚本会出现停止运行的异常情况。该问题在1080p分辨率环境下较为常见，而在更高分辨率设备上则较少出现。

错误日志分析

从错误日志中可以观察到关键报错信息：

OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\templmatch.cpp:588: error: (-215:Assertion failed) corr.rows <= img.rows + templ.rows - 1 && corr.cols <= img.cols + templ.cols - 1 in function 'cv::crossCorr'

这表明问题出在OpenCV的模板匹配功能上，具体是在图像处理模块的模板匹配过程中出现了断言失败。

根本原因分析

经过深入排查，发现问题的根本原因在于：

1. 图像匹配机制缺陷：当脚本连续两次捕获到完全相同的游戏画面时，第二次进行匹配的模板图像会出现宽度为零的非法输入情况。

2. 缺乏输入验证：在调用OpenCV的模板匹配函数(cv2.matchTemplate)前，代码没有对输入图像的尺寸进行有效性验证，导致程序遇到非法输入时直接卡死。

3. 分辨率相关性：在1080p分辨率下更容易出现这种情况，可能是因为屏幕显示内容较少，更容易出现两次截图完全相同的情况。

解决方案实现

针对这一问题，开发者提出了以下修复方案：

source = self.corp(image)
mat = self.image

if mat is None or mat.shape[0] == 0 or mat.shape[1] == 0:
    logger.error(f"Template image is invalid: {mat.shape}")
    return True  # 如果模板图像无效，直接返回True

res = cv2.matchTemplate(source, mat, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

该解决方案的核心改进点包括：

1. 增加输入验证：在调用模板匹配前，先检查模板图像的尺寸是否有效。

2. 优雅处理异常：当检测到无效输入时，记录错误日志并返回True，避免程序崩溃。

3. 保持原有逻辑：在正常情况下，继续原有的模板匹配流程。

实施建议

对于需要手动应用此修复的用户，建议：

1. 修改文件路径："./OnmyojiAutoScript-easy-install/module/atom/image.py"约150行处。

2. 关闭自动更新：在config目录下的deploy.yaml文件中，将KeepLocalChanges的值设置为true，以防止修复被自动更新覆盖。

技术思考

虽然这个解决方案能够有效解决问题，但从软件工程角度看，这只是一个临时性的修复。更完善的解决方案应该考虑：

1. 在更高层次上避免连续获取相同截图的情况。

2. 建立更健壮的图像处理异常处理机制。

3. 考虑不同分辨率下的兼容性问题。

总结

OnmyojiAutoScript探索任务卡死问题揭示了自动化脚本开发中图像处理环节的重要性。通过增加基本的输入验证，可以有效提高脚本的稳定性。这个案例也提醒开发者，在使用第三方库(如OpenCV)时，应该充分了解其输入要求并做好防御性编程。

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