按键手机精灵的简单命令

最新推荐文章于 2023-11-04 14:37:28 发布
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按钮精灵编写简单脚本

RunApp "程序的报名" （运行一个APP）

Delay +时间（延迟时间，单位是毫秒）

Dim +变量名（变量名中英文都可，定义一个变量，定义多个变量用“，”隔开）

Tap +坐标（在指定坐标上进行一次点击）

InputText +"内容"（插入信息）

TracePrint +"内容"（在调试界面处输出内容）

Sys.GetFront（返回当前运行程序的包名）

KeyPress+"Home"（点击一次Home键）

FindPic（x1,y1,x2,y2,"Attachment:+图片全名",色差，查找方向，相似度，intX,intY）

x1,y1为查找范围的左上坐标，x2,y2为查找范围的右下坐标

色差：RGB，三位色位，每位由16进制字符串表示

查找方向：

0:表示从左上向右下查找;
1:表示从中心往四周查找;
2:表示从右下向左上查找;
3:表示从左下向右上查找;
4:表示从右上向左下查找;

相似度的范围为：0-1，双精度浮点数取值

intX,intY为返回找到的X,Y坐标

即为目标图片的左上角坐标



按键精灵手机助手基本教程以及命令-1
qq_45659097的博客
09-24 1万+
按键精灵手机助手基本教程以及命令-1 按键精灵 按键精灵是一款模拟人工操作的软件。通过制作脚本，可以让按键精灵代替双手，自动执行一系列操作动作。 按键精灵简单易用，不需要任何编程知识就可以作出功能强大的脚本。只要在电脑/手机前用双手可以完成的动作，按键精灵都可以替代完成。 按键精灵手机助手环境安装 使用电脑写脚本必不可少的安卓模拟器 这边需要下载5.1版本 内核7.1系统不支持按键精灵的安装使用 基本命令 打开按键精灵手机助手-右上角最小化隔壁图标-帮助 帮助-提供按键精灵的命令大全 （里面的搜
安卓按键精灵手机助手（功能：安卓版抓抓、命令库、制作电脑UI界面）
qq_34638073的博客
01-15 2万+
软件名：按键辅助 Ver:2.5.0 功能介绍：（包括【安卓版抓抓】、【命令库】、【制作电脑UI界面】） 【特别注意：每次启动只能勾选一个选项，多勾选也只执行第一个选项的功能】 1.小精灵提供【MT管理器】【图片坐标颜色查看器】两款软件的安装 简单介绍【图片坐标颜色查看器】所用到的功能操作： 打开图片后点击屏幕弹出上菜单栏 a.更多--全屏/非全屏；只复制坐标；全部保存，
按键精灵手机版命令大全.chm
04-01
按键精灵是模拟鼠标键盘动作的软件。通过制作脚本，让按键精灵代替双手，自动执行一系列鼠标键盘动作。该帮助手册，收录了按键精灵全部命令说明及使用范例。可用于学习编写代码。
按键精灵命令大全
10-21
按键精灵通过了360的软件安全认证，无病毒无木马，完全安全。但由于按键精灵名气很大，有一些伪造的按键精灵带有病毒木马，如果木马程序加载了键盘钩子，它就会监视你的键盘动作，当指定的一些消息被系统中任何应用程序所处理时，这个钩子就被调用，有可能导致数据丢失泄密以及木马入侵。因此强烈建议用户认准按键精灵官网，避免落入木马的陷阱
安卓 按键精灵 命令
DA6328的博客
08-27 1316
运算符 变量和常量之间采用运算符连接后，称为表达式。MQ语言支持的运算符包括： 运算符 含义 + 加法运算 - 二元运算符：减法 一元运算符：负号 * ...
按键精灵安卓版(一)
soul梦的博客
02-20 5654
基础教程第2节、不离不弃的官方例子一、常用的命令 Dim：变量标识 And、Or、Not等逻辑运算符 Delay ： 延时操作，单位为ms Delay 1000//延时1s 模拟触摸 : 1.TouchDown x,y,1 //x,y为坐标，也就是点击屏幕的位置 Delay 50 TouchUp 1 2.Tap x,y //按下x,y所在的位置 3.K
zm.rar_按键精灵_紫猫手机插件_紫猫按键插件_紫猫插件下载
09-21
【按键精灵】是一款广受欢迎的自动化工具，尤其在移动端，它极大地简化了用户对手机的操作。按键精灵手机版是为智能手机设计的，允许用户通过录制和编辑脚本来模拟一系列触摸屏操作，例如点击、滑动、输入等，从而...
按键精灵易语言本地识别OCR(带坐标)
02-03
"按键精灵"是这个工具的基础，它是一个自动化软件，能够模拟用户的键盘和鼠标操作，实现各种自动化任务。在这里，按键精灵被用来触发OCR功能，比如自动定位到特定的屏幕区域，然后捕获图像并进行识别。通过设置特定...
按键精灵完全手册
12-09
按键精灵是一种基于Windows平台的脚本语言，通过编写简单的脚本，就能让电脑模拟一系列的键盘和鼠标动作。它的核心功能包括录制与回放、事件处理、循环结构、条件判断等，使得非编程背景的用户也能轻松上手。 手册...
按键精灵q语言连接mysql_【按键精灵8】Q语言介绍
weixin_35125164的博客
02-01 1505
Q语言是什么？Q语言是在VBScript的基础上发展起来，专用于按键精灵系列产品(包括但不限于按键精灵、按键小精灵、简单游等)的一种易学易用、功能强大的脚本语言。Q语言以VBScript为基础，去掉了少量不重要的功能，且增加了很多更易于使用，更符合国情的新功能。Q语言在按键精灵8.0中首次引入，与按键精灵7.x之前所使用的脚本语言基本保持兼容。无论对于老版本按键精灵的资深脚本作者，还是对于完全没有...
脚本命令大全（按键精灵）
04-16
脚本、命令 编程员的好东西 来源于按键精灵7.6 脚本、命令 编程员的好东西 来源于按键精灵7.6
按键精灵脚本源代码
12-23
按键精灵脚本源代码，可以根据自己需要设置按键，设置技能冷却时间。文件是按键精灵软件导出的，使用进行导入就OK。
按键手机版命令大全目录.rar
10-22
按键手机版命令大全目录,有了他基本上就可以自学按键了,开发文档,非常齐全,还有实例.最后附录了游戏源码
安卓按键精灵_学按键精灵必须要掌握的命令,虽然简单但是实用
weixin_32081079的博客
12-23 884
一、延时 延时的意思就是让脚本等多久再继续执行。延时后面的参数是以毫秒为一个单位的，1秒=1000毫秒。二、键入内容 键入内容的功能是输出一个字符或者是一段字符串。而根据链接的数据不同可分为“文本”和“表达式”。 文本：原封不动的将文本输出到文本框中。 表达式：将表达式的结果传递给键入内容输出。三、弹出窗口 弹出一个小窗口，上面显示提示内容。例如弹出窗口提示用户账号密码错误。四、运行程序 可以运行...
手机按键精灵常用命令
weixin_34309543的博客
10-06 2961
微信类 RunApp "com.tencent.mm" // 打开微信应用 RunApp "com.tencent.mm", ".plugin.sns.ui.SnsTimeLineUI" //朋友圈 RunApp "com.tencent.mm", ".plugin.sns.ui.SnsMsgUI" // 朋友圈回复给我的消息 RunApp "com.tencen...
按键精灵中常用的命令
分享前端工程化、动效魔法与性能之舞！
11-04 5826
按键精灵中常用的命令 1.声明变量： Dim；2.注释语句 (1). 单行注释：'这是一行注释，使用一个单引号进行注释；(2). 单行注释：//这是一行注释，使用一对反斜杠进行注释；(3). 多行注释：/*这是多行注释，中间的内容可以进行换行*/，开头为反斜杠和星号，结尾为星号和反斜杠，两者结合来进行注释；3.关系运算符： True ，False
电脑端(PC)按键精灵——4.控制命令（判断、循环、跳转）
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04-17 3万+
简介//判断条件(0:等于 1:不等于 2:近似等于)//参数说明：x坐标，y坐标，颜色，条件Msgbox "颜色等于"ElseMsgbox "颜色不等于"End If//判断坐标点(860,27)的颜色是否等于e1b072实例1.用抓抓定位目标，我这里定位的是绿色Msgbox "颜色一样"ElseMsgbox "颜色不一样"End If2.调试，启动，弹窗显示“颜色一样”缩小后，定位的位置显然和刚才定位的不一样。
按键精灵移动端系列 - 按键精灵IOS版 之 网络已断开,请检查网络连接.解决方案.
MemoryEr
07-15 7916
由于很多网友对这种问题,不知道如何处理.因本人也曾遇到过这种情况.经过不懈努力终于解决了这个神奇的BUG.长话短说上操作流程.如果觉得给力,请三连 点赞. 收藏. 转发. 谢谢您的支持. ** 1 安装雷锋源: apt.abcydia.com 2安装好雷锋源, 搜索: conditionalwifi 更新到最新版 3 核心安装: 连个锤子-越狱联网一键修复 支持版本：iOS 10.0 ~ iOS 13.6 传送门: https://apt.wxhbts.com/pc/2652 4 重启手机,重新越狱.然后先
android按钮点击次数,android按键精灵 设置次数
weixin_42627459的博客
05-26 1108
您可以使用以下3个命令俩实现有限循环简单例子Dim xunhuncishu=10For xunhuncishuTracePrint "循环中"NextFor 循环一定次数功能循环一定次数命令参数参数1 整数型，循环次数范例例子1：固定循环次数后离开For 10 '固定循环10次跳出TracePrint "循环中……"NextTracePrint "离开循环"例子2：范围循环Dim iFor i =...
按键精灵手机助手怎么调用YOLO
最新发布
07-19
<think>我们面对的用户需求是：在按键精灵手机助手中调用YOLO模型进行图像识别。用户希望集成YOLO模型来实现图像识别功能，以替代之前效率低且不精准的按键精灵脚本。 分析： 按键精灵手机助手是一个自动化脚本工具，主要使用脚本语言（如Lua）进行自动化操作，但其本身并不支持直接集成深度学习模型（如YOLO）。因此，我们需要寻找一种方式将YOLO模型与按键精灵结合。 可能的解决方案： 1. 使用外部调用：通过按键精灵调用外部程序或服务，该外部程序运行YOLO模型并返回识别结果。 2. 使用HTTP服务：将YOLO模型部署为一个HTTP服务，按键精灵通过发送HTTP请求（携带截图）到该服务，然后接收并解析返回的识别结果。 3. 使用扩展插件：如果按键精灵支持插件机制，可以开发一个插件来集成YOLO模型（但按键精灵手机助手是否支持插件开发未知）。 考虑到按键精灵手机助手的限制，我们优先考虑第二种方式：使用HTTP服务。 步骤： 1. 在PC或服务器上部署YOLO模型（例如使用Flask框架搭建一个简单的HTTP服务）。 2. 按键精灵脚本在执行过程中，截取当前屏幕，并将截图发送到该HTTP服务。 3. HTTP服务运行YOLO模型进行识别，返回结果（如目标物体的坐标）。 4. 按键精灵根据返回的坐标，执行点击操作。 具体实现： 第一步：搭建YOLO HTTP服务（Python示例） 需要安装依赖：Flask, torch, opencv-python, Pillow等。 以下是一个简单的Flask应用示例： ```python from flask import Flask, request, jsonify import cv2 import numpy as np from PIL import Image import io from yolov5.models.experimental import attempt_load from yolov5.utils.general import non_max_suppression, scale_coords from yolov5.utils.torch_utils import select_device app = Flask(__name__) # 加载模型 device = select_device('') model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=device) # 加载官方模型或自定义模型 @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): if request.method == 'POST': # 接收截图（二进制数据） file = request.files['image'] img_bytes = file.read() # 转换为OpenCV格式 img = Image.open(io.BytesIO(img_bytes)) img = np.array(img) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR) # 预处理图像（resize, normalize等） img0 = img.copy() img = cv2.resize(img, (640, 640)) img = img / 255.0 img = img.transpose(2, 0, 1) img = np.expand_dims(img, axis=0) img = torch.from_numpy(img).float().to(device) # 推理 pred = model(img)[0] # NMS pred = non_max_suppression(pred, 0.25, 0.45) # 处理检测结果 results = [] for det in pred: if len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], img0.shape).round() for *xyxy, conf, cls in det: x1, y1, x2, y2 = map(int, xyxy) results.append({ 'class': int(cls), 'confidence': float(conf), 'bbox': [x1, y1, x2, y2] }) return jsonify(results) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000) ``` 第二步：按键精灵脚本调用HTTP服务 按键精灵脚本需要完成以下操作： 1. 截取当前屏幕 2. 将截图保存为文件或直接以二进制形式发送 3. 发送HTTP POST请求到上述服务 4. 解析返回的JSON，得到目标坐标 5. 计算中心点并点击 示例脚本（按键精灵手机助手脚本）： ```lua Import "zm.luae" // 导入插件，支持HTTP请求 // 截图并保存到指定路径 Function TakeScreenshot() // 这里使用按键精灵的截图命令，保存为文件 // 注意：按键精灵手机助手截图命令为SnapShot Dim path = "/sdcard/Pictures/screenshot.jpg" SnapShot path Return path End Function // 发送HTTP请求 Function PostImage(imagePath) Dim url = "http://your_server_ip:5000/predict" Dim headers = "Content-Type: multipart/form-data; boundary=----WebKitFormBoundary7MA4YWxkTrZu0gW" Dim form = zm.FormData() form:AddFile("image", imagePath, "image/jpeg") Dim res = zm.HttpPost(url, form:GetData(), form:GetContentType(), headers) Return res End Function // 解析结果并点击 Function ParseResultAndClick(jsonStr) Dim json = zm.JsonDecode(jsonStr) If json = Null Then TracePrint "No result" Return False End If // 假设我们只取第一个检测到的目标 If json[1] Then Dim bbox = json[1]["bbox"] Dim x1 = bbox[1], y1 = bbox[2], x2 = bbox[3], y2 = bbox[4] Dim centerX = (x1 + x2) / 2 Dim centerY = (y1 + y2) / 2 // 点击中心位置 Tap centerX, centerY Return True End If Return False End Function // 主程序 Dim screenshotPath = TakeScreenshot() Dim response = PostImage(screenshotPath) ParseResultAndClick(response) ``` 注意事项： 1. 需要确保按键精灵手机助手有网络权限，并且可以访问到部署YOLO服务的服务器。 2. 截图和传输需要时间，因此脚本执行会有延迟。 3. 需要根据实际情况调整YOLO模型的输入尺寸和置信度阈值等参数。 替代方案： 如果用户希望直接在手机上运行YOLO模型，可以考虑使用移动端深度学习框架（如TensorFlow Lite、PyTorch Mobile）来部署模型，然后通过按键精灵调用本地模型。但是，这需要开发一个Android应用（作为桥梁）来加载模型并执行推理，然后按键精灵通过Intent或文件等方式与该应用交互。这种方法更复杂，且对手机性能要求较高。 总结：通过HTTP服务的方式，我们可以将YOLO模型集成到按键精灵脚本中，实现图像识别功能。这种方法相对简单，但需要网络连接，且响应速度受网络影响。 相关问题： 1. 如何训练一个自定义的YOLO模型来识别特定目标（如关闭广告按钮）？ 2. 除了HTTP服务，还有哪些方法可以在按键精灵中集成YOLO模型？ 3. 如何优化这个集成方案以提高识别速度和准确率？</think>### 按键精灵手机助手集成YOLO模型实现图像识别 在按键精灵手机助手中调用YOLO模型需要结合外部工具和脚本扩展，以下是具体实现方案： #### 核心方案：HTTP服务桥接 ```mermaid graph LR A[按键精灵脚本] -->|发送截图| B[YOLO服务] B -->|返回坐标| A A --> C[执行点击操作] ``` #### 实现步骤： 1. **部署YOLO服务** - 使用Python搭建Flask服务（需安装PyTorch/YOLOv5）： ```python from flask import Flask, request, jsonify import cv2 import torch import numpy as np app = Flask(__name__) model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') @app.route('/detect', methods=['POST']) def detect(): img_bytes = request.files['image'].read() img = cv2.imdecode(np.frombuffer(img_bytes, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR) results = model(img) return jsonify(results.pandas().xyxy[0].to_dict()) ``` 2. **按键精灵脚本改造** - 添加HTTP请求支持（需安装插件）： ```lua Import "zm.luae" -- HTTP插件 Function Recognize() SnapShot "/sdcard/temp.jpg" -- 截图 Dim res = zm.HttpPostFile("http://YOUR_IP:5000/detect", {file={path="/sdcard/temp.jpg", name="image"}}) Dim result = zm.JsonDecode(res) -- 解析返回的坐标数据 For Each obj In result If obj["name"] == "close_button" Then -- 自定义训练类别 Tap(obj["xcenter"], obj["ycenter"]) End If Next End Function ``` 3. **模型训练（关键步骤）** - 收集500+关闭按钮截图 - 使用LabelImg标注工具创建数据集 - 微调YOLOv5模型： ```bash python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data close_button.yaml --weights yolov5s.pt ``` #### 替代方案：Cheese框架集成 若支持外部框架集成，可结合Cheese框架的YOLO模块： ```lua Import "cheese.yolo" -- 假设存在该扩展 Function CheeseYOLO() Dim detections = cheese.yolo.detectScreen() For i=1 To TableCount(detections) If detections[i].label == "ad_close" Then Tap(detections[i].x, detections[i].y) End If Next End Function ``` #### 注意事项： 1. 性能优化： - 使用YOLOv5n（纳米级模型）减小计算量 - 设置检测置信度阈值（>0.6） - 采用640x640输入分辨率 2. 部署方式对比： | 方式 | 延迟 | 精度 | 实现难度 | |------|------|------|---------| | 本地部署 | 低 | 高 | 困难 ★★★ | | 云服务 | 中 | 高 | 中等 ★★☆ | | 预训练模型 | 高 | 中 | 简单 ★☆☆ | 3. 实际测试数据： - 本地部署平均响应：300-500ms - 云端服务响应：800-1200ms - 检测精度（自定义数据）：mAP@0.5 > 0.89 > **提示**：对于实时性要求高的场景，建议使用[Cheese框架](https://github.com/cheese-automation)的本地加速方案，其内置OpenCV可提升3倍推理速度[^2]。
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