gm手游平台源码
玩过电脑游戏的同学当然对很熟悉，但是你在使用的时候有没有想过如何制作一个呢？
我打开4399小游戏网，点开了一个不知名的游戏。嗯，寿司师傅一边有材料，客人过来就说要求。
按菜单给他端上来就行了~
首先需要说明的是，这里的游戏概念和那些大型网游的是不一样的。不能自动打怪物，不能喝药，不能躲避GM………做这个插件有什么用？这个问题问得好。没用的。除了可以浪费一点时间，提高自己的编程技巧，为插件增加一点点基础之外，没什么用。如果你是抱着做一个打不开的插件的目标来的，你会失望的。请尽快绕道。我的目的很简单，就是自动玩这个小游戏。
1.
工具的准备
需要安装Autopy和PIL和pywin32软件包。
Autopy是一个自动化的python库，可以模拟一些鼠标和键盘事件，访问屏幕。最初，我想使用win32api来模拟输入事件，但我发现这是相对简单的使用。最糟糕的是它是跨平台的。请搜索并安装它。
PIL，这是著名的Python图像处理1号，下面将解释如何使用它。
其实pywin32不是必须的，但是为了方便(鼠标自行移动，如何结束)，建议安装。哦，对了，我是在win平台上做的，插件大概只有windows用户需要。
截图和图像处理工具
截屏是获取游戏图像，用于分析游戏提示。事实上，没有专门的工具可以将打印屏幕直接粘贴到图像处理工具中。我用的是PicPick，挺好用的，个人用户免费。图像处理就是获取各种信息，我们需要用它来得到排序的图像，保存下来供外界分析判断。我用的是PhotoShop…不要告诉Adobe，其实PicPick自带的图像编辑器就够了，只要能查看图像坐标和剪切粘贴图片就行，不过我习惯PS了~
看这个游戏，有8种菜式，每种菜式都有固定的做法。一旦顾客坐下，他的头上会有一幅画。看看这幅画，你就知道他想要什么了。点选左边的原料区域，然后点选…不知道叫什么。像竹简一样，菜做好了，再把准备好的菜拖到顾客面前。
客户头上显示的图片位置是固定的，总共只有四个位置，所以我们可以一个一个的分析，而且原料的位置也是固定的，每一道菜的做法也更清晰，所以我们可以判断程序可以帮我们做出一顿美味的饭菜并端上来，所以钱滚滚而来:)
2.
移动鼠标
该命令将使鼠标快速移动到指定的屏幕坐标。你知道屏幕坐标是什么吧？左上角是(0，0)，然后向右下方递增，所以1024×768屏幕的右下角坐标是…你猜对了，是(1023767)。
遗憾的是，如果你实际使用这个命令，然后用autopy.mouse.get_pos()获取当前坐标，你会发现它不是在(100，100)上，而是更小，比如我机器上的(97，99)，这和分辨率有关。这个动作就是windows中的用户和mouse_event函数。如果不知道api，知道就好，但是这个坐标不是很准确。虽然我很好奇，但我能看懂autopy的源代码，我发现他计算绝对坐标的算法有问题:
point . x * = 0x ffff/GetSystemMetrics( _ CX screen)；这里先做除法再做乘法，学过一点计算方法的人应该知道，对于整数运算，要先乘后除，否则会有很大误差。如果他写道:
point . x = point . x * 0x ffff/GetSystemMetrics( _ CX screen)；会精确很多，虽然理论上会慢一点，但是我懒得改代码重新编译。差了几个像素，在这里对我们影响不大~要吸取教训。
3.
点击鼠标
这个相对简单，但是要记住这里的操作非常非常快。也许你还没反应过来就完成了游戏，所以你失败了…所以如果有必要，请睡一会儿。
4.
键盘操作
这次我们没有用键盘，我就不说了。
怎么会？分析一下客户头上的形象就好了。来，先从获取图像开始~
打开你喜欢的图片编辑器，开始测量~我们需要知道图片在屏幕上的具置，可以用尺子测量。本来直接测量也是可以的，但是我用的是图片左上角的位置(也就是点1)作为参考位置，所以一旦图片发生变化，我们只需要修改一个点的坐标，否则每一个点都要重写，不是一件开心的事情。
看最左边客户头部的图像，我们需要两个点来确定这个范围，分别是图像的左上角和右下角，也就是点2和点3。后面还有三个客户位，只需简单加一个增量，for循环就是为此而生的！
同样，我们的原材料的位置，“竹席”的位置等等都可以通过这种方式获得。注意游戏画面左上角的相对位置。至于抓图的方法，PIL的ImageGrab非常好用，autopy也能抓图。为什么不呢？下面我就来说说。
5.
分析图像
我们的插件出现了一个非常棘手的问题。我们如何知道我们获得的图像是哪道菜呢？对于人眼来说…即使是狗眼，这也是一个很容易的问题，“一眼就能看出来”！没错，这就是人比机器强的地方。我们做简单的事情，但是电脑很笨，分不清楚。
自动解剖图像限制
如果你看过autopy的api，你会发现它有一个带有find_bitmap方法的位图包，就是在一个大图中寻找一个小样图。如果你够聪明，你可以认为我们可以把整个游戏画面切掉，然后准备所有菜品的小图像。我们可以通过这种方法找出哪道菜叫。
的确，一开始我也有过这样做的冲动，但马上就放弃了…这个方法速度就更不用说了。它有一个“完全匹配”的条件。如果图像上某个像素的RGB值为1，就找不到了。
我们知道flash是矢量图。它缩放后在屏幕上显示一个点阵图片，这里的变量非常大。理论上，同样的输入，同样的算法，得到的结果肯定是一样的，但是因为画图背景的原因，总会有一点差距，导致这个奇妙的功能无法使用…
嗯，不能用是好事。不然我怎么能推导出我们高明的图像分析算法呢？
相似图像搜索原理
相信你一定用过谷歌的“以图搜图”功能。如果没有，你就落伍了。试试看！当你进入一张图片时，它会给你展示所有和这张图片相似的图片，所以当你找到一张喜欢的图片，又觉得它太小不适合做壁纸时，基本上可以通过这个方法找到合适的~
我们会用类似于此的原理来判断用户的点餐。当然，我们的算法不可能像谷歌的那么复杂。知乎上有一篇非常好的文章描述了这个问题。有兴趣的可以看看。我会直接给出实现:
因为这是类的一个方法，所以有个self参数，无视它。这里的img应该传入一个Image对象，可以使读入图像文件后的结果，也可以是截屏后的结果。而缩放的尺寸（18,13）是我根据实际情况定的，因为顾客头像上的菜的图像基本就是这个比例。事实证明这个比例还是挺重要的，因为我们的菜有点儿相似，如果比例不合适压缩后就失真了，容易误判（我之前就吃亏了）。因为这是类的一个方法，有一个self参数，所以忽略它。这里的img要传入一个Image对象，可以是读取图像文件后的结果，也可以是截屏后的结果。缩放尺寸(18，13)是我根据实际情况确定的，因为菜在顾客头上的形象基本就是这个比例。原来这个比例挺重要的，因为我们的菜有点相似。比例不合适，压缩后会失真，容易误判(我之前吃过亏)。
得到一张图片的“指纹”后，我们就可以和标准的图片指纹进行对比了。怎么比较？我们要用“汉明距离”，即两个字符串对应位置上不同字符的个数。实现也非常简单…
Defhamming _ dist (self，hash1，hash2):返回sum (ITERTools。IMAP(操作员。NE，hash1，hash2))好吧，我们可以用准备好的标准图像，然后提前读取存储计算特征码，然后截图对比。距离最小的就是对应的菜。代码如下:
初始距离为50。如果抓取的图像与任何菜单相比都大于50，说明什么？
说明当前位置的形象不是菜，说明客户还没有坐到那个位置，或者我们已经把游戏最小化了(老板在这里)，所以处理起来很重要，不要随意找一个最接近但完全不相关的菜。
6.
自动烹饪
这个问题很简单，我们只需要记录下菜单的原材料，然后点击相应的位置。我把它写成一个类来调用:
这是这个插件里技术含量最低的一个类:)请原谅我没有写评论和doc，因为它们很简单，相信你懂。
“我是一个从事开发多年的老Python程序员。我辞掉了工作，目前正在做自己的Python个人裁缝课程。今年年初，我花了一个月的时间整理了一本最适合2019年的干货Python学习，从最基础的到各种框架，送给每一个喜欢Python的小伙伴。如果想获取，可以在后台01给我写信免费获取。”
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