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  • 工作需要,想实现自动化控制:在电脑屏幕中两个点出现红色,然后用鼠标点击右下方刷新,实现代码如下,可是在实际运行中,运行一段时间就会失效(假死)不结束也不报错。请各位大佬帮忙看看能否有解决方案,谢谢! ...

    实现自动化控制,需求:在电脑屏幕中两个点出现红色,然后用鼠标点击右下方刷新,实现代码如下,可是在实际运行中,运行一段时间就会失效(假死)不结束也不报错。请各位大佬帮忙看看能否有解决方案,谢谢!

    from ctypes import windll
    import win32api
    import win32con
    import time
    from datetime import  datetime
    
    def get_color1(x, y): #获取屏幕固定1像素rgb值
        list1 =[ ]
        gdi32 = windll.gdi32
        user32 = windll.user32
        hdc = user32.GetDC(None)  # 获取颜色值
        pixel = gdi32.GetPixel(hdc, x, y)  # 提取RGB值
        r = pixel & 0x0000ff
        g = (pixel & 0x00ff00) >> 8
        b = pixel >> 16
        return [r,g,b]
    
    def mouse_buten(m,n):#鼠标点击
        width = windll.user32.GetSystemMetrics(0)  # 获取屏幕宽度
        height = windll.user32.GetSystemMetrics(1)  # 高度
        # print(width, height)
        windll.user32.SetCursorPos(m, n)
        win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_LEFTDOWN, m, n)  # 鼠标左键按下
        time.sleep(0.05)
        win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_LEFTUP, m, n)  #鼠标左键抬起0
        time.sleep(1)
    
    h=0
    var = 0
    while var == 0:
        list1 = get_color1(1290, 57)
        list2 = get_color2(1250, 88)
        if (50 < list1[0] < 61 and 170 < list1[1] < 180 and 74 < list1[2] < 106) or \
                (60 < list2[0] < 61 and 60 < list2[1] < 65 and 64 < list2[2] < 66):
            mouse_buten(1220,757)
            now_time = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
            h += 1
            print(h, "刷新成功", now_time)
            time.sleep(3)
        else:
            time.sleep(0.5)
           

     

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  • 安装pyautogui模块pyautogui模块可以向Windows、OSX和Linux发送虚拟按键和鼠标点击。安装依赖在Windows上,不需要安装其他模块。在OSX上,运行sudo pip3 install pyobjc-framework-Quartzsudo pip3 install pyobjc-...

    安装pyautogui模块

    pyautogui模块可以向Windows、OSX和Linux发送虚拟按键和鼠标点击。

    安装依赖在Windows上,不需要安装其他模块。

    在OSX上,运行

    sudo pip3 install pyobjc-framework-Quartz

    sudo pip3 install pyobjc-core

    sudo pip3 install pyobjc在Linux上,运行

    sudo pip3 install python3-xlib

    sudo apt-get install scrot

    sudo apt-get install python3-tk

    sudo apt-get install python3-dev

    #(Scrot是PyAutoGUI使用的屏幕快照程序)。

    在这些依赖安装后,运行pip install pyautogui(或在OSX和Linux上运行pip3),安装pyautogui。

    1. 异常情况处理

    Python能以想象不到的速度移动并点击,它可能由于速度太快导致其他应用程序跟不上。以下有几种方法来防止和恢复自动化问题。

    1.1 注销关闭所有程序来恢复系统。

    1.2 暂停和自动防故障装置设置pyautogui.PAUSE = 1.5之后每个PythonGUI函数调用在执行动作之后,都会暂停1.5s,非PyAtuGUI指令不会暂停

    将鼠标移动到左上角将产生pyautogui.FailSafeException异常,可以设置pyautogui.FAILSAFE=False,禁用自动防故障功能。如果真的遇到好的同事,那算你走运,加油,抓紧学到手。

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    包含python, 爬虫等人工智能软件,以及网络安全、数据挖掘、python web等python技巧的制作方法。

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    2 控制鼠标

    获取屏幕宽高:

    #屏幕分辨率的不同,返回值可能不一样.

    width, height = pyautogui.size()

    2.1 鼠标移动moveto# 移动到x, y 坐标处,用时0.25s

    pyautogui.moveto(x, y, duration=0.25)

    moveRel# 相对于当前位置移动鼠标,x、y可以为负数

    pyautogui.moveRel(x, y, duration=0.25)

    获取鼠标当前的位置

    调用pyautogui.position(),可以获得鼠标当前的位置。它将返回函数调用时,鼠标x、y坐标的元组。

    2.2 点击鼠标鼠标点击,就调用 pyautogui.click()方法。默认 情况下,点击将使用鼠标左键,点击发生在鼠标当前所在位置。

    可以传入x、y坐标作为可选的第一第二参数, 点击做标为x, y处。

    如果想指定鼠标按键,就加入button关键字参数,值分别为'left'、'middle'或'right'。例如,pyautogui.click(100, 150, button='left')

    实现点击也可以调用pyautogui.mouseDown(),这只是按下鼠标按键,再调用pyautogui.mouseUp(),这只是释放鼠标按键。这些函数的参数与click()相同。实际上,click()函数只是这两个函数调用的方便封装。

    为了进一步方便,pyautogui.doubleClick()函数只 执行 双击鼠标左键。pyautogui.rightClick()和pyautogui.middleClick()函数将分别执行双击右键和双击中键。如果真的遇到好的同事,那算你走运,加油,抓紧学到手。

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    2.3 拖动鼠标

    PyAutoGUI提供了pyautogui.dragTo()和pyautogui.dragRel()函数,将鼠标拖动到一个新的位置,或相对当前位置的位置。

    # 拖动到x, y 坐标处,用时0.25s

    pyautogui.dragTo(x, y, duration=0.25)

    # 相对于当前位置拖动鼠标,x、y可以为负数

    pyautogui.moveRel(x, y, duration=0.25)

    2.4 滚动鼠标

    pyautogui.scroll(d)。 传入一个整型,向上或向下滚动 d单位。单位的意义在每个操作系统和应用上不一样, 所以 必须试验,看看在当前情况下滚动多远。滚动发生在鼠标的当前位置。传递正整数表示向上滚动,传递负整数表示向下滚动。

    3 处理屏幕

    pyautogui有屏幕快照的功能,可以根据当前屏幕的内容创建图形文件。这些函数也可以返回一个Pillow的Image对象,包含当前屏幕的内容。

    3.1 获取屏幕快照

    调用pyautogui.screenshot()可以获取屏幕快照。

    import pyautogui

    img = pyautogui.screenshot()

    img是屏幕快照的Image对象,img是完全不透明的,这就是让程序"看到"屏幕的方法。

    3.2 分析屏幕快照

    假设程序中有一步是点击灰色按钮,那么在调用click()方法之前可以进行校验,查看要点击处的像素,如果颜色和灰色按钮不一致,那么就可以知道程序出问题了。

    匹配颜色:PyAutoGUI的pixelMatchesColor(x, y, (r,g,b))可以对颜色进行匹配,如果颜色一致返回true。第三个参数(r,g,b)必须是RGB颜色元组,并且颜色完全匹配才会返回True。

    4 图像识别

    PyAutoGUI可以同过屏幕某一部分的截图去找它在屏幕中的坐标:

    >>>import pyautogui

    >>>pyautogui.locateOnScreen('submit.png')

    (643,745,70,29)

    locateOnScreen()函数返回4个整数的元组,是屏幕上首次发现该图像时左边的x坐标、顶边的y坐标、宽度以及高度。如果屏幕上找不到该图像,locateOnScreen()函数将返回None。要成功识别屏幕上的图像必须与提供的图像完全匹配。即使只差一个像素,locateOnScreen()函数也会返回None。

    如果该图像在屏幕上能够找到多处,locateAllOnScreen()函数将返回一个Generator对象。可以将它传递给list(),返回一个4整数元组的列表。(locationList=list(generator))。

    5 控制键盘

    5.1 输入字符串

    pyautogui.typewrite()函数向计算机发送虚拟按键。这些按键产生什么效果,取决于当前获得焦点的窗口和文本输入框。(可能需要先向文本输入框发送一次鼠标点击,确保它获得焦点。)

    例如:

    >>> pyautogui.click( 100, 100); pyautogui.typewrite('Hello world!')

    # 同一行中有两条指令用分号隔开

    默认情况下,typewrite()函数将立即打印出完整字符串。可以传入可选的第二参数,在每个字符之间添加短时间暂停。

    例如,pyautogui.typewrite('Helloworld!',0.25)将在打出H后等待1/4秒。打出e以后再等待1/4秒。这种渐进的打字机效果,对于较慢的应用可能有用,它们处理击键的速度不够快,跟不上pyautogui。

    对于A或!这样的字符,pyautogui将自动模拟按住Shift键。

    5.2 使用特殊按键(enter、shift等等)

    不是所有的键都很容易用单个文本字符来表示。例如把Shift键或左箭头键,那么这些特殊键如何使用呢?

    在PyAutoGUI中,这些键表示为短的字符串值:'esc'表示Esc键,'enter'表示Enter。

    除了单个字符串参数,还可以向typewrite()函数传递这些键字符串的列表。例如,以下的调用表示按a键,然后是b键,然后是左箭头两次,最后是X和Y键:

    >>>pyautogui.typewrite(['a','b','left','left','X','Y'])

    因为按下左箭头将移动键盘光标,所以这会输出XYab。PyKeyboard 属性55a1a7367db33b46fea0c4271927f078.png

    5.3 按下和释放键盘

    就像mouseDown()和mouseUp()函数一样,pyautogui.keyDown()和pyautogui.keyUp()将向计算发送虚拟的按键和释放。它们将根据参数发送键字符串。方便起见,pyautogui提供了pyautogui.press()函数,它调用这两个函数,模拟完整的击键。

    5.4 热键组合

    例如,对于Ctrl-C,pyautogui.hotkey('ctrl', 'c')

    对于Ctrl-Alt-Shift-S 热键组合显示 Style(样式)窗口。 只要调用hotkey('ctrl', 'alt', 'shift', 's')。

    小结

    本章介绍了许多不同函数,下面是快速的汇总参考:

    moveTo(x,y)将鼠标移动到指定的x、y坐标。

    moveRel(xOffset,yOffset)相对于当前位置移动鼠标。

    dragTo(x,y)按下左键移动鼠标。

    dragRel(xOffset,yOffset)按下左键,相对于当前位置移动鼠标。

    click(x,y,button)模拟点击(默认是左键)。

    rightClick()模拟右键点击。

    middleClick()模拟中键点击。

    doubleClick()模拟左键双击。

    mouseDown(x,y,button)模拟在x、y处按下指定鼠标按键。

    mouseUp(x,y,button)模拟在x、y处释放指定键。

    scroll(units)模拟滚动滚轮。

    正参数表示向上滚动,负参数表示向下滚动。

    typewrite(message)键入给定消息字符串中的字符。

    typewrite([key1,key2,key3])键入给定键字符串。

    press(key)按下并释放给定键。

    keyDown(key)模拟按下给定键。

    keyUp(key)模拟释放给定键。

    hotkey([key1,key2,key3])模拟按顺序按下给定键字符串,然后以相反的顺序释放。

    screenshot()返回屏幕快照的Image对象。

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    游戏截图

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  • Python+ADB实现自动点赞和文字识别

    千次阅读 2019-05-22 11:02:40
    获取屏幕 截图预处理 文本识别 字符串与子串 组装 实际测试 总结 为什么要做这个呢? 在各类直播平台,都有对主播点赞的功能,有一些直播平台(例如淘宝直播)的点赞按钮是可以无限点击的(为什么要双击...

    原文发表在:微信公众号【老潘家的潘老师】

    项目github地址:https://github.com/divertingPan/Auto_Lottery

    目录

    为什么要做这个呢?

    自动点赞

    获取点击的位置

    自动点赞

    检测有没有抽奖

    获取屏幕

    截图预处理

    文本识别

    字符串与子串

    组装

    实际测试

    总结


     

    为什么要做这个呢?

    在各类直播平台,都有对主播点赞的功能,有一些直播平台(例如淘宝直播)的点赞按钮是可以无限点击的(为什么要双击666,明明可以无限击)。在淘宝直播中,主播看到自己收获很多赞之后,有概率放一些粉丝福利,某些福利是以抽奖为形式的,粉丝们在互动区疯狂发送关键字,主播随机截图,并给在截图中的粉丝送出福利。这个过程需要粉丝疯狂的点赞,以及实时盯着屏幕以防什么时候开始刷屏抽奖。如果全程亲自操作,依靠自己手动点击的话,不能解放双手,是非常拉低做事效率的。如果依靠自己盯着屏幕看,也是非常原始的做法。

    所以,如果能有一个自动点赞+自动窥屏的外挂将会让我们在薅羊毛的路上满载而归。

    鉴于之前已经有同学实现了自动挖掘抖音美女的案例,所以这个想法终于有了一丝付诸实践的曙光,潘老师和这位同学一样使用了Python+ADB的方式来实现。

    Python大家都很熟悉,人生苦短,我用Python。

    ADB(Android Debug Bridge)则是一种通过电脑调试控制安卓设备的技术,我可以在电脑上输入指令,达到和手工操作一样的效果(比如说我可以用电脑控制安卓手机点开某个应用,点击某个按钮等等)。仿佛开了外挂一样舒爽。

    (前期准备工作需要安装:Python环境,opencv,pillow,ADB并配置好环境变量,免费注册一个百度文本识别的账号)

    自动点赞

    获取点击的位置

    我想知道点击了屏幕之后,这个点的位置是多少,该如何操作?

    首先连接电脑与手机,手机打开USB调试,接着在电脑上打开cmd输入

    adb shell getevent

    这时cmd会等待点击。

    我点击了键盘上a字母的位置,cmd给出了以下信息。找到下面的信息,最后位置的十六进制数就是坐标,换算成十进制即可。

    /dev/input/event4: 0003 0035 XXXXXXXX
    /dev/input/event4: 0003 0036 YYYYYYYY

     

    自动点赞

    首先,ADB语句控制点击屏幕上某一点的指令是:

    adb shell input tap 123 456

    其中的123 456是点击位置的坐标,这个坐标可以通过上一节方式获取。经过测试,淘宝直播的右下角点赞按钮坐标大概是(1015, 1730)。

    为了避免让淘宝觉得这个操作太机器人,所以不让他每次都点击到这个固定点,让他随机出现一个偏移(虽然仔细想想好像这样做也没什么意义)。

    为了一直点下去,加一个循环进去,使用for循环,可以指定给主播点多少个赞。同样地,为了不让淘宝觉得点击速度太均匀,加入一个随机的延迟。点赞主要的部分就是如下代码了:

    import os
    import time
    import random
    
    def click_hearts(i):
        delay = random.uniform(0.1, 0.5)
        time.sleep(delay)
        randomX = str(random.randint(-15, 15) + 1015)
        randomY = str(random.randint(-20, 20) + 1730)
        cmd = 'adb shell input tap ' + randomX + ' ' + randomY
        os.popen(cmd)
        print('%s%d, %s%f%s, %s(%s,%s)'%('已点赞 X', i, '延迟', delay, 's',
              '点击坐标:', randomX, randomY))
              
    for i in range(1,21): # 自动点赞20次
        click_hearts(i)

    实际测试一下,我们先使用这个方法点一点键盘上的a字母看看:

     

    嗯还是可以的。

    检测有没有抽奖

    获取屏幕

    ADB截取屏幕的指令是:

    adb shell screencap -p /sdcard/autolottery.png

    其中-p后面接的是存放的路径和文件名。

    ADB把文件从手机中拷贝出来的指令是:

    adb pull /sdcard/autolottery.png ./img

    第一个路径是手机中文件的路径和文件名,后一个路径是存放在电脑中的路径,./img表示存在当前py文件目录下的img文件夹里。

    在python中给Android发送ADB指令则通过调用系统cmd实现,让python帮你把引号里面的句子输进cmd并且执行:

    def get_screen():
        os.system('adb shell screencap -p /sdcard/autolottery.png')
        os.system('adb pull /sdcard/autolottery.png ./img')

    截图预处理

    由于直接拿来截图进行文本识别,正确率较低(经过测试实际是非常低了),所以需要对源图像处理一下。这里需要安装opencv和pillow。

    首先裁剪出文本区域,尽量去除干扰。

    import cv2
    from PIL import Image
    
    def cut_image():
        # 裁出文字识别区
        image = Image.open('img/autolottery.png')
        box1 = (0, 1100, 800, 1700) #设置图像裁剪区域(left, upper, right, lower)
        image1 = image.crop(box1)
        image1.save('img/textarea.png')

    然后将该区域二值化,提升识别率,由于要识别的文字部分颜色是纯白,所以阈值可以设的大一些:

    def extract_text():
        # 图像分割
        image = cv2.imread("img/textarea.png")
        image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转灰度图
        (T, threshInv) = cv2.threshold(image, 230, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # 反阈值化,阈值为215
        cv2.imwrite('img/textextract.png', threshInv)

    原图:

    处理后:

    文本识别

    二话不说,直接怼百度的文本识别。百度毕竟是汉语起家,识别汉语的准确度还是很高的

    from aip import AipOcr
    # 配置百度AipOcr
    APP_ID = '自己去注册'
    API_KEY = '自己去注册'
    SECRET_KEY = '自己去注册'
    
    client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
    
    def baidu_ocr_text():
        # 百度文本识别AipOcr
        image = open('img/textextract.png', 'rb').read()
        msg = client.basicGeneral(image)
        text = 'result:\n'
        for i in msg.get('words_result'):
            text += (i.get('words') + '\n')
        print(text)
        return text

    看一下识别上面图片的结果:

    在识别简体中文的同时,不耽误识别数字,实际上识别中文的同时英文字母也可以识别但是准确率低一些。

    字符串与子串

    这种基本算法(虽说潘老师算法很渣)就不需要解释很多了,送分题。

    def string_lottery(m_str, sub_str):
        count = 0
        # 第一层循环,从主字符串的第0个元素开始
        # 第二层循环,通过切片获取下标从i开始与子字符串长度一致的字符串,并与字符串比较,如果等于子字符串则count+1
        for i in range(len(m_str)-1):
            if m_str[i:i+len(sub_str)] == sub_str:
                count += 1
        return count

    组装

    当我们有了获取屏幕,并且识别其中文本的能力,那就让他自动为我们检测有没有出现抽奖契机,根据经验,如果屏幕中有4条以上抽奖关键字,证明抽奖要开始了,大家已经躁动起来了,所以要让刚刚识别出的那串文本里出现“指定关键字”这个子字符串数量大于等于4即可。

    直接怼,不解释:

    import ctypes
    
    while 1:
        get_screen()
        cut_image()
        extract_text()
        text = baidu_ocr_text()
        string_count = string_lottery(text, "抽奖")
        if string_count >= 4:
            ctypes.windll.user32.MessageBoxW(0, '要抽奖了,关键词出现次数:'
                 + str(string_count), '抽奖了', 0)
            break

    因为目前时间主播还没有开播,所以先自己拿备忘录打几个字试试。

     

    实际测试

    可悲的事情发生了,测试的时候发现主播已经调整了抽奖方式,多数奖品用随机放出的“狂戳福利按钮”送出了,晚上只出了一次刷屏抽奖的方法。所以,这件事情告诉我们,产品研发就是在和时间赛跑。

    所以,下次开发自动检测“狂戳福利按钮”并自动狂戳的外挂?

    实际测试效果(关键字:“有草”):

     

    在这个外挂的辅助下,潘老师还是没有抽到奖,也许这就是,非命不改。

     

    总结

    运气差这种事,用python都拯救不了。


    其实单看这个外挂还是有很多成长空间的,例如:

    【点赞】可以先检测用户点击的坐标,接受并传递给代码里的坐标。节省事先查坐标的时间和精力。

    【抽奖】可以改造关键字的部分,不需要手动指定关键字,智能识别刷屏的字符串。再者还可以添加自动打字参与刷屏,以及自动检测抽奖结果,实现全自动无人值守式抽奖。


     

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  • Android屏幕手势检测的原理是由于触摸事件的检测与识别比较繁琐,因此Android提供了手势检测器帮助开发者识别手势。利用手势检测器可以自动辨别常用的几个手势事件,如点击、长按、滑动等,从而使开发者专注于业务...
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  • 苹果X手机设置人脸识别可以通过“设置”录入人脸相片来开启,具体方法如下: 1、在苹果X手机找到“设置”功能知,点击进入设置页面。...6、苹果X会自动进行面部数据录入,等待片刻即可成功开启iPho
  • 基本思路就是利用pyautogui库识别屏幕中的按钮并进行一系列点击操作,因为个人知识薄弱,前前后后折腾好久,踩了好多坑,故特此记录。其中最麻烦的就是关于要操作的应用窗口的激活。如果要操作的窗口没有获得焦点,...
  • 摘要:阿香婆Ashampoo Snap ...自动编号,支持 7 种语言的智能 OCR 识别,延时录制功能,都将帮助您充分使用截取的图片。突出图片上的需要注意的重点,模糊敏感信息,或高亮显示重点段落。这是专为您定制的截图工具!
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  • sqlmap是一个开源渗透测试工具,它可以自动检测和利用SQL注入漏洞并接管数据库服务器的过程。 它具有强大的检测引擎,针对最终渗透测试仪的众多利基功能,以及广泛的开关,包括数据库指纹识别,从数据库中获取数据...
  • 这篇其实算是笔记许多测试框架都能完美的完成自动化测试,但是很不幸我遇到的是用C++写的COCOS程序而且界面上有些动态ICON导致类似POCO这种图片识别的测试框架也力不从心所以最终只能用最原始的方法进行ADB的点击模拟...
  • 本软件是从网上下载的一个源码改编的本站新增加了网页自动填表,网站排名查询,屏幕截图等实用功能,本软件可以识别大多数网页表单,实现自动填表,表单内容在本程序下zgsxx.ini里更改 用户名为:xxplfbrj21 密码是:...
  • 一个基于python的自动玩游戏辅助

    千次阅读 2020-06-21 13:50:26
    业余时间我会玩一玩游戏,然而并不是所有所有的游戏内容都会让我一直保持着兴趣。...心血来潮,调研了几种基于屏幕色块识别来进行点击的实现方案。 不言而喻,Python在当下的互联网环境中也是名列前茅的大哥。 ...

空空如也

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