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绝地求生 压q python版

python 2023-09-02 21:09:37 733人浏览 安东尼

Python 官方文档:入门教程 => 点击学习

摘要

仅做学习交流,非盈利,侵联删(狗头保命) 2023-06-26 测试可用 一、概述 1.1 效果 总的来说,这种方式是通过图像识别来完成的,不侵入游戏,不读取内存,安全不被检测。 1.2 前置知

仅做学习交流,非盈利,侵联删(狗头保命)

2023-06-26 测试可用

一、概述

1.1 效果

总的来说,这种方式是通过图像识别来完成的,不侵入游戏,不读取内存,安全不被检测。

1.2 前置知识

  1. 游戏中有各种不同的q械,不同的q械后坐力不一样,射速也不同。相同的q械,装上不同的配件后,后坐力也会发生变化。
  2. q械的y轴上移是固定的,x轴是随机的,因此我们程序只移动鼠标y轴。x轴游戏中手动操作。

1.3 实现原理简述

  1. 通过python中的pynput模块监听键盘鼠标。

监听鼠标左键按下,这个时候开始移动鼠标。左键抬起,终止移动。
监听键盘按键,比如tab键,这时打开背包,截屏开始识别装备栏。

  1. 通过Python的pyautogui模块来截屏,可以截取屏幕指定位置。

  2. 通过python的OpenCV模块来处理截取的图片。

  3. 通过SSIM算法来对比图片相似度,获取到装备栏的武器、配件。

  4. 通过python的pydirectinput操作鼠标移动。

二、详解

2.1 pynput监听键盘

import pynput.keyboard as keyboard# 监听键盘def listen_keybord():    listener = keyboard.Listener(on_press=onPressed, on_release=onRelease)    listener.start()

pynput的监听为异步事件,但是会被阻塞,所以如果事件处理事件过长,得用异步处理。

2.2 监听事件

创建了c_equipment类来封装武器信息。
重点在tab键的监听,使用异步来检测装备信息。

def onRelease(key):    try:        if '1' == key.char:            c_equipment.switch = 1 #主武器1        elif '2' == key.char:            c_equipment.switch = 2 #主武器2        elif '3' == key.char:            c_equipment.switch = 3 #手q switch=3的时候不压q        elif '4' == key.char:            c_equipment.switch = 3 #刀具        elif '5' == key.char:            c_equipment.switch = 3 #手雷    except AttributeError:        if 'tab' == key.name:      #tab键异步操作检测            asyncHandle()        elif 'num_lock' == key.name:  #小键盘用来控制程序开关            changeOpen()        elif 'shift' == key.name:               c_contants.hold = False

2.3 pyautogui截屏

检测装备,首先要在打开装备栏的时候,截屏。

pyautogui.screenshot(region=[x, y, w, h])

x,y分别表示坐标,w,h表示宽度和高度。
截取之后,为了方便对比图片,需要将图片二值化,然后保存到本地。

完整代码如下:

import pyautoguidef adaptive_binarization(img):    #自适应二值化    maxval = 255    blockSize = 3    C = 5    img2 = cv2.adaptiveThreshold(img, maxval, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, blockSize, C)    return img2# 屏幕截图def shotCut(x, y, w, h):    im = pyautogui.screenshot(region=[x, y, w, h])    screen = cv2.cvtColor(numpy.asarray(im), cv2.COLOR_BGR2GRAY)    temp = adaptive_binarization(screen)    return temp    def saveScreen():    screen1 = shotCut(1780, 125, 614, 570)    cv2.imwrite("./resource/shotcut/screen.bmp", screen1)

image.png

2.4 素材准备

屏幕截图处理后如上,在装备识别之前,我们需要先准备很多素材图片用来对比。
比如:武器名、q托、握把、q口

image.png

武器名:

m762.bmp

q托

m4.bmp

2.5 裁剪图片

为了方便图片对比,我们需要将截取的装备栏部分的图片裁剪成和素材一样大小的图片。

比如,我们要检测武器一的名字:

#读取之前的截屏screen = cv2.imread("./resource/shotcut/screen.bmp", 0)#裁剪出武器1名字screenWepon1 = screen[0:40, 45:125]#拿裁剪的图片和武器素材的目录作为入参,进行对比w1Name = compareAndGetName(screenWepon1, "./resource/guns/")

2.6 对比图片

#对比图片获取名字def compareAndGetName(screenImg, dir):    #获取目录下所有文件    content = os.listdir(dir)    name = 'none'    max = 0    #遍历文件    for fileName in content:        #使用opencv读取文件        curWepone = cv2.imread(dir + fileName, 0)        #使用SSIM算法拿到图片相似度        res = calculate_ssim(numpy.asarray(screenImg), numpy.asarray(curWepone))        #获取相似度最大的        if max < res and res > 0.5:            max = res            name = str(fileName)[:-4]    return name

SSIM算法:

def calculate_ssim(img1, img2):    if not img1.shape == img2.shape:        raise ValueError('Input images must have the same dimensions.')    if img1.ndim == 2:        return ssim(img1, img2)    elif img1.ndim == 3:        if img1.shape[2] == 3:            ssims = []            for i in range(3):                ssims.append(ssim(img1, img2))            return numpy.array(ssims).mean()        elif img1.shape[2] == 1:            return ssim(numpy.squeeze(img1), numpy.squeeze(img2))    else:        raise ValueError('Wrong input image dimensions.')

到这,我们就能获取到装备栏1位置的武器名字了。

2.7 操作鼠标

知道武器名字后,同理,我们可以获取到装备的配件。
然后,监听鼠标左键按下,然后开始下移鼠标。

我们以m762武器为例:

射速:86, 每一发子弹间隔86毫秒

后坐力:
[42, 36, 36, 36, 42, 43, 42, 43, 54, 55, 54, 55, 54, 55, 54, 55, 62, 62, 62, 62, 62, 62, 62, 62,62, 62, 62, 62, 62, 62, 62, 62, 62, 62, 62, 62, 77, 78, 77, 78]

表示每发子弹打出后,需要在y轴下移的距离,用来与后坐力对冲。

def moveMouse():     #从识别的数据中,再更具当前选择的武器,获取此刻的武器(比如按下1键,武器装备栏1为m762,那么此时武器就是m762)    curWepone = getCurrentWepone()    if (curWepone.name == 'none'):        return    #基础y轴补偿(没任何配件)    basic = curWepone.basic    #射速    speed = curWepone.speed    startTime = round(time.perf_counter(), 3) * 1000    for i in range(curWepone.maxBullets):        #是否可以开火,比如左键抬起,就中断。        if not canFire():            break        #系数,比如按住shift屏息,就需要再原来基础上乘1.33        holdK = 1.0        if c_contants.hold:            holdK = curWepone.hold        #乘以系数后实际的移动距离        moveSum = int(round(basic[i] * curWepone.k * holdK, 2))        while True:            if (moveSum > 10):                #移动鼠标                pydirectinput.move(xOffset=0, yOffset=10, relative=True)                moveSum -= 10            elif (moveSum > 0):                pydirectinput.move(xOffset=0, yOffset=moveSum, relative=True)                moveSum = 0            elapsed = (round(time.perf_counter(), 3) * 1000 - startTime)            if not canFire() or elapsed > (i + 1) * speed + 10:                break            time.sleep(0.01)

代码中的while循环:

其实再第一发子弹射出后,我们只需要下移42的距离,然后计算出需要等待的时间(0.086-移动鼠标的时间),然后第二发子弹射出,以此类推。

while循环的作用是防止屏幕抖动太厉害。因为直接移动42的距离,游戏中抖的厉害,所以我们再86毫秒的间隔里分了多次来移动鼠标。

python中的sleep函数不准确,所以我们要自己来计时,防止错过每发子弹的时间间隔。
不准确还有个好处,随机,正好不用自己来随机防止检测了。

三、最麻烦的部分

每个q的后坐力都不一样,我们需要自己去游戏的训练场,一发发子弹的调试,获取准确的补偿数据。

四、环境安装

https://blog.csdn.net/LookOutThe/article/details/131398983

五、最后

代码上传到gitee,感兴趣的一起交流。
Https://gitee.com/lookoutthebush/PUBG

来源地址:https://blog.csdn.net/LookOutThe/article/details/130639025

--结束END--

本文标题: 绝地求生 压q python版

本文链接: https://lsjlt.com/news/391401.html(转载时请注明来源链接)

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