用Python实现QQ游戏大家来找茬辅助工具

　　好久没写技术相关的文章，这次写篇有意思的，关于一个有意思的游戏——QQ找茬，关于一种有意思的语言——Python，关于一个有意思的库——Qt。

　　这是一个用于QQ大家来找茬（美女找茬）的辅助外挂，开发的原因是看到老爸天天在玩这个游戏，分数是惨不忍睹的负4000多。他玩游戏有他的乐趣，并不很在意输赢，我做这个也只是自我娱乐，顺便讨他个好，毕竟我们搞编程的实在难有机会在父辈面前露露手。本来是想写个很简单的东西，但由于过程中老爸的多次嘲讽，逼得我不得不尽力完善，最后形成了一个小小的产品。

　　接触Python是2010年，相见恨晚，去年拿它写了些小玩意，离职前给前公司留下了一个Python+wxPython的工作工具，还挺受欢迎。换公司后努力学习C++&Qt，很后悔当初选择了wxPython而不是PyQt，没能一脉相承。使用Qt越久，不得不越来越喜欢，写这个东西正好就用上了。

　　话不多说，进入正题。这不是一篇完整的代码讲解，只是过程中的一些技术做个分享，包括后来被放弃的一些技术点。当初搜索这些东西也挺费力的，在这做个笔记，后来者也许能搜到收益。

　　辅助工具在游戏中增加了两个按钮，点击“对比”则自动找“茬”，用蓝色小框标识，点击“擦除”清除标识。

　　下载地址：，但不能直接点Download图标，不然下下来是一个Readme.txt，点“Browse All Files”寻找需要的版本。

　　QQ找茬是个对话框窗口，Class是“#32770”，这种窗口桌面上有很多，所以还配合了标题“大家来找茬”匹配，又因为是中文，所以第一行指定了使用gbk编码，否则要么找不到，要么运行出错。

　　提取图片采用了截屏的方式，找到窗口后将窗口提到最前，再作窗口截屏。截屏使用了大名鼎鼎的Python Imaging Library (PIL)库。

　　PIL是一个强大的Python图形库（使用文档），待会的对比分析也须要用到。ImageGrab是PIL的一个模块，用于图像的抓取。不带参数的ImageGrab.grab()进行全屏截屏，返回一个Image对象，也可使用一个元组作为参数指定要截取的范围（左上与右下两点的坐标），这两种截屏都是不带鼠标指针的，还有一个ImageGrab.grabclipboard()可从系统剪贴板采集图像。

　　得到Image图像后可用show()方法，使用系统默认的图像查看工具打开，方便调试，也可以用save(filename)保存成文件，对应的可以Image.open(filename)打开获得多条件搜索asp源码的方法有几种类型图片和视频下载。

　　grab得到了一个包含左右图片的Image对象后，用crop(box)方法可裁剪得到其中指定的区域，分别拿到左右两个游戏图片。

　　很自然想到把两图裁剪成N个小图片分别对比，左右统一区域对应的小图片不相等则为“茬”区，唯一的问题是怎么判断两个图片内容不一致？

　　一开始以为很会有些麻烦，直到发现了Image.histogram()函数，该函数用于得到图像的颜色直方图。我平常也爱好摄影，知道直方图可以表示一张图片中各种亮度（或颜色）的数量，两张自然图片的直方图基本是不一样的，除非两图对称、颜色一致但排列不一，但就算如此，将两图继续分割下去，其子图的直方图也会不一样。直方图就是一种图形到数值的转换，对比两图的颜色数值就可知是否存在差异。

　　一张用RBG颜色格式的图像，histogram()函数将返回一个长度为768的数组，第0-255表示红色的0-255，第256-511表色绿色的0-255，第512-767表色蓝色的0-255，数值表示该颜色像素的个数。因此，histogram()列表所有成员之和等于改图像的像素值 x 3。

　　将函数返回的红绿蓝差值相加，如果超过了预定定的阀值2000，则表示该区域不同。这个计算方式有点“土”，但对这次要解决的问题很有效，就没再继续改进。

　　大图是500x450，分隔成10x10的小块，定义一个50x45的二位数组存储结果，分别比较后将差值大于阀值的数组区域标记为1.

　　最初我用了PyWin32的一些函数，获得游戏窗口句柄后直接在上面绘制，但我不太熟悉Windows编程asp教程，不知道如何解决游戏自身重绘后将我的标记擦除的问题，然后搬来了Qt。用Qt创建了一个和游戏大小一样透明的QWidget窗口，叠加在游戏窗口上，用遮罩来绘制标记。标记数据已记录在result数组中，在指定的位置绘制一个方格则表示该区域左右不同，要注意两个方格间的边界不要绘制，避免格子太多干扰了游戏。除标记外，还绘制了两个按钮来触发对比与擦除。

　　最初我是用的托盘图标是一个.ico文件，执行脚本可以正常显示，但打包成exe后执行在托盘上显示为一个空白图标，用Python的idle工具编译运行也是空白。尝试多次后发现：PyQt的托盘图标不能使用.ico文件，否则会显示空白，换成png格式素材就没问题！

　　Qt使用一个.qrc格式的xml文件管理素材，代码用可用:xxxx.png的方式引用资源文件中的素材，这在PyQt中同样支持。

　　命令，将资源文件转成一个python模块，在代码中import resources，则可以用这样的方式使用图像素材

　　这个工具是给别人用的，肯定不能以py脚本的形式发布，我使用了cx_Freeze来打包为可执行程序。

　　则会在当前路径下创建个build目录，打包的程序就在其中一个exe.win-amd64-2.7的目录中，运行exe即可执行，与Python无二。可惜这个包太大了一些，整个目录达到了30M。

　　为了让exe程序也有一个好看的图标，在最后一行中的executables参数中指定了icon = icon.ico，这个图标就最好使用多页的.ico格式(16x16,32x32,48x48...)，让程序在各种显示环境下（桌面、文件夹）都有原生的显示。

　　如果打包的时候必须使用独立的资源，可在buildOptions字典参数中增加一条include_files = [xxx.dat]配置，这样在打包时会将python脚本目录中的xxx.dat文件拷贝到exe目录中，不写的话就得人工拷贝了。

　　Python中有个魔术变量可以得到脚本自身的名称，但转换成exe后该变量失效，这时得改用sys.executable获得可执行程序的名称，可用hasattr(sys, frozen)判断自己是否已被打包，下面是一个方便取绝对路径的函数：

　　文中的第三方模块都可以Google获得下载地址，有些库没有Win7 64位的原始版本(比如PIL)，但可到

　　本篇文章给大家带来的内容是关于Python如何筛选序列中的元素 ，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。1、需求序列中含有一些数据，我们需要提取其中的值或根据某些标准对序列做删减，2、解决方案要筛选序列中的数据，通常最简单的方法是使用列表推导式。例如：my...查看详情

　　对于英文文本分句比较简单，只要根据终结符.划分就好，中文文本分句看似很简单，但是实现时会遇到很多麻烦，尤其是处理社交媒体数据时，会遇到文本格式不规范等问题。下面代码针对一段一段的短文本组成了文档分句import redef cut_sent(infile, outfile):...查看详情

　　前言这篇文章主要介绍了linux中如何使用python3获取ip地址,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下。一、不带参数#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import o...查看详情

　　Python 处理 JSON 数据时，dumps 函数是经常用到的，当 JSON 数据中有特殊类型时，往往是比较头疼的，因为经常会报这样一个错误。自定义编码类#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-# Author: wxnacy(w...查看详情

　　如下所示：list=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,11,0,13,14,15,16,17,18,19,20]#把list分为长度为5的4段for j in range(0,len(list),5): matrix.append(list[j:j+5])matrix=...查看详情

　　在pycharm使用过程中，对于每次新建的python文件的时候，关于代码编写者的一些个人信息快捷填写，使用模板的方式比较方便。方法如下：1.打开pycharm，选择File-Settings2.Editor –> File and Code Templates –>...查看详情

　　最近由于开发业务量陡增，脚本一个接一个，一天好几个，为了便于后期的维护和调优，我习惯在前面加一些跟脚本相关的信息，如业务需求、开发思路、实现过程、开发周期、时间等等，因此做一个模版是必不可少的了，方法如下：尽量做成世上最详细（没有之一）1、左上角File2、Settings3、E...查看详情

　　最近学习python，刚好学到了gui(tkinter)相关的知识，顺便一提，我学python用的是《programming python 4edition》这本书，在这里小小的推荐一下，感觉还不错。昨天在做一个简单的文本编辑器的时候,想要在窗口启动的时候就默认是最大化的，但是不...查看详情

　　今天分享一下django的账号密码登陆，前端发送ajax请求，将用户名和密码信息发送到后端处理，后端将前端发送过来的数据跟数据库进行过滤匹配，成功就跳转指定页面，否则就把相对应的错误信息返回，同时增加一个小功能，在规定时间内超过规定的登录次数，就锁住无法登陆，等下一个时间段再允许...查看详情

　　最近几天了解了一下人脸识别，应用场景可以是图片标注，商品图和广告图中有没有模特，有几个模特，模特的性别，年龄，颜值，表情等数据的挖掘。基础的识别用dlib来实现，dlib是一个机器学习的包，主要用C++写的，但是也有Python版本。其中最流行的一个功能是Facial Landm...查看详情