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python 版本：3.5
opencv 下载链接：
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv
选择版本：opencv_python‑3.4.1‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl
pywin32 下载链接：
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pywin32
选择版本：pywin32-223-cp35-cp35m-win_amd64.whl
'''
import metching
import cv2
import numpy as np
import win32api
import win32gui
import win32con
from PIL import ImageGrab
import time
from config import *
# 获取窗体坐标位置(左上)
def getGameWindowPosition():
# FindWindow(lpClassName=None, lpWindowName=None) 窗口类名 窗口标题名
window = win32gui.FindWindow(None,WINDOW_TITLE)
# 没有定位到游戏窗体
while not window:
print('定位游戏窗体失败，5秒后重试...')
time.sleep(5)
window = win32gui.FindWindow(None,WINDOW_TITLE)
# 定位到游戏窗体
win32gui.SetForegroundWindow(window) # 将窗体顶置
pos = win32gui.GetWindowRect(window)
print("定位到游戏窗体：" + str(pos))
return (pos[0],pos[1])
# 获取一张完整的屏幕截图
def getScreenImage():
print('捕获屏幕截图...')
scim = ImageGrab.grab() # 屏幕截图，获取到的是Image类型对象
scim.save('screen.png')
return cv2.imread("screen.png") # opencv 读取，拿到的是ndarray存储的图像
# 从屏幕截图中识别
def getAllSquare(screen_image,game_pos):
print('图像切片处理...')
# 通过游戏窗体，找到连连看连接的区域：
game_x = game_pos[0] + MARGIN_LEFT
game_y = game_pos[1] + MARGIN_HEIGHT
# 从连接区域左上开始，把图像切割成一个一个的小块，切割标准是按照小块的横纵坐标。
all_square = []
for x in range(0,H_NUM):
# line_square = []
for y in range(0,V_NUM):
# ndarray的切片方法，[纵坐标起始位置：纵坐标结束为止，横坐标起始位置：横坐标结束位置]
square = screen_image[game_y + y * SQUARE_HEIGHT :game_y + (y+1) * SQUARE_HEIGHT,game_x + x * SQUARE_WIDTH:game_x + (x+1) * SQUARE_WIDTH]
all_square.append(square)
# 因为有些图片的边缘不一致造成干扰（主要是空白区域的切图），所以把每张小方块向内缩小一部分再
# 对所有的方块进行处理屏蔽掉外边缘 然后返回
return list(map(lambda square : square[SUB_LT_Y:SUB_RB_Y,SUB_LT_X:SUB_RB_X],all_square))
# 上面这行相当于下面这4行
# new_all_square = []
# for square in all_square:
# s = square[SUB_LT_Y:SUB_RB_Y, SUB_LT_X:SUB_RB_X]
# new_all_square.append(s)
# return new_all_square
# 判断图像是否与已经在列表中的图像相同，如果是返回True
def isImageExist(img,img_list):
for existed_img in img_list:
b = np.subtract(existed_img,img) # 图片数组进行比较，返回的是两个图片像素点差值的数组，
if not np.any(b): # 如果全部是0，说明两图片完全相同。
return True
else:
continue
return False
# 获取所有的方块类型
def getAllSquareTypes(all_square):
print("将图像矩阵按类型归入类型列表...")
types = []
# 先把空白添加到数组中，作为0号
empty_img = cv2.imread('empty.png')
types.append(empty_img)
for square in all_square:
# 如果这个图像不存在的话将图像保存起来
if not isImageExist(square,types):
types.append(square)
return types
# 将所有的方块与类型进行比较，转置成数字
def getAllSquareRecord(all_square_list,types):
print("将所有的方块与类型进行比较，转置成数字矩阵...")
record = [] # 整个记录的二维数组
line = [] # 记录一行
for square in all_square_list: # 把所有的方块和保存起来的所有类型做对比
num = 0
for type in types: # 所有类型
res = cv2.subtract(square,type) # 作比较
if not np.any(res): # 如果两个图片一样
line.append(num) # 将类型的数字记录进这一行
break # 并且跳出循环
num += 1 # 如果没有匹配上，则类型数加1
if len(line) == V_NUM: # 如果校验完这一行已经有了11个数据，则另起一行
record.append(line)
line = []
print(record)
return record
# 自动消除
def autoRelease(result,game_x,game_y):
for i in range(0,len(result)):
for j in range(0,len(result[0])):
# 以上两个for循环，定位第一个选中点
if result[i][j] != 0:
for m in range(0,len(result)):
for n in range(0,len(result[0])):
if result[m][n] != 0:
# 后两个for循环定位第二个选中点
if metching.canConnect(i,j,m,n,result):
# 执行消除算法并返回
result[i][j] = 0
result[m][n] = 0
print('可消除点：'+ str(i+1) + ',' + str(j+1) + '和' + str(m+1) + ',' + str(n+1))
x1 = game_x + j*SQUARE_WIDTH
y1 = game_y + i*SQUARE_HEIGHT
x2 = game_x + n*SQUARE_WIDTH
y2 = game_y + m*SQUARE_HEIGHT
win32api.SetCursorPos((x1 + 15,y1 + 18))
win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_LEFTDOWN, x1+15, y1+18, 0, 0)
win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_LEFTUP, x1+15, y1+18, 0, 0)
time.sleep(TIME_INTERVAL)
win32api.SetCursorPos((x2 + 15, y2 + 18))
win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_LEFTDOWN, x2 + 15, y2 + 18, 0, 0)
win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_LEFTUP, x2 + 15, y2 + 18, 0, 0)
time.sleep(TIME_INTERVAL)
return True
return False
def autoRemove(squares,game_pos):
# 每次消除一对儿，QQ的连连看最多105对儿
game_x = game_pos[0] + MARGIN_LEFT
game_y = game_pos[1] + MARGIN_HEIGHT
# 判断是否消除完了？如果没有的话，点击重列后继续消除
for i in range(0,105):
autoRelease(squares,game_x,game_y)
if __name__ == '__main__':
# 1、定位游戏窗体
game_pos = getGameWindowPosition()
time.sleep(1)
# 2、从屏幕截图一张，通过opencv读取
screen_image = getScreenImage()
# 3、图像切片，把截图中的连连看切成一个一个的小方块，保存在一个数组中
all_square_list = getAllSquare(screen_image,game_pos)
# 4、切片处理后的图片，相同的作为一种类型，放在数组中。
types = getAllSquareTypes(all_square_list)
# 5、将切片处理后的图片，转换成相对应的数字矩阵。注意 拿到的数组是横纵逆向的，转置一下。
result = np.transpose(getAllSquareRecord(all_square_list,types))
# 6、执行自动消除
autoRemove(result,game_pos)
# 7、消除完成，释放资源。
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()