利用人工智慧實現小程式自動答題
作者:Yiutto,程式設計浪子
GitHub:github.com/Yiutto
之前有看到有人用python實現自動執行微信小程式《跳一跳》,後來看到別人用hash碼實現《加減大師》的自動答題領取娃娃,最近一直在研究深度學習,為啥不用機器學習實現呢?不就是一個分類問題嗎!
如何實現自動答題微信小遊戲《加減大師》?
思考:
影象識別嗎?
如何建立特徵工程?
選用什麼演算法?
一、影象特徵工程
如何獲取手機遊戲上的圖片?
使用adb命令擷取手機螢幕;
在PC端和手機端同時執行APowerMirror軟體,將手機投屏到電腦上,然後使用Pillow包中的截圖方法擷取電腦上對應手機螢幕的 區域。
在PC端和手機端同時執行APowerMirror軟體,將手機投屏到電腦上,然後使用Python呼叫windows的原生API擷取電腦上對應手機螢幕的區域。
實驗結果: 三種截圖方式花費的時間差異很大,第一種每次截圖需要0.7s左右,第二種0.3s左右,第三種0.04s左右。
當然選擇第3種咯,下載地址[https://www.apowersoft.cn/phone-mirror],一個好的軟體是成功的關鍵(夠清晰)。
獲取訓練樣本
相關步驟:
1.
util.py
中的shotByWinAPI
函式:首先利用window自帶api獲取全屏圖片,然後自定義config.py
的相關引數。
# 從PC端截圖時,擷取區域左上角相對桌面的x座標
'projection_x': 32,
# 從PC端截圖時,擷取區域左上角相對桌面的y座標
'projection_y': 278,
# 從PC端截圖時,擷取區域的寬度
'projection_width': 482,
# 從PC端截圖時,擷取區域的高度
'projection_height': 854,
可以用window命令鍵 PrtScSysRq
(F12的右邊),然後複製到畫圖中(1920x1080)。
用畫圖的放大鏡放大,圖中紅色框的小方塊位置(32x278) projection_x
即32, projection_y
即278。
在畫圖中計算出截圖的寬度和高度,即 projection_width
和 projection_height
(482x854)
2.
img_tool.py
函式介紹:主要是通過all(img,filename)
函式進行圖片分割
srcImg = cv2.imread(os.path.join(
上述程式碼是為了將彩色圖片灰度模式載入
def all(img, filename):
"""封裝對圖片的所有操作"""
img = cropImg(img)
img = binaryImg(img)
img1, img2 = cropAgain(img)
imgs = cutImg(img1, filename + '_1') + cutImg(img2, filename + '_2')
return imgs
def cropImg(img):
"""裁剪原始截圖"""
height = img.shape[0]
img2 = img[int(config.config['exp_area_top_rate'] * height):int(config.config['exp_area_bottom_rate'] * height),:]
#print('裁剪完畢')
return img2
cropImg(img)
函式主要是為了裁剪含有數字的區域,通過設定引數
#表示式區域的頂部處於整張圖片的位置(307/854=0.359)
'exp_area_top_rate': 0.36,
#表示式區域的底部處於整張圖片的位置(478/854=0.559)
'exp_area_bottom_rate': 0.56,
如果覺得設定比例太麻煩,可以直接寫死位置( img2=img[int(307):int(478),:]
)。得到如下圖:
def binaryImg(img):
"""二值化圖片"""
ret, thresh1 = cv2.threshold(img, config.config['binary_threshold'], 255, cv2.THRESH_BINARY)
# ret, thresh1 = cv2.threshold(img, config.config['binary_threshold'], 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
#print('二值化完畢')
return thresh1
binaryImg(img)
函式主要是為了將圖片二值化,可以參考 Python+OpenCV教程6:閾值分割。得到的圖片如下圖:
def cropAgain(img):
"""再次裁剪"""
height = img.shape[0]
img1 = img[0:int(0.5 * height), :]
img2 = img[int(0.5 * height):height, :]
#print('再次裁剪完畢')
return img1, img2
cropAgain(img)
函式主要是為了將圖片分成上下兩部分
def cutImg(img, filename):
"""水平分割圖片"""
sb = np.array(img)
print(sb.shape)
sum_list = np.array(img).sum(axis=0)
start_index = -1
res = []
names = []
index = 0
for sum in sum_list:
if sum > 255 * 4:
if start_index == -1:
start_index = index
else:
if start_index != -1:
if config.config['type'] == 0:
sigleCharWidth = config.config['abd_single_char_width']
else:
sigleCharWidth = config.config['pc_single_char_width']
#為了防止字元粘連,需要在此處寬度進行判斷
if index - start_index > sigleCharWidth * 2:
res.append((start_index,start_index + (index - start_index) // 2))
res.append((start_index + (index - start_index) // 2, index))
else:
res.append((start_index, index))
start_index = -1
index += 1
imgs = []
count = 0
for single_char in res:
start = single_char[0]
end = single_char[1]
sub_img = img[:, start:end]
sub_img = cv2.resize(sub_img, (120, 240), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
#cv2.imwrite('SingleChar/%s_%d.png' % (filename, count), sub_img)
#names.append('%s_%d.png' % (filename, count))
# cv2.imshow(str(count), sub_img)
imgs.append(sub_img)
count += 1
# cv2.waitKey()
#print('分割,重新設定大小 %s 完畢' %filename)
return imgs
設定 pc_single_char_width
引數值,得到如下圖:
c = 0
def v_cut(img):
global c
"""豎直方向切割圖片"""
sb1 = np.array(img)
print(sb1.shape)
sum_list = np.array(img).sum(axis=1)
start_index = -1
end = -1
index = 0
for sum in sum_list:
if sum > 255 * 2:
start_index = index
break
index += 1
for i in range(1, len(sum_list) + 1):
if sum_list[-i] > 255 * 2:
end = len(sum_list) + 1 - i
break
img = img[start_index:end, :]
img = cv2.resize(img, (30, 60), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
#cv2.imwrite('SingleChar/%d.png' %c, img)
c += 1
return img
重新固定圖片的大小(30x60),得到如下圖:
二、訓練模型,建立LR分類器
相關程式碼請看 ml.py
,這裡不過多介紹,直接利用python包 fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression
LogisticRegression(class_weight='balanced')
sklearn邏輯迴歸(Logistic Regression,LR)類庫使用小結
三、自動答題模式開啟
實現原理
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