起

在逐漸捨棄Pyuserinput與PIL模組並使用pywin32來截圖與操作後，我的程式成功地達到了每秒59次的執行次數
以下的程式碼已經有了基本的實用價值

from math import pi,asin#載入數學符號
import win32api,win32con,win32gui,win32ui#載入pywin32模組，pywin32有許多功能，是windows提供的介面，追求效率或追求控制更深層的系統功能的話，這是值得學習的
e=1#改變函式f的彎曲方向，f是一個指數函式（e小於1時是凸函式)
ke=(1*2000/303)**(1/e-1)#函式f的係數,（2000/33）決定了對於函式f當指標與目標相距50畫素時f(x)=x，（這是一個指數函式，畫張圖就非常明白了）。2000/33前的係數（1）用於妥善增大或減小50這個值
 

f= lambda x:(ke*x)**e if x >=0 else -(-ke*x)**e#這是一個‘指數函式’，只是在x小於0時它的影象是對稱於x大於0時的影象的。

hwnd=0#目標視窗的控制代碼，0是全屏
x=0
y=0#為x,y設定一個初始值
xs=1920#xs,ys代表視窗大小
ys=1080#由於程式碼多次修改，並沒有做到只要修改xs、ys就能使程式匹配新的視窗大小，還需做很多調整
x0=xs/2
y0=ys/2#x0,y0是視窗的中點
nx=0
ny=0#為x0,y0設定一個初始值
while 1==1:
    ni=0
    flag=0
    ki=0#以上三個資料用於重啟找色部

    #截圖部
 

    hwndDC=win32gui.GetWindowDC(0) 
    mfcDC=win32ui.CreateDCFromHandle(hwndDC)
    saveDC=mfcDC.CreateCompatibleDC()
    saveBitMap=win32ui.CreateBitmap()#以下幾行均是在這個bitmap中作畫的程式碼
    saveBitMap.CreateCompatibleBitmap(mfcDC,300,300)#檢測範圍可以再大點嗎
    saveDC.SelectObject(saveBitMap)
    saveDC.BitBlt((0, 0), (300
 
, 300), mfcDC, (810,390), win32con.SRCCOPY) #第一個二元數對是畫作左上角在bitmap中的位置，第二個是畫作與畫作源的大小，第三個是畫作源左上角在螢幕中的位置
    data=saveBitMap.GetBitmapBits() #獲取bitmap中每個點的R.G.B.alpha值構成的一個元組（順序是G.B.R.alpha）。已知的影象大小的情況下，這個有序元組結合二維空間中每一個點的色彩值資訊



    #saveDC.DeleteDC()
    #mfcDC.DeleteDC()
    #win32gui.ReleaseDC(hwnd, hwndDC)
    #win32gui.DeleteObject(saveBitMap.GetHandle()) 
    #輸出data後便可清空截圖的快取。由於未系統學習win32，原理不明。耗時極短。作為可選項
    #耗時小於0.0005s/100次






    #找色部 
    while flag == 0:

        try:#其實這種遍歷方式我也不是很喜歡，所以問：是否可以一次只取第一個19，不符合就直接返回未找到？←決定其，我可以在找到合適的函式後看一看這個遍歷起到了多大的作用，共佔用了多少的時間，最長佔用多少時間。

    #目前的感受是，在測試中找色部沒有影響程式的流暢感。
    #完成於凌晨4點，無法正常思考所以實現方式冗雜。尚未改進（便不作太多註釋了），但似乎沒有太大影響。          
            ni=data[ki:].index(19) #
            ki=ki+ni

            if ki%4==0 and data[ki+1]==0 and data[ki+2]==-1: #此處的if也可以精簡
                flag=1

                x=(ki/4)%300+810+50
                y=(ki/4)//300+390+75
            else:
                ki=ki+1

        except:
            x,y=960,540
            flag=1
    #此時，輸出了x,y



    #計算部
    #將x,y轉化為滑鼠需要移動的畫素數與方向
    #基本思想是在已知視角為90度且通過實驗得到滑鼠移動1畫素在某靈敏度下[角度→畫素]的關係的情況下，將目標在螢幕x軸上的比值轉化為偏移角度，再將角度轉化為滑鼠需要移動的方向與畫素數，y軸同理
    #可以簡化，但本身用時極少
    ax=xs-x
    ay=xs-(y+0.5*(xs-ys))#
    b=xs/((2)**0.5)
    cx=(ax**2+b**2-((2)**0.5)*ax*b)**0.5
    xt=45-360*(asin(ax*(2)**0.5/(2*cx))/(2*pi))
    cy=(ay**2+b**2-((2)**0.5)*ay*b)**0.5
    yt=45-360*(asin(ay*(2)**0.5/(2*cy))/(2*pi))#OW 20靈敏度下，x一圈2727畫素 y一圈2700畫素    
    nx=round(f(xt*2727/(360*2*3.51)))#round後誤差僅在1畫素即0.1度左右，是可以接受的誤差
    #分母（小，大）→速度（快，慢），過頭程度（高，較低）,建議y軸過頭少x速度快
    ny=round(yt*2700/(360*2*3.51))#nx與ny的分母已經過除錯（理論上2可減小到1.5），使得過頭程度幾乎為0，在這個基礎上可以改變函式f或者分母的係數來調整nx與ny的大小

    #操作部
    #使用win32api的mouse event才能模擬滑鼠拖動而不是重新設定滑鼠位置。後一個方法是不能操作FPS遊戲的。
    win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_MOVE,nx,ny)

    #迴圈

在決定使用pywin32截圖之前，我嘗試過開啟PIL.ImageGrab的module檔案並檢視.grab()的原始碼，發現其包含了很多我用不上的命令，刪去後程式獲得了略微的提速。在希望加快程式執行速度又因為技術限制無法自己用低階語言實現的時候，不妨開啟函式的module檔案，看看能不能刪掉一點無關的指令。

落

在OW的訓練模式中，程式有了出色的表現，59的幀率非常流暢。但是在PVE甚至PVP中，OW似乎刻意地不允許截圖（進入PVE、PVP後才會出現狀況），無論視窗化、無邊框還是全屏截圖結果只有OW視窗為黑色。
這應該涉及到了Overlay Surfaces相關的問題。

下面這位網友解釋得比較全面準確，當然也有可能是因為OW對窗體設定了IsScreenCaptureEnabled屬性

解決方案一：使用HDMI採集卡直接採集顯示器的資料並返回到我的程式中。
解決方案二：想辦法獲取Overlay Surfaces中的影象資料（或使用別的截圖方式）

不管哪種解決方案，win32的截圖方式似乎在OW這款遊戲中是起不到作用了，但是P-1.4.x的實踐讓我收穫了許多寶貴的經驗與方法。

2.12.18備註：
1.OW新春更新後可以直接截圖了
2.改進了找色部的方法

#找色部
try:

        ni=data.index(19)#先快速檢索 


        if ni%4==0 and data[ni+1]==0 and data[ni+2]==-1: 

            x=(ni/4)%300+810+60
            y=(ni/4)//300+390+50#這裡修改了偏移量

        else:#若第一個快速檢索結果不符合要求

            try:#則使用精確檢索，佔用約0.02s，使瞬間幀率降低為30幀，可以接受。
                dat=np.array(data)#將陣列轉為np陣列
                dat=dat.reshape(90000,4)#reshape陣列
                ni=np.where((dat==[19,0,-1,-1]).all(1)==True)[0][0]
                #np陣列==a 這個指令返回一個布林值組成的陣列，若a是一個數，則np陣列的每一個元素被替換為布林值，若a是一個順序從0~n陣列，則二維np陣列每一行的數從0~n地一一與陣列中的第0~n個數進行比較並用布林值替換
                #np陣列.all()，若np陣列元素全為True則返回True反之返回False；括號中輸入1則按行比較，並分別返回T/F，輸入0則按列比較，並分別返回T/F
                #np.where([email protected],c,d),a是一個np陣列，@是<、>、==、!=等比較符號中的一種，c是用來替代輸出中True的元素，d是用來替代輸出中False的元素。c與d為空時，這個函式返回a中滿足[email protected]關係的元素在a中的座標。c與d不為空時，這個函式返回一個c代表T,d代表F的陣列，這個陣列將體現每一個a中的元素是否滿足[email protected]關係
                x=ni%300+810+60 #此時的ni是90000個畫素中的位置，所以不需要除以4
                y=ni//300+390+50

            except:
                x,y=960,540#若精確搜尋也無結果，則輸出這樣的xy
#此時，輸出了x，y