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          用python開(kāi)發(fā)自動(dòng)掃雷游戲,破世界記錄!

          共 12902字,需瀏覽 26分鐘

           ·

          2023-11-12 13:33

          用Python+OpenCV實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)掃雷,突破世界記錄,我們先來(lái)看一下效果吧。

          中級(jí) - 0.74秒 3BV/S=60.81
          相信許多人很早就知道有掃雷這么一款經(jīng)典的游(顯卡測(cè)試)戲(軟件),更是有不少人曾聽(tīng)說(shuō)過(guò)中國(guó)雷圣,也是中國(guó)掃雷第一、世界綜合排名第二的郭蔚嘉的頂頂大名。
          掃雷作為一款在Windows9x時(shí)代就已經(jīng)誕生的經(jīng)典游戲,從過(guò)去到現(xiàn)在依然都有著它獨(dú)特的魅力:快節(jié)奏高精準(zhǔn)的鼠標(biāo)操作要求、快速的反應(yīng)能力、刷新紀(jì)錄的快感,這些都是掃雷給雷友們帶來(lái)的、只屬于掃雷的獨(dú)一無(wú)二的興奮點(diǎn)。

          1

          準(zhǔn)備


          準(zhǔn)備動(dòng)手制作一套掃雷自動(dòng)化軟件之前,你需要準(zhǔn)備如下一些工具/軟件/環(huán)境

          開(kāi)發(fā)環(huán)境
          • Python3 環(huán)境 - 推薦3.6或者以上 [更加推薦Anaconda3,以下很多依賴(lài)-庫(kù)無(wú)需安裝]
          • Numpy依賴(lài)庫(kù) [如有Anaconda則無(wú)需安裝]
          • PIL依賴(lài)庫(kù) [如有Anaconda則無(wú)需安裝]
          • Opencv-python
          • Win32gui、win32api依賴(lài)庫(kù)
          • 支持Python的IDE [可選,如果你能忍受用文本編輯器寫(xiě)程序也可以]
          掃雷軟件
          Minesweeper Arbiter(必須使用MS-Arbiter來(lái)進(jìn)行掃雷?。?/span>
          好啦,那么我們的準(zhǔn)備工作已經(jīng)全部完成了!讓我們開(kāi)始吧~

          2

          實(shí)現(xiàn)思路


          在去做一件事情之前最重要的是什么?是將要做的這件事情在心中搭建一個(gè)步驟框架。只有這樣,才能保證在去做這件事的過(guò)程中,盡可能的做到深思熟慮,使得最終有個(gè)好的結(jié)果。我們寫(xiě)程序也要盡可能做到在正式開(kāi)始開(kāi)發(fā)之前,在心中有個(gè)大致的思路。
          對(duì)于本項(xiàng)目而言,大致的開(kāi)發(fā)過(guò)程是這樣的:
          • 完成窗體內(nèi)容截取部分
          • 完成雷塊分割部分
          • 完成雷塊類(lèi)型識(shí)別部分
          • 完成掃雷算法
          好啦,既然我們有了個(gè)思路,那就擼起袖子大力干!
          01 窗體截取
          其實(shí)對(duì)于本項(xiàng)目而言,窗體截取是一個(gè)邏輯上簡(jiǎn)單,實(shí)現(xiàn)起來(lái)卻相當(dāng)麻煩的部分,而且還是必不可少的部分。我們通過(guò)Spy++得到了以下兩點(diǎn)信息:
              
              
          class_name = "TMain"
          title_name = "Minesweeper Arbiter "
          • ms_arbiter.exe的主窗體類(lèi)別為"TMain"
          • ms_arbiter.exe的主窗體名稱(chēng)為"Minesweeper Arbiter "
          注意到了么?主窗體的名稱(chēng)后面有個(gè)空格。正是這個(gè)空格讓筆者困擾了一會(huì)兒,只有加上這個(gè)空格,win32gui才能夠正常的獲取到窗體的句柄。
          本項(xiàng)目采用了win32gui來(lái)獲取窗體的位置信息,具體代碼如下:
              
              
          hwnd = win32gui.FindWindow(class_name, title_name)
          if hwnd:
          left, top, right, bottom = win32gui.GetWindowRect(hwnd)
          通過(guò)以上代碼,我們得到了窗體相對(duì)于整塊屏幕的位置。之后我們需要通過(guò)PIL來(lái)進(jìn)行掃雷界面的棋盤(pán)截取。
          我們需要先導(dǎo)入PIL庫(kù)
              
              
          from PIL import ImageGrab
          然后進(jìn)行具體的操作。
              
              
          left += 15
          top += 101
          right -= 15
          bottom -= 43

          rect = (left, top, right, bottom)
          img = ImageGrab.grab().crop(rect)
          聰明的你肯定一眼就發(fā)現(xiàn)了那些奇奇怪怪的Magic Numbers,沒(méi)錯(cuò),這的確是Magic Numbers,是我們通過(guò)一點(diǎn)點(diǎn)細(xì)微調(diào)節(jié)得到的整個(gè)棋盤(pán)相對(duì)于窗體的位置。
          注意:這些數(shù)據(jù)僅在Windows10下測(cè)試通過(guò),如果在別的Windows系統(tǒng)下,不保證相對(duì)位置的正確性,因?yàn)槔习姹镜南到y(tǒng)可能有不同寬度的窗體邊框。
          橙色的區(qū)域是我們所需要的
          橙色的區(qū)域是我們所需要的 好啦,棋盤(pán)的圖像我們有了,下一步就是對(duì)各個(gè)雷塊進(jìn)行圖像分割了~
          02 雷塊分割
          在進(jìn)行雷塊分割之前,我們事先需要了解雷塊的尺寸以及它的邊框大小。經(jīng)過(guò)筆者的測(cè)量,在ms_arbiter下,每一個(gè)雷塊的尺寸為16px*16px。
          知道了雷塊的尺寸,我們就可以進(jìn)行每一個(gè)雷塊的裁剪了。首先我們需要知道在橫和豎兩個(gè)方向上雷塊的數(shù)量。
              
              
          block_width, block_height = 16, 16
            blocks_x = int((right - left) / block_width)
            blocks_y = int((bottom - top) / block_height)
          之后,我們建立一個(gè)二維數(shù)組用于存儲(chǔ)每一個(gè)雷塊的圖像,并且進(jìn)行圖像分割,保存在之前建立的數(shù)組中。
              
              
          def crop_block(hole_img, x, y):
                  x1, y1 = x * block_width, y * block_height
                  x2, y2 = x1 + block_width, y1 + block_height
          return hole_img.crop((x1, y1, x2, y2))

          blocks_img = [[0 for i in range(blocks_y)] for i in range(blocks_x)]

          for y in range(blocks_y):
          for x in range(blocks_x):
                  blocks_img[x][y] = crop_block(img, x, y)
          將整個(gè)圖像獲取、分割的部分封裝成一個(gè)庫(kù),隨時(shí)調(diào)用就OK啦~在筆者的實(shí)現(xiàn)中,我們將這一部分封裝成了imageProcess.py,其中函數(shù)get_frame()用于完成上述的圖像獲取、分割過(guò)程。
          03 雷塊識(shí)別
          這一部分可能是整個(gè)項(xiàng)目里除了掃雷算法本身之外最重要的部分了。筆者在進(jìn)行雷塊檢測(cè)的時(shí)候采用了比較簡(jiǎn)單的特征,高效并且可以滿(mǎn)足要求。
              
              
          def analyze_block(self, block, location):
              block = imageProcess.pil_to_cv(block)

              block_color = block[8, 8]
              x, y = location[0], location[1]

              # -1:Not opened
              # -2:Opened but blank
              # -3:Un initialized

              # Opened
          if self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((192, 192, 192))):
          if not self.equal(block[8, 1], self.rgb_to_bgr((255, 255, 255))):
          self.blocks_num[x][y] = -2
          self.is_started = True
          else:
          self.blocks_num[x][y] = -1

              elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((0, 0, 255))):
          self.blocks_num[x][y] = 1

              elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((0, 128, 0))):
          self.blocks_num[x][y] = 2

              elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((255, 0, 0))):
          self.blocks_num[x][y] = 3

              elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((0, 0, 128))):
          self.blocks_num[x][y] = 4

              elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((128, 0, 0))):
          self.blocks_num[x][y] = 5

              elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((0, 128, 128))):
          self.blocks_num[x][y] = 6

              elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((0, 0, 0))):
          if self.equal(block[6, 6], self.rgb_to_bgr((255, 255, 255))):
                      # Is mine
          self.blocks_num[x][y] = 9
                  elif self.equal(block[5, 8], self.rgb_to_bgr((255, 0, 0))):
                      # Is flag
          self.blocks_num[x][y] = 0
          else:
          self.blocks_num[x][y] = 7

              elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((128, 128, 128))):
          self.blocks_num[x][y] = 8
          else:
          self.blocks_num[x][y] = -3
          self.is_mine_form = False

          if self.blocks_num[x][y] == -3 or not self.blocks_num[x][y] == -1:
          self.is_new_start = False
          可以看到,我們采用了讀取每個(gè)雷塊的中心點(diǎn)像素的方式來(lái)判斷雷塊的類(lèi)別,并且針對(duì)插旗、未點(diǎn)開(kāi)、已點(diǎn)開(kāi)但是空白等情況進(jìn)行了進(jìn)一步判斷。
          具體色值是筆者直接取色得到的,并且屏幕截圖的色彩也沒(méi)有經(jīng)過(guò)壓縮,所以通過(guò)中心像素結(jié)合其他特征點(diǎn)來(lái)判斷類(lèi)別已經(jīng)足夠了,并且做到了高效率。
          在本項(xiàng)目中,我們實(shí)現(xiàn)的時(shí)候采用了如下標(biāo)注方式:
          • 1-8:表示數(shù)字1到8
          • 9:表示是地雷
          • 0:表示插旗
          • -1:表示未打開(kāi)
          • -2:表示打開(kāi)但是空白
          • -3:表示不是掃雷游戲中的任何方塊類(lèi)型
          通過(guò)這種簡(jiǎn)單快速又有效的方式,我們成功實(shí)現(xiàn)了高效率的圖像識(shí)別。
          04 掃雷算法實(shí)現(xiàn)
          這可能是本篇文章最激動(dòng)人心的部分了。在這里我們需要先說(shuō)明一下具體的掃雷算法思路:
          • 遍歷每一個(gè)已經(jīng)有數(shù)字的雷塊,判斷在它周?chē)木艑m格內(nèi)未被打開(kāi)的雷塊數(shù)量是否和本身數(shù)字相同,如果相同則表明周?chē)艑m格內(nèi)全部都是地雷,進(jìn)行標(biāo)記。
          • 再次遍歷每一個(gè)有數(shù)字的雷塊,取九宮格范圍內(nèi)所有未被打開(kāi)的雷塊,去除已經(jīng)被上一次遍歷標(biāo)記為地雷的雷塊,記錄并且點(diǎn)開(kāi)。
          • 如果以上方式無(wú)法繼續(xù)進(jìn)行,那么說(shuō)明遇到了死局,選擇在當(dāng)前所有未打開(kāi)的雷塊中隨機(jī)點(diǎn)擊。(當(dāng)然這個(gè)方法不是最優(yōu)的,有更加優(yōu)秀的解決方案,但是實(shí)現(xiàn)相對(duì)麻煩)
          基本的掃雷流程就是這樣,那么讓我們來(lái)親手實(shí)現(xiàn)它吧~
          首先我們需要一個(gè)能夠找出一個(gè)雷塊的九宮格范圍的所有方塊位置的方法。因?yàn)閽呃子螒虻奶厥庑?,在棋盤(pán)的四邊是沒(méi)有九宮格的邊緣部分的,所以我們需要篩選來(lái)排除掉可能超過(guò)邊界的訪問(wèn)。
              
              
          def generate_kernel(k, k_width, k_height, block_location):

               ls = []
               loc_x, loc_y = block_location[0], block_location[1]

          for now_y in range(k_height):
          for now_x in range(k_width):
          if k[now_y][now_x]:
                           rel_x, rel_y = now_x - 1, now_y - 1
                           ls.append((loc_y + rel_y, loc_x + rel_x))
          return ls

           kernel_width, kernel_height = 3, 3

          # Kernel mode:[Row][Col]
           kernel = [[1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1]]

          # Left border
          if x == 0:
          for i in range(kernel_height):
                   kernel[i][0] = 0

          # Right border
          if x == self.blocks_x - 1:
          for i in range(kernel_height):
                   kernel[i][kernel_width - 1] = 0

          # Top border
          if y == 0:
          for i in range(kernel_width):
                   kernel[0][i] = 0

          # Bottom border
          if y == self.blocks_y - 1:
          for i in range(kernel_width):
                   kernel[kernel_height - 1][i] = 0

          # Generate the search map
           to_visit = generate_kernel(kernel, kernel_width, kernel_height, location)
          我們?cè)谶@一部分通過(guò)檢測(cè)當(dāng)前雷塊是否在棋盤(pán)的各個(gè)邊緣來(lái)進(jìn)行核的刪除(在核中,1為保留,0為舍棄),之后通過(guò)generate_kernel函數(shù)來(lái)進(jìn)行最終坐標(biāo)的生成。
              
              
          def count_unopen_blocks(blocks):
              count = 0
          for single_block in blocks:
          if self.blocks_num[single_block[1]][single_block[0]] == -1:
                      count += 1
          return count

          def mark_as_mine(blocks):
          for single_block in blocks:
          if self.blocks_num[single_block[1]][single_block[0]] == -1:
          self.blocks_is_mine[single_block[1]][single_block[0]] = 1

          unopen_blocks = count_unopen_blocks(to_visit)
          if unopen_blocks == self.blocks_num[x][y]:
               mark_as_mine(to_visit)
          在完成核的生成之后,我們有了一個(gè)需要去檢測(cè)的雷塊“地址簿”:to_visit。之后,我們通過(guò)count_unopen_blocks函數(shù)來(lái)統(tǒng)計(jì)周?chē)艑m格范圍的未打開(kāi)數(shù)量,并且和當(dāng)前雷塊的數(shù)字進(jìn)行比對(duì),如果相等則將所有九宮格內(nèi)雷塊通過(guò)mark_as_mine函數(shù)來(lái)標(biāo)注為地雷。
              
              
          def mark_to_click_block(blocks):
          for single_block in blocks:

          # Not Mine
          if not self.blocks_is_mine[single_block[1]][single_block[0]] == 1:
          # Click-able
          if self.blocks_num[single_block[1]][single_block[0]] == -1:

          # Source Syntax: [y][x] - Converted
          if not (single_block[1], single_block[0]) in self.next_steps:
          self.next_steps.append((single_block[1], single_block[0]))

          def count_mines(blocks):
              count = 0
          for single_block in blocks:
          if self.blocks_is_mine[single_block[1]][single_block[0]] == 1:
                      count += 1
          return count

          mines_count = count_mines(to_visit)

          if mines_count == block:
              mark_to_click_block(to_visit)
          掃雷流程中的第二步我們也采用了和第一步相近的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。先用和第一步完全一樣的方法來(lái)生成需要訪問(wèn)的雷塊的核,之后生成具體的雷塊位置,通過(guò)count_mines函數(shù)來(lái)獲取九宮格范圍內(nèi)所有雷塊的數(shù)量,并且判斷當(dāng)前九宮格內(nèi)所有雷塊是否已經(jīng)被檢測(cè)出來(lái)。
          如果是,則通過(guò)mark_to_click_block函數(shù)來(lái)排除九宮格內(nèi)已經(jīng)被標(biāo)記為地雷的雷塊,并且將剩余的安全雷塊加入next_steps數(shù)組內(nèi)。
              
              
          # Analyze the number of blocks
          self.iterate_blocks_image(BoomMine.analyze_block)

          # Mark all mines
          self.iterate_blocks_number(BoomMine.detect_mine)

          # Calculate where to click
          self.iterate_blocks_number(BoomMine.detect_to_click_block)

          if self.is_in_form(mouseOperation.get_mouse_point()):
          for to_click in self.next_steps:
                   on_screen_location = self.rel_loc_to_real(to_click)
                   mouseOperation.mouse_move(on_screen_location[0], on_screen_location[1])
                   mouseOperation.mouse_click()
          在最終的實(shí)現(xiàn)內(nèi),筆者將幾個(gè)過(guò)程都封裝成為了函數(shù),并且可以通過(guò)iterate_blocks_number方法來(lái)對(duì)所有雷塊都使用傳入的函數(shù)來(lái)進(jìn)行處理,這有點(diǎn)類(lèi)似Python中Filter的作用。


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