Python语言简洁、易读，可扩【kuò】展，开源代【dài】码库极【jí】其丰富，适用领域相【xiàng】当广泛（WEB，桌面，视觉，AI，数据分析等等），正因【yīn】为这些优点让Python如日中天。opencv-python实现了图【tú】像处【chù】理【lǐ】和计算机视觉方面的【de】很多通用算【suàn】法【fǎ】。这次利用opencv实【shí】现找茬【chá】游【yóu】戏【xì】的外挂。去【qù】掉异常处理【lǐ】语句（增加稳定【dìng】性）只【zhī】有13行代码，实【shí】现过【guò】程比较简单【dān】。

先上效果图：

python，opencv及ide（pycharm community）如何安【ān】装【zhuāng】自行百度。

实现过程：

利用【yòng】win32gui获取【qǔ】找茬游【yóu】戏的窗口句柄利用win32gui找出窗口在屏【píng】幕的位置利用PIL.ImageGrab包对【duì】窗口位置进行截图将图像分割出两幅【fú】原始【shǐ】图将两【liǎng】幅图像相减【jiǎn】得到差异图像二值化差异【yì】图【tú】像【xiàng】对【duì】二值化图像查【chá】找轮廓将【jiāng】轮廓绘制到其中【zhōng】一个原图将原【yuán】图显示出来【lái】

import win32gui,cv2,numpy;from PIL import  ImageGrabwhile(True):    try:        pos = list(win32gui.GetWindowRect(win32gui.FindWindow(0, '大家来【lái】找茬'))) # 获取程序窗口位置        p=[(int(i / 2) * 2) for i in pos]   # 位置规整【zhěng】为【wéi】偶数        roi=numpy.array(ImageGrab.grab((p[0] + 3, p[1] + 198, p[2] - 3, p[3] - 92)))   #对窗【chuāng】口截图        w, h, d = roi.shape #获取长宽高        img1 = roi[0:w, 0:int(h / 2), :]    #第一幅图        img0 = roi[0:w, int(h / 2):h, :]    #第二【èr】幅图        gray = cv2.cvtColor(cv2.absdiff(img0, img1), cv2.COLOR_BGR2GRAY)    #两图差【chà】异        ret, thresh = cv2.threshold(gray, 22, 255, 0)    #二值化差异【yì】        contours, hierarchy = cv2.findContours(cv2.bitwise_not(thresh), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)  # 寻找轮【lún】廓        cv2.drawContours(img0, contours, -1, (0, 255, 0), 1)    #将轮廓【kuò】绘【huì】制在【zài】第一【yī】幅图上        cv2.imshow('EasyFind', cv2.cvtColor(img0, cv2.COLOR_BGR2RGB))   #，通【tōng】道转换，显【xiǎn】示结果    except:pass    cv2.waitKey(2)  #键盘输入

本次实验对象是QQ游戏平台中美女找【zhǎo】茬。不同找茬游戏对应【yīng】的窗口名称和大小【xiǎo】不【bú】同，两幅原图对【duì】应的窗口位【wèi】置也【yě】不相【xiàng】同，但【dàn】只需要【yào】对【duì】第4行和第【dì】6行稍作修改，就能实现他【tā】找茬游戏【xì】的外挂。

当然借助PyMouse等【děng】程【chéng】序包还【hái】能模拟鼠【shǔ】标点击动【dòng】作【zuò】，实现自动找茬【chá】，具【jù】体怎么实现自行研究了。

本程序以学习交流为目的。

标签： #qq找茬有什么技巧