用python制作游戏外挂,mfc控件地点调整和坐标明确

by admin on 2019年3月16日

玩过电脑游戏的同室对于外挂肯定不素不相识,不过你在用外挂的时候有没有想过咋办1个外挂呢?(当然用外挂不是那么道义哈,呵呵),这大家就来看一下什么用python来构建1个外挂。。。。

过电脑游戏的同班对于外挂肯定不生疏,可是你在用外挂的时候有没有想过如何是好一个外挂呢?(当然用外挂不是那么道义哈,呵呵),那大家就来看一下什么样用python来成立二个外挂。。。。

玩过电脑游戏的同桌对于外挂肯定不生疏,不过你在用外挂的时候有没有想过哪些做贰个外挂呢?(当然用外挂不是那么道义哈,呵呵),那我们就来看一下怎么用python来制作贰个外挂。。。。

作者打开了4399小游戏网,点开了3个不盛名的游乐,唔,做寿司的,有材质在一边,客人过来后表露他们的须求,你遵照菜单做好端给他便好~
为何这么有难度?8种菜单记不清,点点就点错,鼠标还糟糕使肌肉劳损啥的伤不起啊……

自作者打开了4399小游戏网,点开了2个不有名的玩乐,唔,做寿司的,有材质在一面,客人过来后揭示他们的要求,你遵照菜单做好端给他便好~
为什么这么有难度?8种菜单记不清,点点就点错,鼠标还不佳使肌肉劳损啥的伤不起啊……

本人打开了4399小游戏网,点开了2个不著名的游戏,唔,做寿司的,有材质在一边,客人过来后表露他们的须求,你依据菜单做好端给他便好~
为什么这么有难度?8种菜单记不清,点点就点错,鼠标还不佳使肌肉劳损啥的伤不起啊……

在mfc工程中央控制件恐怕窗口岗位的调整是日常遇上的,特别是基于对话框的工程。地方的调整包蕴坐标、长度和宽度的变动,一般在窗口类的OnSize函数中贯彻。控件地方的调整涉及的函数有:GetWindowRect()、ScreenToClient()、GetClientRect()、MoveWindow()或SetWindowPos(),功效意义如下:

先是要注脚,那里的游戏外挂的定义,和这一个大型网游里的外挂可不比,无法自动打怪,不可能喝药无法躲避地霉素……
那做那么些外挂有啥用?问的好,没用,除了能够浪费你或多或少光阴,提升级中学一年级下编程技术,扩大一点点点点点点的做外挂的基础以外,毫无用处,若是您是以创制贰个惊天地泣鬼神不开则已一开马上超神的外挂为指标苏醒的话,或然要让你失望了,请尽早绕道。我的目标很简短,正是活动玩那款小游戏而已。

第1要注明,这里的游艺外挂的概念,和这多少个大型网游里的外挂可不相同,不能够自动打怪,不可能喝药不能躲避青霉素……
那做这些外挂有甚用?问的好,没用,除了可以浪费你或多或少年华,升高级中学一年级下编制程序技术,增添一丢丢点点点点的做外挂的底蕴以外,毫无用处,即使您是以营造五个惊天地泣鬼神不开则已一开立刻超神的外挂为对象复苏的话,大概要让您失望了,请尽快绕道。笔者的目标相当的粗略,就是机动玩那款小游戏而已。

第三要证明,这里的娱乐外挂的概念,和那么些大型网游里的外挂可不等,无法自动打怪,不可能喝药不可能躲避氯林肯霉素……
那做这些外挂有何用?问的好,没用,除了能够浪费你或多或少小时,进步级中学一年级下编制程序技术,扩充一小点点点点点的做外挂的基本功以外,毫无用处,假若你是以成立2个惊天地泣鬼神不开则已一开立时超神的外挂为对象恢复生机的话,大概要让你失望了,请尽早绕道。小编的指标很简短,正是半自动玩那款小游戏而已。

用python制作游戏外挂,mfc控件地点调整和坐标明确。

工具的准备

工具的备选

工具的准备

GetWindowRect():获得窗口在显示屏上的矩形坐标,调整控件地点时必须首先得到该显示屏坐标;

亟待安装autopy和PIL以及pywin32包。autopy是3个自动化操作的python库,能够画虎不成反类犬一些鼠标、键盘事件,还是能够对显示器进行走访,本来作者想用win32api来模拟输入事件的,发现这几个用起来比较简单,最厉害的是它是跨平台的,请搜索安装;而PIL那是引人注目了,Python图像处理的No.1,下边会表达用它来做什么样;pywin32其实不是必须的,不过为了便利(鼠标它在大团结动着吗,怎么样收场它吗),照旧提议安装一下,哦对了,小编是在win平台上做的,外挂大约只有windows用户必要吗?
截屏和图像处理工科具
截屏是收获游戏图像以供分析游戏提示,其实没有特意的工具直接Print
Screen粘贴到图像处理工科具里也得以。小编用的是PicPick,格外好用,而且个人用户是免费的;而图像处理则是为了取得各个消息的,大家要用它赢得点菜图像后保存起来,供外挂分析判断。笔者用的是PhotoShop…
不要告诉Adobe,其实PicPick中自带的图像编辑器也充分了,只要能查看图像坐标和剪贴图片就十分的饿了,只可是作者习惯PS了~
编辑器
那一个自家就不用说了呢,写代码得要个编辑器啊!作者用VIM,您若愿意用写字板也能够……
原理分析

亟需安装autopy和PIL以及pywin32包。autopy是多少个自动化操作的python库,能够效仿一些鼠标、键盘事件,仍是能够对显示器进行走访,本来小编想用win32api来效仿输入事件的,发现那一个用起来相比简单,最厉害的是它是跨平台的,请搜索安装;而PIL那是盛名了,Python图像处理的No.1,上面会说明用它来做什么样;pywin32事实上不是必须的,可是为了便利(鼠标它在团结动着吗,怎么着收场它呢),还是提议安装一下,哦对了,作者是在win平台上做的,外挂大致唯有windows用户供给吗?

亟待安装autopy和PIL以及pywin32包。autopy是2个自动化操作的python库,能够照猫画虎一些鼠标、键盘事件,仍是能够对显示屏实行走访,本来我想用win32api来模拟输入事件的,发现那么些用起来相比简单,最厉害的是它是跨平台的,请搜索安装;而PIL那是响当当了,Python图像处理的No.1,上面会表明用它来做什么;pywin32其实不是必须的,不过为了便于(鼠标它在大团结动着吧,如何收场它呢),照旧提议安装一下,哦对了,作者是在win平台上做的,外挂大致唯有windows用户要求吗?

外挂的历史啥的本人不想说啊,有趣味请谷歌(Google)或度娘(注:非技术难题尽能够百度)。

截屏和图像处理工科具

截屏和图像处理工科具

ScreenToClient():转换荧屏坐标到客户区坐标,假设为子窗口,转换后坐标为相对于父窗口的坐标,若为独立窗口,转换后客户区左上坐标为(0,0);调整子窗口时这一步也是必须的;

看那些游乐,有8种菜,每一个菜都有定点的做法,顾客只要坐下来,头顶上就会有3个图片,看图片就驾驭她想要点什么菜,点击左边原料区域,然后点击一下……不精通叫什么,像个竹简一样的事物,菜就做完了,然后把抓牢的食物拖拽到客户面前就好了。

用python制作游戏外挂,mfc控件地点调整和坐标明确。截屏是获取游戏图像以供分析游戏提示,其实远非专门的工具直接Print
Screen粘贴到图像处理工科具里也能够。我用的是PicPick,极度好用,而且个人用户是免费的;而图像处理则是为着赢得种种新闻的,大家要用它拿走点菜图像后保存起来,供外挂分析判断。笔者用的是PhotoShop…
不要告诉Adobe,其实PicPick中自带的图像编辑器也丰富了,只要能查看图像坐标和剪贴图片就非常的饿了,只然则小编习惯PS了~

截屏是获得游戏图像以供分析游戏提醒,其实没有特意的工具直接Print
Screen粘贴到图像处理工科具里也足以。小编用的是PicPick,格外好用,而且个人用户是免费的;而图像处理则是为着拿走各样新闻的,大家要用它赢得点菜图像后保存起来,供外挂分析判断。作者用的是PhotoShop…
不要告诉Adobe,其实PicPick中自带的图像编辑器也充足了,只要能查看图像坐标和剪贴图片就相当的饿了,只但是小编习惯PS了~

顾客头上彰显图片的职位是原则性的,总共也唯有几个地方,大家能够逐一分析,而原料的岗位也是定位的,种种菜的做法更是清晰,那样一来我们全然能够判明,程序能够很好的帮大家做出一份一份的佳肴并奉上,于是钱滚滚的来:)

编辑器

编辑器

GetClientRect():获得窗口客户区坐标,左上坐标永远为(0,0);

autopy介绍

这么些自家就不用说了呢,写代码得要个编辑器啊!小编用VIM,您若愿意用写字板也能够……

以此自家就无须说了吧,写代码得要个编辑器啊!我用VIM,您若愿意用写字板也能够……

github上有一篇很正确的入门小说,纵然是英文但是很粗大略,可是笔者要么摘多少个此次用取得的验证一下,以突显本人很勤快。

规律分析

原理分析

MoveWindow():调整控件到钦赐地点;

挪动鼠标

外挂的历史啥的自身不想说啊,有趣味请谷歌(谷歌)或度娘(注:非技术难题尽能够百度)。

外挂的野史啥的自家不想说啊,有趣味请谷歌(Google)或度娘(注:非技术难题尽能够百度)。

1 import autopy
2 autopy.mouse.move(100, 100) # 移动鼠标
3 autopy.mouse.smooth_move(400, 400) # 平滑移动鼠标(上面那个是瞬间的)

看那些游戏,有8种菜,每一个菜都有定位的做法,顾客只要坐下来,头顶上就会有三个图纸,看图片就清楚他想要点什么菜,点击左侧原料区域,然后点击一下……不了解叫什么,像个竹简一样的东西,菜就做完了,然后把办好的食品拖拽到客户日前就好了。

看那些游乐,有8种菜,每个菜都有稳定的做法,顾客假设坐下来,头顶上就会有2个图形,看图片就领会她想要点什么菜,点击左侧原料区域,然后点击一下……不亮堂叫什么,像个竹简一样的事物,菜就做完了,然后把做好的食品拖拽到客户前边就好了。

SetWindowPos():调整控件的岗位,该函数使用更灵敏,多用来只修改控件地点而高低不变或只修改尺寸而地方不变的境况:

其一命令会让鼠标赶快移动到内定显示器坐标,你明白哪些是显示屏坐标的啊,左上角是(0,0),然后向右向下递增,所以1024×768显示屏的右下角坐标是……你猜对了,是(1023,767)。

买主头上呈现图片的职分是稳定的,总共也唯有多少个职位,我们能够逐一分析,而原料的地点也是原则性的,每一种菜的做法更是明显,那样一来大家完全能够判明,程序能够很好的帮我们做出一份一份的美味并奉上,于是钱滚滚的来:)

消费者头上展现图片的职位是固定的,总共也唯有多少个职位,我们得以逐一分析,而原料的岗位也是一定的,各类菜的做法更是清晰,那样一来大家完全能够判断,程序能够很好的帮大家做出一份一份的美味并奉上,于是钱滚滚的来:)

只是有些不幸的,如若你实在用一下这一个命令,然后用autopy.mouse.get_pos()获得一下脚下坐标,发现它并不在(100,100)上,而是更小片段,比如笔者的机械上是(97,99),和分辨率有关。那几个运动是用户了和windows中mouse_event函数,若不清楚api的,知道那回事就好了,正是这么些坐标不是很准确的。像自家同一很诧异的,能够去读一下autopy的源码,笔者意识她计算相对坐标算法分外:

autopy介绍

autopy介绍

控件地方调整涉及的参变量有:主窗口的cx、cy坐标、参考点坐标。绝对于调整职分时调用的函数,变量稍许复杂些。cx、cy坐标为主窗口的宽和高,有OnSize的参数给出,为窗口控件调整提供了变动的限制,所有的控件为了能够健康呈现都不能够超越那一个范围。其实在付出进度中较难和首要的是参考控件的取舍,其地方相对于主窗口的话必须好鲜明。常用的方针:

point.x *= 0xFFFF / GetSystemMetrics(SM_CXSCREEN);
那里先做除法再做乘法,学过好几划算办法的就应当精通对于整数运算,应该先乘再除的,否则就会发出相比较大的误差,假使他写成:

github上有一篇很不利的入门文章,纵然是英文可是极粗略,可是小编只怕摘多少个这一次用取得的证实一下,以展现本身很勤快。

github上有一篇很不利的入门作品,就算是英文不过很简短,但是本人依然摘多少个本次用收获的证实一下,以展现自个儿很辛苦。

point.x = point.x * 0xffff / GetSystemMetrics(SM_CXSCREEN);
就会准多了,纵然理论上会慢一丢丢,然而自个儿也懒得改代码重新编写翻译了,差多少个像素,那里对大家影响十分小~咱要吸取教训呀。

一抬手一动脚鼠标

移步鼠标

1.  选项主窗口上地方不随窗口大小变化的控件为参照;

点击鼠标

1 import autopy

 import autopy
 autopy.mouse.move(100, 100) # 移动鼠标
 autopy.mouse.smooth_move(400, 400) # 平滑移动鼠标(上面那个是瞬间的)

1 #引入autopy模块
2 # ***
3 import autopy
4 autopy.mouse.click() # 单击
5 autopy.mouse.toggle(True) # 按下左键
6 autopy.mouse.toggle(False) # 松开左键

2 autopy.mouse.move(100, 100) # 移动鼠标

本条命令会让鼠标快捷移动到内定显示屏坐标,你理解什么是荧屏坐标的呢,左上角是(0,0),然后向右向下递增,所以1024×768显示屏的右下角坐标是……你猜对了,是(1023,767)。

2.  增选主窗口上控件的宽或许高稳定的控件;

本条比较不难,然则记得那里的操作都以尤其十分的快的,有大概游戏还没反应过来呢,你就到位了,于是战败了……
所以须求的时候,请sleep一小会儿。

3 autopy.mouse.smooth_move(400, 400) #
平滑移动鼠标(上边12分是一弹指顷的)

可是有点不幸的,假如您实在用一下以此命令,然后用autopy.mouse.get_pos()获得一下当下坐标,发现它并不在(100,100)上,而是更小片段,比如笔者的机械上是(97,99),和分辨率有关。这一个运动是用户了和windows中mouse_event函数,若不清楚api的,知道那回事就好了,正是以此坐标不是很标准的。像作者同样很惊叹的,可以去读一下autopy的源码,作者发现她总计绝对坐标算法有有失水准态:

键盘操作

本条命令会让鼠标急速移动到钦命显示器坐标,你理解哪些是显示屏坐标的呢,左上角是(0,0),然后向右向下递增,所以1024×768显示屏的右下角坐标是……你猜对了,是(1023,767)。

point.x *= 0xFFFF / GetSystemMetrics(SM_CXSCREEN);

3.  选拔与主窗口满意一定坐标关系的控件 ;

大家此次没用到键盘,所以作者就隐瞒了。
如何是好?分析顾客头上的图像就能够,来,从获得图像发轫吧~

而是有个别不幸的,假使你实在用一下那一个命令,然后用autopy.mouse.get_pos()得到一下脚下坐标,发现它并不在(100,100)上,而是更小片段,比如自个儿的机械上是(97,99),和分辨率有关。这几个运动是用户了和windows中mouse_event函数,若不清楚api的,知道那回事就好了,正是以此坐标不是很准确的。像自个儿同样很奇怪的,能够去读一下autopy的源码,笔者发现他盘算相对坐标算法有标题:

那里先做除法再做乘法,学过一些划算办法的就应当精晓对于整数运算,应该先乘再除的,不然就会发出相比较大的误差,假若他写成:

打开你喜爱的图像编辑器,开首丈量啊~
大家得领悟图像在显示器的具体地点,能够用标尺量出来,本来直接量也是能够的,但是自个儿这边运用了镜头左上角的岗位(也便是点1)来作为参考地点,那样借使画面有改变,大家只要求修改二个点坐标就好了,否则每2个点都亟需再行写2次可不是一件兴奋的业务。

point.x *= 0xFFFF / GetSystemMetrics(SM_CXSCREEN);

point.x = point.x * 0xffff / GetSystemMetrics(SM_CXSCREEN);

4.  摘取主窗口上控件地点依然高宽简单鲜明的控件。

看最左侧的买主头像上边包车型地铁图像,我们必要七个点才可显明这一个范围,分别是图像的左上角和右下角,相当于点2和点3,。前边还有四个买主的岗位,只需求不难的增进1个增量就好了,for循环正是为此而生!

那里先做除法再做乘法,学过一些总结方法的就相应清楚对于整数运算,应该先乘再除的,否则就会生出比较大的误差,要是他写成:

就会准多了,即使理论上会慢一丢丢,但是作者也懒得改代码重新编写翻译了,差多少个像素,那里对大家影响一点都不大~咱要吸取教训呀。

一样的,我们原材料的职位,“竹席”的地方等等,都足以用那种情势得到。注意获得的都以相对游戏画面左上角的争辩地点。至于抓图的措施,PIL的ImageGrab就很好用,autopy也足以抓图,为啥不用,我上边就会说到。

point.x = point.x * 0xffff / GetSystemMetrics(SM_CXSCREEN);

点击鼠标

如上多种政策可在实际上付出中作为参考!不管遇到什么的情状,一定要理解:选用二个

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MFC怎样获取控件在对话框上的职位坐标

2010-09-13 20:20

本来希望的效果是在对话框上设置两个picture控件,分别显示两幅图像,然后将两幅图像中的相似部分利用一条直线连接起来。要实现这样的效果需要知道相似位置在这两幅图中的坐标以及这两个控件在对话框上的坐标,然后通过加减运算就可以得到图像上的相似区域在对话框的坐标,直接将这两个坐标用直线连接就可以了。                                                                                

为此,如何获得控件在对话框上的坐标是关键问题。编写了如下的测试小程序,目的是将两个picture控件中的点用直线连接起来,比较直观的是picture控件的四个角,所以程序中是将控件的拐角连接起来。首先在对话框上并排放置两个同样大小的picture控件,将他们的标识分别设成IDC_LEFT和IDC_RIGHT,然后添加两个编辑框用于显示picture控件的大小,给这两个编辑框添加相应的数据成员m_row和m_colume。添加一个按钮用于连接picture控件中的点,为这个按钮添加成员函数OnMatch() 。

void CControlDlg::OnMatch() 
{
// TODO: Add your control notification handler code here
CRect rectL,rectR;
GetDlgItem(IDC_LEFT)->GetWindowRect(&rectL);//获取控件相对于屏幕的位置
ScreenToClient(rectL);//转化为对话框上的相对位置
GetDlgItem(IDC_RIGHT)->GetWindowRect(&rectR);//获取控件相对于屏幕的位置
ScreenToClient(rectR);//转化为对话框上的相对位置
m_row=rectL.bottom-rectL.top;
m_colume=rectL.right-rectL.left;
UpdateData(FALSE);

CClientDC dc(this);
dc.MoveTo(rectL.left,rectL.top);
dc.LineTo(rectR.right,rectR.bottom);
dc.MoveTo(rectL.right,rectL.top);
dc.LineTo(rectR.left,rectR.bottom);

dc.MoveTo(rectL.left+m_colume/2,rectL.top+m_row/2);//连接两个控件中心点
dc.LineTo(rectR.left+m_colume/2,rectR.top+m_row/2);

}

MFC中,怎么着收获对话框控件绝对于父窗口(对话框窗口)的职位

创建者: nottoobad

最后修改: 二零零六-11-29 21:07:54

状态: 公开

标签: mfc 

在MFC中,怎么着收获对话框控件相对于父窗口(对话框窗口)的职责:

CRect r;

pWnd->GetWindowRect(&r);

那般获得的r是控件相对于荧屏的坐标,然后用ScreenToClient(&r)就能够赢得控件相对于父窗口的坐标。要是用GetClientRect(&r)的话,r.left和r.top始终是0,获得的并不是实际上坐标。

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以用GetSystemMetrics函数能够赢得系统一分配辨率,但那只是其效力之一,GetSystemMetrics函数唯有叁个参数,称之为「索引」,那几个目录有77个标识符,通过安装不一致的标识符就能够取得系统分辨率、窗体呈现区域的上升幅度和惊人、滚动条的增加率和可观。

为了使使GetSystemMetrics的法力,大家以博得系统一分配辨率为例,并将内部的多个值用TextOut输出到窗体中。

第①步:用GetSystemMetrics获取显示器的上升幅度和冲天

  1. int x, y;
  2. x =
    GetSystemMetrics(SM_CXSCREEN); //荧屏宽度
  3. y =
    GetSystemMetrics(SM_CYSCREEN); //显示器高度

取得窗体呈现区域大小

已本人今日的了然,获取窗体展现区域大小有二种艺术。

首先种方法:使用GetSystemMetrics函数

  1. GetSystemMetrics(SM_CXFULLSCREEN); //获取最大化窗体的显示区域上涨幅度
  2. GetSystemMetrics(SM_CYFULLSCREEN); //获取最大化窗体的来得区域中度

下面是GetSystemMetrics函数参数nIndex的定义:

 

SM_ARAV4RANGE 重返是还是不是准备最小化.
SM_CLEANBOOT 再次回到系统运转形式:
    0 平常运维
    1 安然无恙形式运行
    2 网络安全方式运营
SM_CMOUSEBUTTONS
重临值为系统支持的鼠标键数,重返0,则系统中尚无设置鼠标。
SM_CXBORDER,
SM_CYBO福睿斯DE昂科拉重返以相素值为单位的Windows窗口边框的宽窄和冲天,要是Windows的为3D形态,则
等同于SM_CXEDGE参数
SM_CXCURSOR,
SM_CYCU翼虎SO奥迪Q7 再次回到以相素值为单位的正规化光标的上升幅度和可观
SM_CXDLGFRAME,
SM_CYDLGFRAME 等同与SM_CXFIXEDFRAME and SM_CYFIXEDFRAME
SM_CXDOUBLECLK,
SM_CYDOUBLECLK 以相素值为单位的双击有效的矩形区域
SM_CXEDGE,SM_CYEDGE 以相素值为单位的3D边框的上涨幅度和可观
SM_CXFIXEDFRAME,
SM_CYFIXEDFRAME
围绕具有标题但无能为力更改尺寸的窗口(平日是一对对话框)的边框的薄厚
SM_CXFRAME,SM_CYFRAME 等同于SM_CXSIZEFRAME and SM_CYSIZEFRAME
SM_CXFULLSCREEN,
SM_CYFULLSCREEN 全显示屏窗口的窗口区域的上升幅度和惊人
SM_CXHSCROLL,
SM_CYHSCROLL 水平滚动条的莫斯中国科学技术大学学和水准滚动条上箭头的幅度
SM_CXHTHUMB 以相素为单位的水准滚动条上的滑行块宽度
SM_CXICON,SM_CYICON 系统缺省的图标的万丈和增长幅度(一般为32*32)
SM_CXICONSPACING,
SM_CYICONSPACING
以大图标方式查看Item时图标之间的间隔,那些距离连接凌驾等于
SM_CXICON and SM_CYICON.
SM_CXMAXIMIZED,
SM_CYMAXIMIZED 处于顶层的最大化窗口的缺省尺寸
SM_CXMAXTRACK,
SM_CYMAXTRACK
具有可改变尺寸边框和标题栏的窗口的缺省最大尺寸,假设窗口大于那些
尺寸,窗口是不足移动的。
SM_CXMENUCHECK,
SM_CYMENUCHECK 以相素为单位计算的食谱选中标记位图的尺寸
SM_CXMENUSIZE,
SM_CYMENUSIZE 以相素计算的菜单栏按钮的尺寸
SM_CXMIN,SM_CYMIN 窗口所能达到的矮小尺寸
SM_CXMINIMIZED,
SM_CYMINIMIZED 平常的最小化窗口的尺码
SM_CXMINTRACK,
SM_CYMINTRACK
最小跟踪距离,当使用者拖动窗口移动距离小于这一个值,窗口不会活动。
SM_CXSCREEN,
SM_CYSCREEN 以相素为单位计算的显示器尺寸。
SM_CXSIZE,SM_CYSIZE 以相素总结的标题栏按钮的尺寸
SM_CXSIZEFRAME,
SM_CYSIZEFRAME 围绕可改变大小的窗口的边框的厚薄
SM_CXSMICON,
SM_CYSMICON 以相素计算的小图标的尺码,小图标相似出现在窗口标题栏上。
M_CXVSCROLL,
SM_CYVSCROLL 以相素总结的垂直滚动条的增加率和垂直滚动条上箭头的莫斯中国科学技术大学学
SM_CYCAPTION 以相素总括的无独有偶窗口标题的中度
SM_CYMENU 以相素总结的单个菜单条的冲天
SM_CYSMCAPTION 以相素总计的窗口小标题栏的莫斯中国科学技术大学学
SM_CYVTHUMB 以相素计算的垂直滚动条中滚动块的冲天
SM_DBCSENABLED
要是为TRUE或不为0的值表明系统设置了双字节版本的USEOdyssey.EXE,为FALSE或0则不是。
SM_DEBUG
假若为TRUE或不为0的值申明系统安装了debug版本的USE兰德酷路泽.EXE,为FALSE或0则不是。
SM_MENUDROPALIGNMENT
假诺为TRUE或不为0的值下拉菜单是右对齐的不然是左对齐的。
SM_MOUSEPRESENT 如若为TRUE或不为0的值则设置了鼠标,不然没有安装。
SM_MOUSEWHEELPRESENT
假诺为TRUE或不为0的值则设置了滚轮鼠标,不然没有安装。(Windows NT only)
SM_SWAPBUTTON 若是为TRUE或不为0的值则鼠标左右键调换,不然没有。

解析图像

就会准多了,尽管理论上会慢一丝丝,可是笔者也懒得改代码重新编写翻译了,差多少个像素,那里对大家影响十分小~咱要吸取教训呀。

 #引入autopy模块
 # ***
 import autopy
 autopy.mouse.click() # 单击
 autopy.mouse.toggle(True) # 按下左键
 autopy.mouse.toggle(False) # 松开左键

Invalidate(TRUE)的闪屏难点

 (2010-05-03
02:58:24)

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标签: 

杂谈

分类: MFC小游戏

    在使用Invalidate(TRUE)进展窗口重绘时,总是会遇见闪屏的题材。

    一开始认为是绘图速度过慢照成的,但在对绘图时间做了多少个测试之后察觉,不畏全部绘图进度只持续了多少个皮秒,还是会看见很明显的闪耀**,所以时间并不是促成闪烁的决定性因素**。

    那毕竟是什么样来头吗?现在来看看Invalidate(TRUE)都干了些什么。其实,它只是直接向消息队列添加了WM_ERASEBKGND和WM_PAINT四个信息。但是,要是利用Invalidate(FALSE)的话,则唯有WM_PAINT音信发出,那时是不会有任何闪耀的。

    未来总的来说,闪烁就像是由WM_ERASEBKGND音信产生的,事实上,的确与它有关。那WM_ERASEBKGND有干了什么样啊?WM_bf88必发唯一官网,ERASEBKGND消息由On伊拉斯eBkgnd()新闻处理函数响应,它的效率便是重绘客户区背景。大家能够透过向工程里添加WM_ERASEBKGND这几个新闻,然后在重写的新闻处理函数少校重返语句修改为return
TRUE
来遮掩这一功能,那样做的功利是此时不会重绘背景了,坏处是此时背景也不会被擦出来。

    好像还尚未说到真实原因,其实真的的由来就包括在个中。未来来做一个尝试,分别品尝一下高效的眨眼和慢速的眨眼,你会发现高速眨眼时大家会觉得近期的孔雀蓝一闪而过,而慢速眨眼时,则会认为一切经过是接连的,没有啥新鲜。其实闪烁也正是这么回事,即多张不连续图像的十分的快切换。那里有多少个尺码,多张和火速和不接二连三,而且需求再正是具有才会发生闪烁。假若只是两张,只会觉得到突变,还谈不上闪耀;若是效用慢的话,也一定于两张图像的景况了;最终只假使三番五次图像的话,那就像看摄像,平稳的连片也不会让人觉得不适。

    知道了这几个,接下去就足以做决定了。

    缓解方案

    使用Invalidate(FALSE),添加WM_ERASEBKGND音信处理函数可能局地刷新三者选其一,都是足以化解难题的。它们的都以因此除去图像不接二连三这一要平昔达到指标的。

 

    其余,要说的是GDI的BitBlt()函数是会同高效的,一次操作所急需的年华唯有几到十九个飞秒,所以大家能够放心的应用它,而不用担心其它效能难题。可是相对于BitBlt()来说StretchBlt()就要慢的多,差不多是几十倍的差别。

    还有正是形似的绘图工作都是先绘制在二个缓冲区上,然后再1次拷贝到荧屏上。

    有时,当我们必要利用闪烁的意义的话,也是能够透过多张图像的飞速切换成达成,在此间大家也将两张图像的双重切换理解为多张图像。

大家以其余挂里一定有难度的七个标题出现了,怎么样明白大家收获的图像到底是哪1个菜?对人眼……甚至狗眼来说,那都以二个一定easy的标题,“一看就通晓”!对的,那正是人比机器高明的地方,我们做起来很不难的工作,电脑却傻傻分不清楚。
autopy图像局限

点击鼠标

以此相比较简单,然而记得那里的操作都是十三分可怜快的,有恐怕游戏还没反应过来呢,你就到位了,于是失败了……
所以供给的时候,请sleep一小会儿。

假设您看过autopy的api,会发觉它有3个bitmap包,里面有find_bitmap方法,就是在二个大图像里寻找样品小图像的。聪明的您肯定能够想到,大家得以截下整个游戏画面,然后准备具有的菜的小图像用那些方式一找就知晓哪些菜被叫到了。确实,一发轫本身也有那样做的冲动,但是当下就遗弃了……那个办法寻找图像,速度先不说,它有个尺码是“精确匹配”,图像上有二个像素的本田CR-VGB值差了1,它就查不出去了。大家驾驭flash是矢量绘图,它把1个点阵图片呈现在显示器上是透过了缩放的,那里变数就一点都不小,理论上同一的输入相同的算法得出的结果必然是一致的,不过因为绘图背景等的关联,总会有一小点的差距,正是这一点距离使得那几个美好的函数不可动用了……

1 #引入autopy模块 2 # *** 3 import autopy

键盘操作

好啊,不可能用也是好事,不然小编怎么引出大家高明的图像分析算法呢?

4 autopy.mouse.click() # 单击 5 autopy.mouse.toggle(True) # 按下左键 6
autopy.mouse.toggle(False) # 松手左键

我们这一次没用到键盘,所以本身就不说了。

相似图像查找原理

那个相比不难,可是记得那里的操作都以这多少个特别快的,有可能游戏还没反应过来吧,你就完事了,于是战败了……
所以须求的时候,请sleep一小会儿。

如何是好?分析顾客头上的图像就足以,来,从得到图像初叶吧~

信任你肯定用过谷歌的“按图搜图”功用,假使没有,你就落后啦,快去尝试!当您输入一张图纸时,它会把与那张图相似的图像都给你展现出来,所以当您找到一张乐意的图想做壁纸又以为太小的时候,基本能够用那么些点子找到确切的~

键盘操作

开辟你热爱的图像编辑器,起初丈量啊~
大家得知道图像在显示屏的具体地方,可以用标尺量出来,本来直接量也是可以的,可是本身那里运用了镜头左上角的职分(相当于点1)来作为参考地点,那样尽管画面有转移,大家只要求修改三个点坐标就好了,不然每2个点都急需再行写一遍可不是一件兴奋的事体。

我们将要动用和那一个一般的规律来判定用户的点餐,当然大家的算法不容许和谷歌(Google)那般复杂,和讯上有一篇很不利的稿子讲述了那几个难点,有趣味的能够看看,笔者直接交给完毕:

咱们此次没用到键盘,所以自身就背着了。

看最左侧的主顾头像上边的图像,我们要求三个点才可规定这几个界定,分别是图像的左上角和右下角,相当于点2和点3,。前面还有四个顾客的地方,只须求简单的充分三个增量就好了,for循环正是为此而生!

1 def get_hash(self, img):
2     #使用PIL模块缩放图片,***
3     image = img.resize((18, 13), Image.ANTIALIAS).convert("L")
4     pixels = list(image.getdata())
5     avg = sum(pixels) / len(pixels)
6     return "".join(map(lambda p : "1" if p > avg else "0", pixels))
7

咋做?分析顾客头上的图像就能够,来,从获得图像发轫吧~

一如既往的,大家原材质的职位,“竹席”的职位等等,都得以用那种方法获得。注意得到的都以相对游戏画面左上角的相对地方。至于抓图的法子,PIL的ImageGrab就很好用,autopy也得以抓图,为啥不用,笔者上面就会说到。

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开拓你喜爱的图像编辑器,起初丈量啊~
大家得清楚图像在显示屏的具体位置,能够用标尺量出来,本来直接量也是足以的,不过自个儿这里运用了镜头左上角的职位(约等于点1)来作为参考地点,那样一旦画面有改变,大家只必要修改多个点坐标就好了,不然每1个点都亟待再度写一遍可不是一件神采飞扬的事务。

分析图像

因为那是类的贰个主意,所以有个self参数,无视它。那里的img应该传入一个Image对象,能够使读入图像文件后的结果,也足以是截屏后的结果。而缩放的尺码(18,13)是自己依照实际情状定的,因为消费者头像上的菜的图像基本正是以此比重。事实表明那么些比例照旧挺主要的,因为大家的菜有个别相似,假设比例不稳当压缩后就失真了,不难误判(笔者前边就吃亏了)。

看最左侧的买主头像上边的图像,我们须求多个点才可明显这几个界定,分别是图像的左上角和右下角,也正是点2和点3,。前边还有七个买主的岗位,只需求简单的增进一个增量就好了,for循环正是为此而生!

我们以其它挂里一定有难度的1个题材出现了,如何精晓我们得到的图像到底是哪二个菜?对人眼……甚至狗眼来说,这都以2个特出easy的题材,“一看就精晓”!对的,那就是人比机器高明的地方,我们做起来非常粗大略的事情,电脑却傻傻分不清楚。

获取二个图片的“指纹”后,大家就足以与规范的图片指纹相比较,怎么相比较呢,应该选拔“汉明距离”,也正是多个字符串对应地点的例外字符的个数。达成也相当粗略……

同等的,大家原材质的岗位,“竹席”的岗位等等,都能够用这种办法赢得。注意获得的都以相对游戏画面左上角的相对地方。至于抓图的情势,PIL的ImageGrab就很好用,autopy也能够抓图,为何不用,笔者上面就会说到。

autopy图像局限

def hamming_dist(self, hash1, hash2):
return sum(itertools.imap(operator.ne, hash1, hash2))
好了,大家得以用准备好的科班图像,然后预先读取总结特征码存款和储蓄起来,然后再截图与它们比较就好了,距离最小的不行正是对应的菜,代码如下:

浅析图像

即使你看过autopy的api,会意识它有四个bitmap包,里面有find_bitmap方法,便是在1个大图像里找找样品小图像的。聪明的你势必能够想到,大家能够截下整个娱乐画面,然后准备有所的菜的小图像用那些办法一找就知道哪些菜被叫到了。确实,一初步本人也有那般做的激动,不过当下就扬弃了……这一个措施寻找图像,速度先不说,它有个规格是“精确匹配”,图像上有二个像素的库罗德GB值差了1,它就查不出去了。我们通晓flash是矢量绘图,它把三个点阵图片突显在显示器上是经过了缩放的,这里变数就十分的大,理论上一致的输入相同的算法得出的结果一定是平等的,然而因为绘图背景等的涉及,总会有一丢丢的差别,便是那点距离使得那些能够的函数不可采取了……

 1    def order(self, i):
 2        l, t = self.left + i * self.step, self.top
 3        r, b = l + self.width, t + self.height
 4        hash2 = self.get_hash(ImageGrab.grab((l, t, r, b)))
 5        (mi, dist) = None, 50
 6        for i, hash1 in enumerate(self.maps):
 7            if hash1 is None:
 8                continue
 9            this_dist = self.hamming_dist(hash1, hash2)
10            if this_dist < dist:
11                mi = i
12                dist = this_dist
13        return mi

我们这么些外挂里一定有难度的1个标题应运而生了,怎样通晓大家获得的图像到底是哪2个菜?对人眼……甚至狗眼来说,这都以二个突出easy的标题,“一看就理解”!对的,那便是人比机器高明的地点,大家做起来很简单的工作,电脑却傻傻分不清楚。

好呢,不能够用也是好事,不然本身怎么引出大家高明的图像分析算法呢?

那里有3个50的早先距离,假诺截取图像与其它菜单相比较都不止50,表明什么?表明现行万分地点的图像不是菜,也便是说顾客还没坐那地方上吗,恐怕大家把嬉戏最小化了(老董来了),那样处理很要紧,免得它恣意找1个最相近但又完全不搭边的菜举行处理。

autopy图像局限

相似图像查找原理

电动做菜

即使你看过autopy的api,会发现它有1个bitmap包,里面有find_bitmap方法,正是在3个大图像里搜索样品小图像的。聪明的您早晚能够想到,大家能够截下整个娱乐画面,然后准备有所的菜的小图像用这几个艺术一找就驾驭哪些菜被叫到了。确实,一开头自我也有这么做的激动,可是当下就放任了……这么些法子寻找图像,速度先不说,它有个尺码是“精确匹配”,图像上有四个像素的翼虎GB值差了1,它就查不出去了。大家领略flash是矢量绘图,它把二个点阵图片映现在荧屏上是经过了缩放的,那里变数就非常的大,理论上同一的输入相同的算法得出的结果一定是一样的,不过因为绘图背景等的涉及,总会有一小点的出入,就是这一点距离使得那么些美观的函数不可采取了……

深信您早晚用过谷歌(Google)的“按图搜图”功用,倘诺没有,你就落后啦,快去试试!当您输入一张图纸时,它会把与那张图相似的图像都给您表现出来,所以当您找到一张满足的图想做壁纸又觉得太小的时候,基本得以用那一个法子找到适合的~

以此难题非常的粗略,大家只须要把菜单的原材质记录在案,然后点击相应地方便可,作者把它写成了1个类来调用:

可以吗,无法用也是好事,不然作者怎么引出我们高明的图像分析算法呢?

小编们即将选择和这几个一般的规律来判定用户的点餐,当然我们的算法不容许和谷歌那般复杂,微博上有一篇很不错的稿子讲述了这些题材,有趣味的能够看看,俺从来交给达成:

 1 class Menu:
 2    def __init__(self):
 3        self.stuff_pos = []
 4        self.recipes = [None] * 8
 5        self.init_stuff()
 6        self.init_recipe()
 7    def init_stuff(self):
 8        for i in range(9):
 9            self.stuff_pos.append( (L + 102 + (i % 3) * 42, T + 303 + (i / 3) * 42) )
10    def init_recipe(self):
11        self.recipes[0] = (1, 2)
12        self.recipes[1] = (0, 1, 2)
13        self.recipes[2] = (5, 1, 2)
14        self.recipes[3] = (3, 0, 1, 2)
15        self.recipes[4] = (4, 1, 2)
16        self.recipes[5] = (7, 1, 2)
17        self.recipes[6] = (6, 1, 2)
18        self.recipes[7] = (8, 1, 2)
19    def click(self, i):
20        autopy.mouse.move(self.stuff_pos[i][0] + 20, self.stuff_pos[i][1] + 20)
21        autopy.mouse.click()
22    def make(self, i):
23        for x in self.recipes[i]:
24            self.click(x)
25        autopy.mouse.move(L + 315, T + 363)
26        autopy.mouse.click()

一般图像查找原理

def get_hash(self, img):
   #使用PIL模块缩放图片,***
  image = img.resize((18, 13), Image.ANTIALIAS).convert("L")
   pixels = list(image.getdata())
  avg = sum(pixels) / len(pixels)
   return "".join(map(lambda p : "1" if p > avg else "0", pixels))

那是本外挂中最没技术含量的3个类了:)请见谅自身平素不写注释和doc,因为都很不难,相信您了解。

相信您肯定用过谷歌(Google)的“按图搜图”作用,如若没有,你就落伍啦,快去试试!当您输入一张图片时,它会把与那张图相似的图像都给您表现出来,所以当您找到一张满足的图想做壁纸又觉得太小的时候,基本得以用这些点子找到适当的~

因为那是类的三个格局,所以有个self参数,无视它。那里的img应该传入几个Image对象,能够使读入图像文件后的结果,也足以是截屏后的结果。而缩放的尺寸(18,13)是笔者依照实际情况定的,因为消费者头像上的菜的图像基本就是以此比例。事实申明那些比例依然挺首要的,因为大家的菜某个相似,如若比例不适当压缩后就失真了,不难误判(小编事先就吃亏了)。

俺们将要动用和这些貌似的规律来判定用户的点餐,当然大家的算法不容许和谷歌那般复杂,乐乎上有一篇很不错的稿子讲述了这一个难题,有趣味的能够看看,笔者平昔交给实现:

收获二个图形的“指纹”后,大家就能够与专业的图样指纹比较,怎么相比较呢,应该运用“汉明距离”,也正是四个字符串对应地方的分化字符的个数。达成也很简短……

1 def get_hash(self, img):

def hamming_dist(self, hash1, hash2):
return sum(itertools.imap(operator.ne, hash1, hash2))

2 #利用PIL模块缩放图片,*** 3 image = img.resize((18, 13),
Image.ANTIALIAS).convert(“L”)

好了,大家能够用准备好的行业内部图像,然后预先读取总结特征码存款和储蓄起来,然后再截图与它们比较就好了,距离最小的越发就是相应的菜,代码如下:

4 pixels = list(image.getdata())

def order(self, i):
    l, t = self.left + i * self.step, self.top
    r, b = l + self.width, t + self.height
    hash2 = self.get_hash(ImageGrab.grab((l, t, r, b)))
    (mi, dist) = None, 50
    for i, hash1 in enumerate(self.maps):
      if hash1 is None:
        continue
      this_dist = self.hamming_dist(hash1, hash2)
      if this_dist < dist:
        mi = i
        dist = this_dist
    return mi

5 avg = sum(pixels) / len(pixels)

那里有3个50的起头距离,假如截取图像与别的菜单比较都超越50,表达什么?表达现行反革命那么些地点的图像不是菜,也便是说顾客还没坐那地方上吧,恐怕大家把嬉戏最小化了(首席执行官来了),那样处理很要紧,免得它恣意找三个最相近但又完全不搭边的菜实行处理。

6 return “”.join(map(lambda p : “1” if p > avg else “0”, pixels))

自行做菜

因为这是类的3个格局,所以有个self参数,无视它。这里的img应该传入1个Image对象,能够使读入图像文件后的结果,也足以是截屏后的结果。而缩放的尺寸(18,13)是自个儿依照实际景况定的,因为消费者头像上的菜的图像基本就是以此比例。事实评释那个比例依然挺首要的,因为大家的菜有些相似,假设比例不适合压缩后就失真了,简单误判(小编事先就吃亏了)。

其一标题很简短,大家只需求把菜单的原料记录在案,然后点击相应岗位便可,笔者把它写成了八个类来调用:

获得八个图纸的“指纹”后,我们就能够与专业的图样指纹相比较,怎么比较呢,应该运用“汉明距离”,也便是多少个字符串对应地方的两样字符的个数。完成也很简单……

class Menu:
  def __init__(self):
    self.stuff_pos = []
    self.recipes = [None] * 8
    self.init_stuff()
    self.init_recipe()
  def init_stuff(self):
    for i in range(9):
      self.stuff_pos.append( (L + 102 + (i % 3) * 42, T + 303 + (i / 3) * 42) )
  def init_recipe(self):
    self.recipes[0] = (1, 2)
    self.recipes[1] = (0, 1, 2)
    self.recipes[2] = (5, 1, 2)
    self.recipes[3] = (3, 0, 1, 2)
    self.recipes[4] = (4, 1, 2)
    self.recipes[5] = (7, 1, 2)
    self.recipes[6] = (6, 1, 2)
    self.recipes[7] = (8, 1, 2)
  def click(self, i):
    autopy.mouse.move(self.stuff_pos[i][0] + 20, self.stuff_pos[i][1] + 20)
    autopy.mouse.click()
  def make(self, i):
    for x in self.recipes[i]:
      self.click(x)
    autopy.mouse.move(L + 315, T + 363)
    autopy.mouse.click()

def hamming_dist(self, hash1, hash2):

那是本外挂中最没技术含量的二个类了:)请见谅本人尚未写注释和doc,因为都异常的粗略,相信你明白。

return sum(itertools.imap(operator.ne, hash1, hash2))

好了,大家得以用准备好的标准图像,然后预先读取总计特征码存款和储蓄起来,然后再截图与它们比较就好了,距离最小的丰裕正是相应的菜,代码如下:

1 def order(self, i):

2 l, t = self.left + i * self.step, self.top

3 r, b = l + self.width, t + self.height

4 hash2 = self.get_hash(ImageGrab.grab((l, t, r, b)))

5 (mi, dist) = None, 50

6 for i, hash1 in enumerate(self.maps):

7 if hash1 is None:

8 continue 9 this_dist = self.hamming_dist(hash1, hash2)

10 if this_dist < dist:

11 mi = i

12 dist = this_dist

13 return mi

那边有1个50的发端距离,假如截取图像与其余菜单相比都超出50,表达怎样?表明现行反革命还是不行地方的图像不是菜,约等于说顾客还没坐那地方上啊,或许大家把嬉戏最小化了(CEO来了),那样处理很重庆大学,免得它轻易找三个最相近但又完全不搭边的菜举行拍卖。

自行做菜

这几个难点非常的粗略,我们只必要把菜单的原材质记录在案,然后点击相应地点便可,作者把它写成了一个类来调用:

1 class Menu:

2 def __init__(self):

3 self.stuff_pos = []

4 self.recipes = [None] * 8

5 self.init_stuff()

6 self.init_recipe()

7 def init_stuff(self):

8 for i in range(9):

9 self.stuff_pos.append( (L + 102 + (i % 3) * 42, T + 303 + (i / 3) *
42) )

10 def init_recipe(self):

11 self.recipes[0] = (1, 2)

12 self.recipes[1] = (0, 1, 2)

13 self.recipes[2] = (5, 1, 2)

14 self.recipes[3] = (3, 0, 1, 2)

15 self.recipes[4] = (4, 1, 2)

16 self.recipes[5] = (7, 1, 2)

17 self.recipes[6] = (6, 1, 2)

18 self.recipes[7] = (8, 1, 2)

19 def click(self, i):

20 autopy.mouse.move(self.stuff_pos[i][0] + 20,
self.stuff_pos[i][1] + 20)

21 autopy.mouse.click()

22 def make(self, i):

23 for x in self.recipes[i]:

24 self.click(x)

25 autopy.mouse.move(L + 315, T + 363)

26 autopy.mouse.click()

那是本外挂中最没技术含量的1个类了:)请见谅小编没有写注释和doc,因为都很简短,相信您精晓。实在不懂的话,推荐你去Python学习群看一下python教程 ,那里有很详细的python知识!

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