【4858.com】mfc控件地方调整和坐标确定,怎么着一步步的用python制作游戏外挂

By admin in 4858.com on 2019年2月12日

玩过电脑游戏的同班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如何是好一个外挂呢?(当然用外挂不是那么道义哈,呵呵),这大家就来看一下什么样用python来打造一个外挂。。。。

过电脑游戏的同核对于外挂肯定不生疏,可是你在用外挂的时候有没有想过怎么着做一个外挂呢?(当然用外挂不是那么道义哈,呵呵),那大家就来看一下怎么用python来创设一个外挂。。。。

【4858.com】mfc控件地方调整和坐标确定,怎么着一步步的用python制作游戏外挂。玩过电脑游戏的同学对于外挂肯定不生疏,但是你在用外挂的时候有没有想过哪些做一个外挂呢?(当然用外挂不是那么道义哈,呵呵),那我们就来看一下如何用python来创制一个外挂。。。。

自个儿打开了4399小游戏网,点开了一个不盛名的游玩,唔,做寿司的,有材料在一面,客人过来后揭破他们的渴求,你根据菜单做好端给她便好~
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……

自己打开了4399小游戏网,点开了一个不盛名的玩耍,唔,做寿司的,有材料在单方面,客人过来后披露他们的需要,你根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……

自家打开了4399小游戏网,点开了一个不知名的游玩,唔,做寿司的,有材料在一派,客人过来后披露他们的须求,你按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,鼠标还不好使肌肉劳损啥的伤不起啊……

在mfc工程中控件大概窗口地方的调动是时常境遇的,特别是依照对话框的工程。地方的调动包蕴坐标、长度和增幅的变通,一般在窗口类的OnSize函数中贯彻。控件地方的调动涉及的函数有:GetWindowRect()、ScreenToClient()、GetClientRect()、MoveWindow()或SetWindowPos(),功效意义如下:

第一要讲明,那里的游乐外挂的定义,和那多少个大型网游里的外挂可不等,无法自动打怪,不可以喝药不可能躲避GM……
那做这些外挂有何用?问的好,没用,除了可以浪费你或多或少小时,进步一下编程技术,增添一点点点点点点的做外挂的功底以外,毫无用处,假若你是以制作一个惊天地泣鬼神不开则已一开立即超神的外挂为目的苏醒的话,可能要让你失望了,请及早绕道。我的目的很粗略,就是自行玩那款小游戏而已。

首先要注解,那里的嬉戏外挂的概念,和这些大型网游里的外挂可不等,不或许自动打怪,无法喝药不可以躲避GM……
那做这些外挂有吗用?问的好,没用,除了能够浪费你或多或少时日,进步一下编程技术,扩展一点点点点点点的做外挂的底子以外,毫无用处,若是你是以创设一个惊天地泣鬼神不开则已一开立即超神的外挂为对象恢复生机的话,或许要让你失望了,请尽快绕道。我的目标很不难,就是半自动玩这款小游戏而已。

率先要声明,那里的游玩外挂的定义,和那一个大型网游里的外挂可不等,不可以自动打怪,无法喝药不能躲避GM……
这做那个外挂有吗用?问的好,没用,除了可以浪费你或多或少时光,提高一下编程技术,扩张一点点点点点点的做外挂的功底以外,毫无用处,倘诺你是以创设一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,可能要让您失望了,请及早绕道。我的目标很粗略,就是自动玩那款小游戏而已。

工具的预备

工具的备选

工具的准备

GetWindowRect():得到窗口在显示器上的矩形坐标,调整控件地方时务必首先获得该显示器坐标;

亟需安装autopy和PIL以及pywin32包。autopy是一个自动化操作的python库,可以依样画葫芦一些鼠标、键盘事件,还可以对屏幕进行走访,本来我想用win32api来效仿输入事件的,发现那么些用起来比较简单,最厉害的是它是跨平台的,请搜索安装;而PIL那是盛名了,Python图像处理的No.1,上边会表达用它来做怎么着;pywin32事实上不是必须的,然则为了方便(鼠标它在自身动着啊,怎么样甘休它吗),如故指出设置一下,哦对了,我是在win平台上做的,外挂大致唯有windows用户要求呢?
截屏和图像处理工具
截屏是赢得游戏图像以供分析游戏提醒,其实并未尤其的工具直接Print
Screen粘贴到图像处理工具里也足以。我用的是PicPick,卓越好用,而且个人用户是免费的;而图像处理则是为了拿走种种音信的,我们要用它拿走点菜图像后保存起来,供外挂分析判断。我用的是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好饿了,只然则我习惯PS了~
编辑器
那些自家就绝不说了呢,写代码得要个编辑器啊!俺用VIM,您若愿意用写字板也得以……
原理分析

需求安装autopy和PIL以及pywin32包。autopy是一个自动化操作的python库,可以一成不变一些鼠标、键盘事件,还是可以对显示器进行走访,本来我想用win32api来模拟输入事件的,发现那几个用起来相比不难,最厉害的是它是跨平台的,请搜索安装;而PIL那是备受瞩目了,Python图像处理的No.1,下面会表达用它来做哪些;pywin32事实上不是必须的,可是为了有利于(鼠标它在自身动着吧,怎么着甘休它吧),仍然提出设置一下,哦对了,我是在win平台上做的,外挂大致只有windows用户要求呢?

内需安装autopy和PIL以及pywin32包。autopy是一个自动化操作的python库,可以里丑捧心一些鼠标、键盘事件,仍是可以对显示屏进行访问,本来我想用win32api来模拟输入事件的,发现这么些用起来相比较不难,最厉害的是它是跨平台的,请搜索安装;而PIL那是享誉了,Python图像处理的No.1,上面会表达用它来做什么;pywin32实际上不是必须的,不过为了有利于(鼠标它在祥和动着吗,如何为止它呢),依然提议设置一下,哦对了,我是在win平台上做的,外挂大约唯有windows用户需要呢?

外挂的历史啥的本身不想说啊,有趣味请谷歌(谷歌)或度娘(注:非技术难题尽可以百度)。

截屏和图像处理工具

截屏和图像处理工具

ScreenToClient():转换显示器坐标到客户区坐标,假使为子窗口,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;

看这一个娱乐,有8种菜,各种菜都有定位的做法,顾客假诺坐下来,头顶上就会有一个图纸,看图片就知晓他想要点什么菜,点击左边原料区域,然后点击一下……不知晓叫什么,像个竹简一样的事物,菜就做完了,然后把抓实的食品拖拽到客户面前就好了。

截屏是收获游戏图像以供分析游戏指示,其实没有特意的工具直接Print
Screen粘贴到图像处理工具里也得以。我用的是PicPick,非常好用,而且个人用户是免费的;而图像处理则是为着拿走种种音信的,大家要用它赢得点菜图像后保存起来,供外挂分析判断。我用的是PhotoShop…
不要告诉Adobe,其实PicPick中自带的图像编辑器也丰裕了,只要能查看图像坐标和剪贴图片就好饿了,只然而我习惯PS了~

截屏是收获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粘贴到图像处理工具里也得以。我用的是PicPick,非凡好用,而且个人用户是免费的;而图像处理则是为着赢得各个新闻的,大家要用它拿走点菜图像后保存起来,供外挂分析判断。我用的是PhotoShop…
不要告诉Adobe,其实PicPick中自带的图像编辑器也丰硕了,只要能查看图像坐标和剪贴图片就好饿了,只不过我习惯PS了~

顾客头上呈现图片的岗位是定点的,总共也唯有七个任务,大家得以逐一分析,而原料的职位也是固定的,各个菜的做法更是清楚,这样一来我们全然可以判定,程序可以很好的帮大家做出一份一份的美食佳肴并奉上,于是钱滚滚的来:)

编辑器

编辑器

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

autopy介绍

那一个本身就毫无说了吗,写代码得要个编辑器啊!俺用VIM,您若愿意用写字板也足以……

其一自身就绝不说了吧,写代码得要个编辑器啊!俺用VIM,您若愿意用写字板也足以……

github上有一篇很正确的入门小说,纵然是英文可是很简短,不过自身要么摘多少个这一次用收获的印证一下,以浮现自身很勤快。

规律分析

规律分析

MoveWindow():调整控件到指定地点;

移动鼠标

外挂的历史啥的本人不想说啊,有趣味请谷歌(谷歌(Google))或度娘(注:非技术难点尽可以百度)。

外挂的野史啥的自个儿不想说啊,有趣味请谷歌或度娘(注:非技术难点尽能够百度)。

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)

看那一个游戏,有8种菜,每个菜都有稳定的做法,顾客只要坐下来,头顶上就会有一个图形,看图片就领悟她想要点什么菜,点击左侧原料区域,然后点击一下……不明白叫什么,像个竹简一样的东西,菜就做完了,然后把搞好的食品拖拽到客户面前就好了。

看那几个娱乐,有8种菜,每一个菜都有一定的做法,顾客只要坐下来,头顶上就会有一个图纸,看图片就通晓她想要点什么菜,点击左侧原料区域,然后点击一下……不知晓叫什么,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面前就好了。

SetWindowPos():调整控件的岗位,该函数使用更灵活,多用来只修改控件地方而高低不变或只修改尺寸而地点不变的状态:

其一命令会让鼠标快速移动到指定显示屏坐标,你精通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屏幕的右下角坐标是……你猜对了,是(1023,767)。

消费者头上展现图片的职位是固定的,总共也只有七个地点,大家得以逐一分析,而原料的岗位也是稳定的,逐个菜的做法更是清晰,这样一来大家全然可以判断,程序可以很好的帮我们做出一份一份的美食佳肴并奉上,于是钱滚滚的来:)

买主头上展现图片的位置是永恒的,总共也唯有七个岗位,大家得以逐一分析,而原料的职分也是一向的,逐个菜的做法更是清晰,那样一来大家完全可以判明,程序可以很好的帮大家做出一份一份的美食并奉上,于是钱滚滚的来:)

可是有些不幸的,假设你实际用一下那些命令,然后用autopy.mouse.get_pos()拿到一下脚下坐标,发现它并不在(100,100)上,而是更小一些,比如我的机械上是(97,99),和分辨率有关。这些运动是用户了和windows中mouse_event函数,若不清楚api的,知道那回事就好了,就是其一坐标不是很纯粹的。像本人同一很好奇的,可以去读一下autopy的源码,我发觉她计算绝对坐标算法有难题:

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。相对于调整地方时调用的函数,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扭转的限量,所有的控件为了可以健康显示都不可以当先这一个界定。其实在开发进程中较难和第一的是参考控件的抉择,其岗位相对于主窗口的话必须好确定。常用的策略:

point.x *= 0xFFFF / GetSystemMetrics(SM_CXSCREEN);
那里先做除法再做乘法,学过一些乘除办法的就相应驾驭对于整数运算,应该先乘再除的,否则就会生出相比大的误差,如若他写成:

github上有一篇很不错的入门小说,即便是英文可是很不难,然而本身大概摘多少个本次用赢得的认证一下,以呈现我很努力。

github上有一篇很正确的入门小说,固然是英文可是很简短,但是我依旧摘多少个这一次用收获的求证一下,以显示本人很勤奋。

point.x = point.x * 0xffff / GetSystemMetrics(SM_CXSCREEN);
就会准多了,即便理论上会慢一点点,然而我也无意改代码重新编译了,差多少个像素,那里对我们影响不大~咱要吸取教训呀。

运动鼠标

活动鼠标

1.  摘取主窗口上地方不随窗口大小变化的控件为参考;

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

以此命令会让鼠标快捷移动到指定屏幕坐标,你精通如何是显示器坐标的吗,左上角是(0,0),然后向右向下递增,所以1024×768屏幕的右下角坐标是……你猜对了,是(1023,767)。

2.  选用主窗口上控件的宽只怕高一定的控件;

以此比较简单,但是记得那里的操作都以充分可怜快的,有恐怕游戏还没影响过来吗,你就落成了,于是失利了……
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(下面相当是弹指间的)

不过有些不幸的,如若您实际用一下这几个命令,然后用autopy.mouse.get_pos()得到一下当下坐标,发现它并不在(100,100)上,而是更小一些,比如自身的机器上是(97,99),和分辨率有关。那几个活动是用户了和windows中mouse_event函数,若不清楚api的,知道那回事就好了,就是那一个坐标不是很规范的。像本身同一很愕然的,可以去读一下autopy的源码,我意识他盘算相对坐标算法有标题:

键盘操作

以此命令会让鼠标飞速移动到指定屏幕坐标,你知道哪些是屏幕坐标的吗,左上角是(0,0),然后向右向下递增,所以1024×768屏幕的右下角坐标是……你猜对了,是(1023,767)。

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

3.  取舍与主窗口满足一定坐标关系的控件 ;

大家本次没用到键盘,所以自身就背着了。
如何是好?分析顾客头上的图像就足以,来,从得到图像开头吧~

而是有些不幸的,如果您实际用一下那么些命令,然后用autopy.mouse.get_pos()得到一下当下坐标,发现它并不在(100,100)上,而是更小一些,比如本身的机器上是(97,99),和分辨率有关。这几个活动是用户了和windows中mouse_event函数,若不清楚api的,知道那回事就好了,就是其一坐标不是很确切的。像本人一样很奇异的,可以去读一下autopy的源码,我发觉他盘算相对坐标算法有标题:

此处先做除法再做乘法,学过一些计量方法的就应该清楚对于整数运算,应该先乘再除的,否则就会爆发相比大的误差,就算他写成:

打开你喜爱的图像编辑器,开头丈量啊~
我们得知道图像在屏幕的具体地点,可以用标尺量出来,本来直接量也是足以的,不过本身那里运用了镜头左上角的义务(也等于点1)来作为参考地点,那样即便画面有改变,大家只须求修改一个点坐标就好了,否则每一个点都急需再行写一遍可不是一件欢腾的事体。

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

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

4.  选用主窗口上控件地方如故高宽不难确定的控件。

看最左边的顾客头像上边的图像,大家须求八个点才可确定这些范围,分别是图像的左上角和右下角,也等于点2和点3,。后边还有多少个买主的任务,只需要简单的拉长一个增量就好了,for循环就是为此而生!

那边先做除法再做乘法,学过一些计量方法的就相应了解对于整数运算,应该先乘再除的,否则就会生出对比大的误差,即便他写成:

就会准多了,固然理论上会慢一点点,不过自身也无意改代码重新编译了,差多少个像素,那里对大家影响不大~咱要吸取教训呀。

无异于的,我们原材料的岗位,“竹席”的任务等等,都得以用那种格局取得。注意拿到的都以相对游戏画面左上角的对峙地方。至于抓图的点子,PIL的ImageGrab就很好用,autopy也足以抓图,为啥不用,我下边就会说到。

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

点击鼠标

如上五种政策可在骨子里付出中作为参考!不管遇到什么样的情况,一定要精晓:选拔一个

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MFC怎样获取控件在对话框上的岗位坐标

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,怎么样得到对话框控件相对于父窗口(对话框窗口)的岗位

创建者: nottoobad

最后修改: 2010-11-29 21:07:54

状态: 公开

标签: mfc 

在MFC中,如何得到对话框控件相对于父窗口(对话框窗口)的职位:

CRect r;

pWnd->GetWindowRect(&r);

这样得到的r是控件相对于屏幕的坐标,然后用ScreenToClient(&r)就足以收获控件相对于父窗口的坐标。如若用GetClientRect(&r)的话,r.left和r.top始终是0,获得的并不是实在坐标。

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以用GetSystemMetrics函数可以获取系统分辨率,但那只是其出力之一,GetSystemMetrics函数只有一个参数,称之为「索引」,这些目录有75个标识符,通过设置区其余标识符就可以取得系统分辨率、窗体突显区域的增幅和惊人、滚动条的增幅和可观。

为了使使GetSystemMetrics的法力,我们以得到系统分辨率为例,并将内部的八个值用TextOut输出到窗体中。

第一步:用GetSystemMetrics获取荧屏的增幅和冲天

  1. int x, y;
  2. x =
    GetSystemMetrics(SM_CXSCREEN); //屏幕宽度
  3. y =
    GetSystemMetrics(SM_CYSCREEN); //显示屏中度

赢得窗体展现区域大小

已本身以后的垂询,获取窗体突显区域大小有三种方式。

率先种办法:使用GetSystemMetrics函数

  1. GetSystemMetrics(SM_CXFULLSCREEN); //获取最大化窗体的展示区域涨幅
  2. GetSystemMetrics(SM_CYFULLSCREEN); //获取最大化窗体的来得区域高度

下面是GetSystemMetrics函数参数nIndex的定义:

 

SM_ARRANGE 再次来到是还是不是准备最小化.
SM_CLEANBOOT 重临系统启动格局:
    0 正常启动
    1 康宁形式启动
    2 网络安全格局启动
SM_CMOUSEBUTTONS
再次来到值为系统协理的鼠标键数,重临0,则系统中一向不设置鼠标。
SM_CXBORDER,
SM_CYBORDER
重返以相素值为单位的Windows窗口边框的涨幅和可观,即使Windows的为3D形态,则
等同于SM_CXEDGE参数
SM_CXCURSOR,
SM_CYCURSOR 再次来到以相素值为单位的业内光标的宽度和可观
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边框的增幅和高度
SM_CXFIXEDFRAME,
SM_CYFIXEDFRAME
围绕具有标题但不只怕更改尺寸的窗口(平时是有些对话框)的边框的薄厚
SM_CXFRAME,SM_CYFRAME 等同于SM_CXSIZEFRAME and SM_CYSIZEFRAME
SM_CXFULLSCREEN,
SM_CYFULLSCREEN 全显示器窗口的窗口区域的肥瘦和冲天
SM_CXHSCROLL,
SM_CYHSCROLL 水平滚动条的莫大和水平滚动条上箭头的涨幅
SM_CXHTHUMB 以相素为单位的档次滚动条上的滑行块宽度
SM_CXICON,SM_CYICON 系统缺省的图标的莫大和增幅(一般为32*32)
SM_CXICONSPACING,
SM_CYICONSPACING
以大图标形式查看Item时图标之间的区间,那几个距离连接凌驾等于
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
具有可转移尺寸边框和标题栏的窗口的缺省最大尺寸,如若窗口大于那几个
尺寸,窗口是不可移动的。
SM_CXMENUCHECK,
SM_CYMENUCHECK 以相素为单位测算的菜系选中标记位图的尺码
SM_CXMENUSIZE,
SM_CYMENUSIZE 以相素计算的菜单栏按钮的尺码
SM_CXMIN,SM_CYMIN 窗口所能达到的细微尺寸
SM_CXMINIMIZED,
SM_CYMINIMIZED 正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那一个值,窗口不会移动。
SM_CXSCREEN,
SM_CYSCREEN 以相素为单位计算的屏幕尺寸。
SM_CXSIZE,SM_CYSIZE 以相素计算的标题栏按钮的尺寸
SM_CXSIZEFRAME,
SM_CYSIZEFRAME 围绕可转移大小的窗口的边框的薄厚
SM_CXSMICON,
SM_CYSMICON 以相素总结的小图标的尺码,小图标相似出现在窗口标题栏上。
M_CXVSCROLL,
SM_CYVSCROLL 以相素计算的垂直滚动条的幅度和垂直滚动条上箭头的莫大
SM_CYCAPTION 以相素总括的常常窗口标题的可观
SM_CYMENU 以相素总计的单个菜单条的高度
SM_CYSMCAPTION 以相素计算的窗口小标题栏的惊人
SM_CYVTHUMB 以相素总括的垂直滚动条中滚动块的万丈
SM_DBCSENABLED
假诺为TRUE或不为0的值声明系统设置了双字节版本的USER.EXE,为FALSE或0则不是。
SM_DEBUG
要是为TRUE或不为0的值注解系统安装了debug版本的USER.EXE,为FALSE或0则不是。
SM_MENUDROPALIGNMENT
尽管为TRUE或不为0的值下拉菜单是右对齐的否则是左对齐的。
SM_MOUSEPRESENT 即使为TRUE或不为0的值则设置了鼠标,否则没有安装。
SM_MOUSEWHEELPRESENT
如若为TRUE或不为0的值则设置了滚轮鼠标,否则没有设置。(Windows NT only)
SM_SWAPBUTTON 假使为TRUE或不为0的值则鼠标左右键互换,否则没有。

浅析图像

就会准多了,尽管理论上会慢一点点,然则自身也无意改代码重新编译了,差多少个像素,那里对大家影响不大~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)

4858.com 1转载▼

标签: 

杂谈

分类: MFC小游戏

    在使用Invalidate(TRUE)开展窗口重绘时,总是会遇见闪屏的标题。

    一始发认为是绘图速度过慢照成的,但在对绘图时间做了一个测试之后察觉,即使全部绘图进度只持续了多少个微秒,依旧会看见很显眼的闪光**,所以时间并不是造成闪烁的决定性因素**。

    那终归是怎样原因吗?现在来看望Invalidate(TRUE)都干了些什么。其实,它只是直接向新闻队列添加了WM_ERASEBKGND和WM_PAINT三个消息。然则,借使使用Invalidate(FALSE)的话,则唯有WM_PAINT音信发出,这时是不会有其余闪光的。

    将来总的来说,闪烁似乎是由WM_ERASEBKGND音讯发出的,事实上,的确与它有关。那WM_ERASEBKGND有干了如何啊?WM_ERASEBKGND消息由OnEraseBkgnd()音讯处理函数响应,它的法力就是重绘客户区背景。我们得以经过向工程里添加WM_ERASEBKGND这些消息,然后在重写的新闻处理函数中将再次回到语句修改为return
TRUE
来遮掩这一效益,这样做的利益是此时不会重绘背景了,坏处是此时背景也不会被擦出来。

    好像还不曾说到实在原因,其实确实的来由就隐含在里边。今后来做一个试验,分别品尝一下高效的眨眼和慢速的眨眼,你会意识高速眨眼时大家会感到眼前的蓝灰一闪而过,而慢速眨眼时,则会以为所有经过是两次三番的,没有何样越发。其实闪烁也等于这么回事,即多张不一而再图像的立刻切换。那里有多少个规范,多张和便捷和不接二连三,而且要求4858.com,并且兼有才会生出闪烁。倘使只是两张,只会感到到突变,还谈不上闪光;若是功用慢的话,也一定于两张图像的意况了;最终只假使连接图像的话,那就像看录制,平稳的联网也不会令人认为不适。

    知道了这个,接下去就可以做决策了。

    斩草除根方案

    使用Invalidate(FALSE),添加WM_ERASEBKGND音信处理函数大概部分刷新三者选其一,都是足以解决难点的。它们的都以透过除去图像不延续这一因一贯达成目标的。

 

    此外,要说的是GDI的BitBlt()函数是连同高效的,一回操作所须求的年华唯有几到十多少个飞秒,所以大家得以放心的使用它,而不用担心其余效能难点。可是相对于BitBlt()来说StretchBlt()就要慢的多,大概是几十倍的反差。

    还有就是相似的绘图工作都以先绘制在一个缓冲区上,然后再四回拷贝到显示屏上。

    有时,当大家须要使用闪烁的意义的话,也是足以经过多张图像的很快切换来形成,在此地大家也将两张图像的重复切换驾驭为多张图像。

我们以其它挂里一定有难度的一个标题出现了,怎么样通晓大家收获的图像到底是哪一个菜?对人眼……甚至狗眼来说,那都是一个一定easy的标题,“一看就了解”!对的,那就是人比机器高明的地点,大家做起来很简短的工作,电脑却傻傻分不清楚。
autopy图像局限

点击鼠标

本条比较不难,可是记得那里的操作都以分外尤其快的,有恐怕游戏还没影响过来吧,你就形成了,于是失利了……
所以需要的时候,请sleep一小会儿。

假使您看过autopy的api,会发现它有一个bitmap包,里面有find_bitmap方法,就是在一个大图像里搜索样品小图像的。聪明的你早晚可以想到,我们得以截下整个游戏画面,然后准备具有的菜的小图像用那个法子一找就领会哪些菜被叫到了。确实,一发轫我也有如此做的扼腕,然而当下就屏弃了……那一个措施寻找图像,速度先不说,它有个规格是“精确匹配”,图像上有一个像素的RGB值差了1,它就查不出去了。大家了然flash是矢量绘图,它把一个点阵图片浮以往屏幕上是经过了缩放的,那里变数就很大,理论上一致的输入相同的算法得出的结果一定是一模一样的,但是因为绘图背景等的关联,总会有一点点的差别,就是这一点距离使得那一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

好呢,无法用也是好事,否则本身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) # 放手左键

我们本次没用到键盘,所以我就背着了。

诚如图像查找原理

以此比较不难,可是记得那里的操作都以可怜极度快的,有只怕游戏还没影响过来呢,你就到位了,于是失败了……
所以要求的时候,请sleep一小会儿。

咋办?分析顾客头上的图像就足以,来,从拿到图像开始吧~

信任你势必用过谷歌的“按图搜图”功效,若是没有,你就落后啦,快去摸索!当您输入一张图纸时,它会把与那张图相似的图像都给你表现出来,所以当你找到一张满意的图想做壁纸又觉得太小的时候,基本可以用那一个主意找到适当的~

键盘操作

打开你喜爱的图像编辑器,开头丈量啊~
我们得精通图像在显示屏的具体地方,可以用标尺量出来,本来直接量也是足以的,可是自己那边运用了镜头左上角的岗位(约等于点1)来作为参考地点,这样一旦画面有变动,大家只须求修改一个点坐标就好了,否则各个点都急需再度写一遍可不是一件兴奋的事体。

我们就要采用和那个一般的原理来判断用户的点餐,当然大家的算法不可以和谷歌(Google)那般复杂,网易上有一篇很正确的稿子讲述了这么些难题,有趣味的可以看看,我直接交给达成:

俺们这一次没用到键盘,所以我就不说了。

看最左侧的顾客头像上边的图像,大家必要七个点才可确定这几个限制,分别是图像的左上角和右下角,相当于点2和点3,。前面还有多个顾客的职位,只须求不难的丰盛一个增量就好了,for循环就是为此而生!

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

如何做?分析顾客头上的图像就可以,来,从拿到图像开端吧~

平等的,大家原材料的职位,“竹席”的地点等等,都可以用这种措施得到。注意拿到的都以相对游戏画面左上角的对峙地方。至于抓图的方法,PIL的ImageGrab就很好用,autopy也可以抓图,为啥不用,我上边就会说到。

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打开你喜爱的图像编辑器,早先丈量啊~
大家得知道图像在屏幕的具体地点,能够用标尺量出来,本来直接量也是足以的,不过自身那里运用了镜头左上角的义务(相当于点1)来作为参考地点,那样如果画面有改观,大家只须要修改一个点坐标就好了,否则每个点都急需再行写一次可不是一件欢喜的事务。

浅析图像

因为那是类的一个方法,所以有个self参数,无视它。这里的img应该传入一个Image对象,可以使读入图像文件后的结果,也可以是截屏后的结果。而缩放的尺码(18,13)是本身根据实际境况定的,因为消费者头像上的菜的图像基本就是那个比重。事实阐明那么些比重仍旧挺首要的,因为我们的菜有些相似,若是比例不合适压缩后就失真了,不难误判(我事先就吃亏了)。

看最左侧的顾客头像下面的图像,大家须要三个点才可确定那些限制,分别是图像的左上角和右下角,也等于点2和点3,。前边还有八个顾客的职位,只要求简单的增加一个增量就好了,for循环就是为此而生!

咱俩以其余挂里一定有难度的一个标题出现了,怎么着明白大家收获的图像到底是哪一个菜?对人眼……甚至狗眼来说,那都以一个一定easy的标题,“一看就驾驭”!对的,那就是人比机器高明的地点,大家做起来很简短的事情,电脑却傻傻分不清楚。

赢得一个图片的“指纹”后,大家就可以与标准的图样指纹比较,怎么比较呢,应该运用“汉明距离”,约等于三个字符串对应地点的例外字符的个数。落成也很粗略……

如出一辙的,我们原材料的地方,“竹席”的岗位等等,都足以用那种办法赢得。注意拿到的都是冲突游戏画面左上角的绝对地方。至于抓图的法子,PIL的ImageGrab就很好用,autopy也足以抓图,为啥不用,我下边就会说到。

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业内图像,然后预先读取统计特征码存储起来,然后再截图与它们相比较就好了,距离最小的百般就是呼应的菜,代码如下:

解析图像

假定您看过autopy的api,会发现它有一个bitmap包,里面有find_bitmap方法,就是在一个大图像里搜索样品小图像的。聪明的你一定可以想到,我们得以截下整个娱乐画面,然后准备具有的菜的小图像用那几个法子一找就掌握哪些菜被叫到了。确实,一起始我也有诸如此类做的扼腕,不过当下就扬弃了……这些主意寻找图像,速度先不说,它有个原则是“精确匹配”,图像上有一个像素的RGB值差了1,它就查不出去了。我们领略flash是矢量绘图,它把一个点阵图片显示在屏幕上是经过了缩放的,这里变数就很大,理论上一样的输入相同的算法得出的结果必然是相同的,可是因为绘图背景等的关联,总会有一点点的出入,就是那一点距离使得这些绝妙的函数不可动用了……

 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

俺们这么些外挂里一定有难度的一个难点应运而生了,怎么样了解我们取得的图像到底是哪一个菜?对人眼……甚至狗眼来说,那皆以一个一定easy的难题,“一看就明白”!对的,那就是人比机器高明的地点,我们做起来很简短的事体,电脑却傻傻分不清楚。

行吗,无法用也是好事,否则我怎么引出大家高明的图像分析算法呢?

此处有一个50的初步距离,固然截取图像与别的菜单相比较都超出50,表达如何?表明现行非常地方的图像不是菜,相当于说顾客还没坐那地点上啊,大概我们把嬉戏最小化了(高管来了),那样处理很紧要,免得它轻易找一个最相近但又完全不搭边的菜举行处理。

autopy图像局限

诚如图像查找原理

自行做菜

假诺您看过autopy的api,会发现它有一个bitmap包,里面有find_bitmap方法,就是在一个大图像里寻找样品小图像的。聪明的你一定可以想到,大家得以截下整个娱乐画面,然后准备具有的菜的小图像用那些措施一找就清楚哪些菜被叫到了。确实,一初阶自我也有这么做的扼腕,可是当下就扬弃了……这几个方法寻找图像,速度先不说,它有个规范是“精确匹配”,图像上有一个像素的RGB值差了1,它就查不出去了。大家精晓flash是矢量绘图,它把一个点阵图片浮今后显示屏上是经过了缩放的,那里变数就很大,理论上亦然的输入相同的算法得出的结果一定是平等的,但是因为绘图背景等的涉及,总会有一点点的差异,就是那一点距离使得那些可以的函数不可采取了……

深信不疑你一定用过谷歌(Google)的“按图搜图”作用,如若没有,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你展现出来,所以当您找到一张乐意的图想做壁纸又认为太小的时候,基本得以用那么些法子找到合适的~

以此题材很不难,我们只须求把菜单的原材料记录在案,然后点击相应地点便可,我把它写成了一个类来调用:

可以吗,不只怕用也是好事,否则我怎么引出大家高明的图像分析算法呢?

俺们即将选拔和这么些一般的法则来判定用户的点餐,当然大家的算法不容许和谷歌那般复杂,腾讯网上有一篇很科学的篇章讲述了这些标题,有趣味的可以看看,我平昔付出完成:

 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一个类了:)请见谅自个儿一贯不写注释和doc,因为都很简短,相信您了解。

相信您肯定用过谷歌的“按图搜图”成效,假如没有,你就落伍啦,快去尝试!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,所以当你找到一张满足的图想做壁纸又以为太小的时候,基本可以用那么些主意找到适合的~

因为那是类的一个艺术,所以有个self参数,无视它。这里的img应该传入一个Image对象,可以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)是自家依照真实情形定的,因为消费者头像上的菜的图像基本就是以此比例。事实评释这几个比例仍旧挺首要的,因为大家的菜有些相似,倘诺比例不适当压缩后就失真了,不难误判(我事先就吃亏了)。

大家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这几个题材,有趣味的可以看看,我平昔交给完结:

取得一个图形的“指纹”后,大家就足以与专业的图形指纹相比较,怎么相比较呢,应该运用“汉明距离”,相当于七个字符串对应地方的不相同字符的个数。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 #应用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标准图像,然后预先读取总计特征码存储起来,然后再截图与它们相比较就好了,距离最小的要命就是应和的菜,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)

那里有一个50的起先距离,若是截取图像与其余菜单比较都不止50,表达什么?表明现行可怜地点的图像不是菜,相当于说顾客还没坐那地方上吗,只怕大家把嬉戏最小化了(老总来了),那样处理很要紧,免得它恣意找一个最相近但又完全不搭边的菜进行拍卖。

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

自动做菜

因为这是类的一个办法,所以有个self参数,无视它。那里的img应该传入一个Image对象,可以使读入图像文件后的结果,也得以是截屏后的结果。而缩放的尺寸(18,13)是本人依照实际景况定的,因为消费者头像上的菜的图像基本就是其一比重。事实表明这几个比重仍然挺主要的,因为我们的菜有些相似,若是比例不恰当压缩后就失真了,简单误判(我后面就吃亏了)。

本条题材很简短,大家只需求把菜单的原材料记录在案,然后点击相应岗位便可,我把它写成了一个类来调用:

获取一个图片的“指纹”后,大家就足以与规范的图形指纹比较,怎么相比较呢,应该利用“汉明距离”,相当于多少个字符串对应地方的两样字符的个数。落成也很粗略……

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一个类了:)请见谅本身并未写注释和doc,因为都很简短,相信你精通。

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

好了,大家可以用准备好的标准图像,然后预先读取统计特征码存储起来,然后再截图与它们比较就好了,距离最小的百般就是相应的菜,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

那边有一个50的启幕距离,即便截取图像与其余菜单比较都超越50,表明怎么着?表明现行十二分地点的图像不是菜,也等于说顾客还没坐那地方上吧,可能大家把嬉戏最小化了(CEO来了),那样处理很重大,免得它恣意找一个最相近但又完全不搭边的菜进行拍卖。

自动做菜

本条题材很简短,大家只需求把菜单的原材料记录在案,然后点击相应岗位便可,我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一个类了:)请见谅我从没写注释和doc,因为都很简单,相信你精通。实在不懂的话,推荐您去Python学习群看一下python教程 ,那里有很详细的python知识!

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