基于计算机视觉的UC小游戏外挂
今天偷懒，直接把在内部分享的PPT，拿出来分享。同时去掉了敏感信息。
主要分这3部分来讲。
右边就是UC小游戏的首页，可能有些朋友没有玩过，直接下载UC浏览器，在搜索UC小游戏就可以进入了，也可以通过其他各种隐藏的入口进入。不过很遗憾，目前只有Android 可以玩，iOS 端的小游戏已经下线了。
这个就是UC小游戏其中一款游戏： 翻翻乐。这次的分享，也是围绕这个游戏来得。
大家如果没有装UC小游戏，或者是iOS手机，可以直接用微信扫描这个小游戏码也可以体验。这个也是我模仿UC翻翻乐，借助于微信小游戏平台开发的一款游戏，建议大家在看这篇文章前，可以先行体验一番，更有助于对这篇文章的理解。
另外虽然这是一个简单的小游戏，但麻雀虽小，五脏俱全。后端的游戏服、匹配服、机器人都是完善的，可以跟真人匹配，也可以匹配到机器人。
后端采用的是阿里云服务器，最近阿里云也在打折： https://www.aliyun.com/1111/2019/home?userCode=ip5vy4ju ，最便宜可以花200+ 就拥有自己的服务器，还是3年的。对于我们学习来说，也是完全够用了。
讲完简介，接下来讲最重要的算法部分。
ROI： region of interest ，就是我们感兴趣的部分。在这个UC小游戏中，我们感兴趣的，就是可以点击的24个icon图片。
这次的算法，还是主要用到了OpenCV。
OpenCV支持非常多的平台、领域，这里就不详细介绍了，只做简单的介绍。
最简单的拿来做图片大小变换，在工作中，其实偶尔也会用得上的，可以很有效的帮助工作。
哈哈，也可以用来改图片背景，能剩下不少$呢~ 我在平时也用过几次这个功能，帮自己、帮别人PS 图片。
也可以用来处理视频，在我另一篇文章中有提到： https://blog.csdn.net/weixin_42527719/article/details/85694544
也可以用来做边缘检测，而我们这次的内容，就是需要用到边缘检测。
这个就是经过边缘检测的效果，基本过滤出了我们想要的部分（ROI）
边缘检测的原理： 第一幅图，很明显，从左到右的变化是非常平滑的，可以认为是图像内部是没有边缘的。取其中间横向的一排像素点的灰度值，画在坐标系上，也是一条缓慢下降的直线。 而第二幅图，从图中我们可以看到中间明显的分界线，同样取其中间横向的一排像素点的灰度值，画在坐标系上，我们可以看到中间明显的断层，而这个断层，就是图像内部的边缘。
我们再对上个PPT中的数据进行求导，可以看到第一幅图的像素点求导后，是一条直线，而第二幅图中求导后，在x=127的位置上，导数的值明显比其他位置的大，我们回想一下高中数学，导数绝对值越大，说明斜率越大，即代表这个位置发生了剧烈、断崖式的变化。
所以在边缘检测中，通过求导，如果导数大于某个阈值，我们就可以认为这里是边缘。
当然，OpenCV已经帮我们封装好了，一个函数搞定。100，200 两个参数，就是我们上边说道的阈值。通过调节，我们可以看到，PPT中两幅图的边缘是有点不一样的。在实际应用中，可能也需要我们通过调参来得到一个比较好的效果。
得到左图的边缘之后，我们还需要得到我们感兴趣的区域，24个icon坐标。
通过点击、截图，并取感兴趣的icon，我们得到的就是右图。相当于，我们已经知道答案了。
但对于计算机来说，我们还需要计算他们的相似度，才知道哪两个icon图是一样的。
通过3步骤，我们就可以计算24个icon中两两的相似度，得到相似情况。
这里我们采用minitouch、minicap来提升几年前传统的点击、截图方式。
最终，我们基本能在24s 完成比赛。 如果你体验了开头的小程序，可以在24s 完成游戏吗？
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