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需求

对探探这类软件，每天左滑右滑的，很是浪费时间精力。遂开发工具实现识别匹配类型自动右滑。

解决思路

第一种实现思路：比较简单，通过定位像素的xy位置，直接确定右滑的按键，并对其进行点击操作。缺点是无脑匹配，没有选择性；

第二种实现思路：首先需要搜集自己喜欢的类型库，然后有两种方法，一种是直接归一后用距离对比；另一种是抽取出特征，再根据特征来做相似度计算；

第三种实现思路：在对接接口的基础上，对其评分进行选择，如果大于90分，则右滑，否则左滑，目前使用的是腾讯API。缺点是使用速率会不确定。

实现

因为是1.0版本实现，暂时不考虑这么复杂，简易为主。直接上第三种实现思路。

API接口测试

以腾讯API作为接口，先进行下测试：

# -*- coding: utf-8 -*-'''
编码 : dapeng
日期 : xxxxxxxxx
功能 : 验证腾讯openai的api
环境 ：win10+python3.6+opencv3.4+pycharm
'''import hashlib
import time
import random
import string
import requests
import base64
import requests
import cv2
import numpy as np
from urllib.parse import urlencode
import json #用于post后得到的字符串到字典的转换app_id = 'xxxxxxx'
app_key = 'xxxxxxxxxx''''腾讯openai鉴权签名计算步骤：（摘抄自官网）用于计算签名的参数在不同接口之间会有差异，但算法过程固定如下4个步骤。1 将<key, value>请求参数对按key进行字典升序排序，得到有序的参数对列表N2 将列表N中的参数对按URL键值对的格式拼接成字符串，得到字符串T（如：key1=value1&key2=value2），URL键值拼接过程value部分需要URL编码，URL编码算法用大写字母，例如%E8，而不是小写%e83 将应用密钥以app_key为键名，组成URL键值拼接到字符串T末尾，得到字符串S（如：key1=value1&key2=value2&app_key=密钥)4 对字符串S进行MD5运算，将得到的MD5值所有字符转换成大写，得到接口请求签名
'''
def get_params(img):                         #鉴权计算并返回请求参数#请求时间戳（秒级），用于防止请求重放（保证签名5分钟有效time_stamp=str(int(time.time()))#请求随机字符串，用于保证签名不可预测,16代表16位nonce_str = ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 16))params = {'app_id':app_id,                #请求包，需要根据不同的任务修改，基本相同'image':img,                    #文字类的任务可能是‘text’，由主函数传递进来'mode':'0' ,                    #身份证件类可能是'card_type''time_stamp':time_stamp,        #时间戳，都一样'nonce_str':nonce_str,          #随机字符串，都一样#'sign':''                      #签名不参与鉴权计算，只是列出来示意}sort_dict= sorted(params.items(), key=lambda item:item[0], reverse = False)  #字典排序sort_dict.append(('app_key',app_key))   #尾部添加appkeyrawtext= urlencode(sort_dict).encode()  #urlencod编码sha = hashlib.md5()sha.update(rawtext)md5text= sha.hexdigest().upper()        #MD5加密计算params['sign']=md5text                  #将签名赋值到signreturn  params                          #返回请求包def main_Test():'''#用python系统读取方法f = open('c:/girl.jpg','rb')img = base64.b64encode(f.read())   #得到API可以识别的字符串'''#用opencv读入图片frame=cv2.imread('screen_test_scr.png')# frame = cv2.imread('1401020019.jpg')nparry_encode = cv2.imencode('.jpg', frame)[1]data_encode = np.array(nparry_encode)img = base64.b64encode(data_encode)    #得到API可以识别的字符串params = get_params(img)    #获取鉴权签名并获取请求参数url = "https://api.ai.qq.com/fcgi-bin/face/face_detectface"  # 人脸分析#检测给定图片（Image）中的所有人脸（Face）的位置和相应的面部属性。位置包括（x, y, w, h），面部属性包括性别（gender）, 年龄（age）, 表情（expression）, 魅力（beauty）, 眼镜（glass）和姿态（pitch，roll，yaw）res = requests.post(url,params).json()for obj in res['data']['face_list']:#print(obj)x=obj['x']y=obj['y']w=obj['width']h=obj['height']cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(255,255,255),2)delt=h//5cv2.putText(frame,'beauty :'+str(obj['gender']), (x+w+10, y+10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 0, 255), 2,cv2.LINE_8, 0)cv2.putText(frame,'age    :'+str(obj['age']), (x+w+10, y+10+delt*1), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 0, 255), 2,cv2.LINE_8, 0)cv2.putText(frame,'smile  :'+str(obj['expression']), (x+w+10, y+10+delt*2), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 0, 255), 2,cv2.LINE_8, 0)cv2.putText(frame,'beauty :'+str(obj['beauty']), (x+w+10, y+10+delt*3), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 0, 255), 2,cv2.LINE_8, 0)cv2.putText(frame,'glass   :'+str(obj['glass']), (x+w+10, y+10+delt*4), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 0, 255), 2,cv2.LINE_8, 0)# print(obj['beauty'])return obj['beauty']# cv2.imshow('img',frame)#cv2.imwrite('./000.jpg',frame)# cv2.waitKey(0)if __name__ == '__main__':main()

滑动实现

首先需要先来了解下探探滑动的过程（这里是用点击来代替滑动的方式）：

先由图片点击到主页首图（首图更完整清晰）；
对首图进行指定区域的截屏；
再对截屏的图片进行判断滑动；
同时收集右滑的图片作为图片库，作为以后改版本的参考；

程序从主函数入口开始，可以设定指定的人数，如果输入0则表示不限定人数滑动。

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import math
import matplotlib.pyplot as plt
import pytesseract
from PIL import Image
import time
import matplotlib.image as mpimgimport Api_Test
class Tantan_test:def __init__(self):self._coefficient = 1.35self._click_count = 0self._coords = []#输出函数def print_all(self,text):print(text)print('\n')# 图片识别def img_rec(self,img):text = pytesseract.image_to_string(Image.open(img), lang='chi_sim')# print(type(text))self.print_all(text)return text#点击功能def acquire_info(self,x1,y1):x1 = str(x1)y1 = str(y1)os.system('adb shell input tap ' + x1 + ' ' + y1)#滑动功能def acquire_swipe(self,x1,y1,x2,y2):x1 = str(x1)y1 = str(y1)x2 = str(x2)y2 = str(y2)os.system('adb shell input swipe ' + x1 + ' ' + y1+' '+x2+' '+y2)# 截图功能def cut_info(self,path):path = str(path)# screenshot.png.os.system('adb shell screencap -p /sdcard/'+path)os.system('adb pull /sdcard/'+path)# 切分+识别功能def seg_info(self,x1,y1,x2,y2,path,out_path):path = str(path)out_path = str(out_path)# 此处有不足的情况,截图会覆盖img = Image.open(path)region=(x1,y1,x2,y2)# print(region)cropImg = img.crop(region)cropImg.save(out_path)# text = self.img_rec(out_path)# return text# 显示图片功能def img_show(self,src):img = Image.open(src)plt.imshow(img)plt.show()def run(self):self.acquire_info(148.9,734.7)time.sleep(1)i = 0print("请输入人数:输入0表示无限喜欢~~")max = input("输入多少人:")max = int(max)if max==0:while 1:self.acquire_info(642,1099)time.sleep(0.05)tantan_test.cut_info('screen_test.png')tantan_test.seg_info(10,82,1056,1125,'screen_test.png','screen_test_scr.png')# time.sleep(0.05)# tantan_test.img_show('screen_test.png')test_beauty = Api_Test.main_Test()print(test_beauty)try:if(test_beauty > 88):self.acquire_info(941.4,1918)else:self.acquire_info(130, 1895)except:self.acquire_info(130,1895)# time.sleep(1)# self.acquire_info(941.4, 1918)else:while i<max:i = i+1self.acquire_info(673.488,1823.79)time.sleep(0.05)
if __name__ == "__main__":tantan_test = Tantan_test()tantan_test.run()# tantan_test.cut_info('screen_test.png')#tantan_test.img_show('screen_test.png')#text=pytesseract.image_to_string(Image.open('screen_test.png'),lang='chi_sim')#print(text)

效果&代码&adb工具

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提取码：1235

最终

tt这种产品当然最终还是靠颜值决定，纯属娱乐使用。

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需求

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