手动钓鱼是真的累,思考了很久包括在网上也参考了很多思路.

抓包改协议肯定会被封,只能做物理上的自动钓鱼工具.

具体流程应该是这样

1.甩杆,计时开始

2.截图分析浮标的坐标

3.等到音频波动(鱼上钩的声音)

4.将鼠标移动到指定坐标,右击浮标,上鱼

照这个思路实现成功率50%左右的一个工具.

openCV的识别能做到80%-90%左右的图像识别准确率

最主要问题是浮标距离会导致鱼上钩声音大小不同,离得近,上钩声音大,远的话,声音会较小.

##2019/10/23

主要用到库uiautomation  这个库是python用来做windows应用的自动化的。

这个库支持大部分的windows应用,不支持DirectUI程序。

很多DirectUI程序都没有实现UIAutomation Provider,所以不支持自动化,要想支持自动化,必须程序作者修改源码支持。

应用内的编辑及点击,都可以通过这个库来实现。不需要去整什么按键精灵。

可以查看当前所有的windows应用信息

如下这段代码,可以激活你的windows应用,并在对应的坐标(x,y)右击操作。

importuiautomation as autotooldefmyAppClick():

detailWindow= autotool.WindowControl(searchDepth= 1, ClassName = 'yourClassName', SubName = '')

details= ''detailWindow.SetActive()

autotool.RightClick(x,y)

完成这个工具还有两个痛点。

1.一个是图像识别训练模型,对鱼钩浮标图像的识别。

2.第二个是训练声音模型,鱼咬钩的水花的声音制作模型。

可以肯定的是这个上钩的水花声的波形是固定的,只有振幅(音量)大小的区别。所以这块的信号处理就比较简单,录制一段水花音频的训练集去训练模型即可。

原先我实现的方式类似于vad检测,音量到达一定数值就判断为鱼上钩,所以原先的工具会存在环境噪声的影响,会受浮标距离远近导致的声音大小不可预知,成功率较低。

等训练模型实现成功再来更新

##2020/01/15

大半个月没上过游戏了,前两天去尝试钓鱼工具的时候才发现一个问题 ,一个钓点如果很多人同时在钓鱼,就很难正常钓上鱼来。

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