利用人工智能实现小程序自动答题

 作者：Yiutto，编程浪子

 GitHub：github.com/Yiutto

之前有看到有人用python实现自动运行微信小程序《跳一跳》，后来看到别人用hash码实现《加减大师》的自动答题领取娃娃，最近一直在研究深度学习，为啥不用机器学习实现呢？不就是一个分类问题吗！

如何实现自动答题微信小游戏《加减大师》？

思考：

图像识别吗？

如何建立特征工程？

选用什么算法？

如何获取手机游戏上的图片？

使用adb命令截取手机屏幕；

在PC端和手机端同时运行APowerMirror软件，将手机投屏到电脑上，然后使用Pillow包中的截图方法截取电脑上对应手机屏幕的 区域。

在PC端和手机端同时运行APowerMirror软件，将手机投屏到电脑上，然后使用Python调用windows的原生API截取电脑上对应手机屏幕的区域。

实验结果： 三种截屏方式花费的时间差异很大，第一种每次截屏需要0.7s左右，第二种0.3s左右，第三种0.04s左右。

当然选择第3种咯，下载地址[https://www.apowersoft.cn/phone-mirror]，一个好的软件是成功的关键（够清晰）。

相关步骤：

1. util.py中的 shotByWinAPI函数：首先利用window自带api获取全屏图片，然后自定义 config.py的相关参数。

# 从PC端截屏时，截取区域左上角相对桌面的x坐标

'projection_x': 32,

# 从PC端截屏时，截取区域左上角相对桌面的y坐标

'projection_y': 278,

# 从PC端截屏时，截取区域的宽度

'projection_width': 482,

# 从PC端截屏时，截取区域的高度

'projection_height': 854,

可以用window命令键 PrtScSysRq(F12的右边)，然后复制到画图中（1920x1080）。

用画图的放大镜放大，图中红色框的小方块位置（32x278） projection_x即32， projection_y即278。

在画图中计算出截图的宽度和高度，即 projection_width和 projection_height（482x854） 

2. img_tool.py函数介绍：主要是通过 all(img,filename)函数进行图片分割

srcImg = cv2.imread(os.path.join("ScreenShotForTrain", f), 0)

上述代码是为了将彩色图片灰度模式加载

def all(img, filename):

   """封装对图片的所有操作"""

   img = cropImg(img)

   img = binaryImg(img)

   img1, img2 = cropAgain(img)

   imgs = cutImg(img1, filename + '_1') + cutImg(img2, filename + '_2')

   return imgs

def cropImg(img):

   """裁剪原始截图"""

   height = img.shape[