每周一个开源项目——ddt-sharp-shoote

ddt-sharp-shoote

这是一个基于 Pynput 的 DDT 工具。基本原理在于，得知风力、角度、距离的情况下，参考力度表得出发射力度，而后发射。 其中，风力、角度通过 ddddocr（An awesome captcha recognition library）识别，屏距通过标记屏距测量框、敌我位置来推算，力度通过按压时长来体现，具体见这里。

使用到的库:

screeninfo、pillow、ddddocr、pynput

• pynput: 控制和监视输入设备；类似的有PyHook3（监视键鼠）、pywin32 （模拟键鼠）

• ddddocr：识别验证码，这边用来识别数字

• py2app: 将Python程序打包成MacOS应用程序

新东西:

1.进程间通信

Tkinter界面开启mainloop进程，其中又开辟出一个子线程来侦听其他进程发送的数据消息，然后通过tk.Text控件来展示

import multiprocessing
 import threading
 import time
 import tkinter
 
 
声明全局对象及类型
 
 
_tk: tkinter.Tk
 _text: tkinter.Text
 _terminate = False
 _queue: multiprocessing.Queue
 
 
def update_text():
 """子线程侦听进程消息"""
 while not _terminate:
 if not _queue.empty():
 text = _queue.get(False)
 append_text(text)
 else:
 time.sleep(1)
 
 
def append_text(text):
 _text.config(state='normal')
 _text.insert('end', f'\n{text}')
 _text.see('end')
 _text.config(state='disabled')
 
 
def run(gui_queue):
 global _tk, _text, _queue, _screen_size
 _queue = gui_queue
 
 
...
 
 
threading.Thread(target=update_text).start()
 
 
_tk.mainloop()
 

2.创建MacOS应用

py2app setup，在macos下创建python应用， python setup.py py2app

3.识别数字并清晰

对纯数字识别结果进行清洗

def recognize_digits(image: bytes):
 ocr = ddddocr.DdddOcr(show_ad=False)
 result = ocr.classification(image)
 return wash_digits(result)
 
 
def wash_digits(digits: str):
 """由于不会出现非数字, 所以对易识别错误的字符进行替换"""
 washed = digits 
 .replace('g', '9').replace('q', '9') 
 .replace('l', '1').replace('i', '1') 
 .replace('z', '2') 
 .replace('o', '0')
 return re.sub(r'\D', '0', washed)