Python语言简【jiǎn】洁、易读，可扩展，开【kāi】源代码库极【jí】其丰【fēng】富，适用领域相当广【guǎng】泛（WEB，桌【zhuō】面【miàn】，视觉，AI，数据分析等等），正【zhèng】因为这些【xiē】优点让Python如日中【zhōng】天。opencv-python实现了图像处理和计算机视觉【jiào】方【fāng】面的很多通用算法。这次【cì】利【lì】用opencv实【shí】现找茬游戏的外挂。去掉异常处理语句（增加稳【wěn】定性【xìng】）只有13行代【dài】码，实现过程比较简【jiǎn】单。

先上效果图：

python，opencv及【jí】ide（pycharm community）如何安【ān】装自【zì】行百度。

实现过程：

利用win32gui获取找茬游戏的窗口句【jù】柄利【lì】用win32gui找出窗口在【zài】屏幕【mù】的位置利用PIL.ImageGrab包对窗口位置进【jìn】行截【jié】图将图【tú】像分割出两幅原始图将两幅图像【xiàng】相减【jiǎn】得【dé】到差异【yì】图像二值化差【chà】异图像对二值化图像【xiàng】查找轮廓将轮【lún】廓绘制【zhì】到其中一个原图将原图【tú】显示出来

import win32gui,cv2,numpy;from PIL import  ImageGrabwhile(True):    try:        pos = list(win32gui.GetWindowRect(win32gui.FindWindow(0, '大【dà】家【jiā】来找茬'))) # 获取程【chéng】序窗口位置        p=[(int(i / 2) * 2) for i in pos]   # 位置规整【zhěng】为偶数        roi=numpy.array(ImageGrab.grab((p[0] + 3, p[1] + 198, p[2] - 3, p[3] - 92)))   #对【duì】窗【chuāng】口截图【tú】        w, h, d = roi.shape #获取长宽高        img1 = roi[0:w, 0:int(h / 2), :]    #第一【yī】幅图        img0 = roi[0:w, int(h / 2):h, :]    #第二幅图        gray = cv2.cvtColor(cv2.absdiff(img0, img1), cv2.COLOR_BGR2GRAY)    #两【liǎng】图差异        ret, thresh = cv2.threshold(gray, 22, 255, 0)    #二【èr】值化【huà】差【chà】异        contours, hierarchy = cv2.findContours(cv2.bitwise_not(thresh), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)  # 寻找轮廓        cv2.drawContours(img0, contours, -1, (0, 255, 0), 1)    #将轮廓绘【huì】制【zhì】在第【dì】一幅图上        cv2.imshow('EasyFind', cv2.cvtColor(img0, cv2.COLOR_BGR2RGB))   #，通道【dào】转换，显示结果    except:pass    cv2.waitKey(2)  #键盘输入

本【běn】次实验【yàn】对象是QQ游戏平【píng】台中美【měi】女找茬。不同找茬游戏对应【yīng】的窗【chuāng】口【kǒu】名称【chēng】和大小不同，两幅原图对应的【de】窗口位置【zhì】也不相同，但只需要对第4行和第6行稍【shāo】作修改，就能实现他【tā】找茬游【yóu】戏的外挂。

当然借助【zhù】PyMouse等程序【xù】包还能模拟【nǐ】鼠标点【diǎn】击动作，实现【xiàn】自【zì】动找茬，具体怎【zěn】么实【shí】现自行研究了。

本程序以学习交流为目的。

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