如何基于Python实现自动扫雷

2023-08-03 12:37:03 276

这篇文章主要介绍了如何基于Python实现自动扫雷,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

自动扫雷一般分为两种，一种是读取内存数据，而另一种是通过分析图片获得数据，并通过模拟鼠标操作，这里我用的是第二种方式。

一、准备工作

我的版本是python3.6.1

python的第三方库：

win32api
win32gui
win32con
Pillow
numpy
opencv

可通过pipinstall--upgradeSomePackage来进行安装

注意：有的版本是下载pywin32，但是有的要把pywin32升级到最高并自动下载了pypiwin32，具体情况每个python版本可能都略有不同

我给出我的第三方库和版本仅供参考

二、关键代码组成

1.找到游戏窗口与坐标

#扫雷游戏窗口
class_name="TMain"
title_name="MinesweeperArbiter"
hwnd=win32gui.FindWindow(class_name,title_name)

#窗口坐标
left=0
top=0
right=0
bottom=0

ifhwnd:
print("找到窗口")
left,top,right,bottom=win32gui.GetWindowRect(hwnd)
#win32gui.SetForegroundWindow(hwnd)
print("窗口坐标：")
print(str(left)+''+str(right)+''+str(top)+''+str(bottom))
else:
print("未找到窗口")

2.锁定并抓取雷区图像

#锁定雷区坐标
#去除周围功能按钮以及多余的界面
#具体的像素值是通过QQ的截图来判断的
left+=15
top+=101
right-=15
bottom-=42

#抓取雷区图像
rect=(left,top,right,bottom)
img=ImageGrab.grab().crop(rect)

3.各图像的RGBA值

#数字1-8周围雷数
#0未被打开
#ed被打开空白
#hongqi红旗
#boom普通雷
#boom_red踩中的雷
rgba_ed=[(225,(192,192,192)),(31,(128,128,128))]
rgba_hongqi=[(54,(255,255,255)),(17,(255,0,0)),(109,(192,192,192)),(54,(128,128,128)),(22,(0,0,0))]
rgba_0=[(54,(255,255,255)),(148,(192,192,192)),(54,(128,128,128))]
rgba_1=[(185,(192,192,192)),(31,(128,128,128)),(40,(0,0,255))]
rgba_2=[(160,(192,192,192)),(31,(128,128,128)),(65,(0,128,0))]
rgba_3=[(62,(255,0,0)),(163,(192,192,192)),(31,(128,128,128))]
rgba_4=[(169,(192,192,192)),(31,(128,128,128)),(56,(0,0,128))]
rgba_5=[(70,(128,0,0)),(155,(192,192,192)),(31,(128,128,128))]
rgba_6=[(153,(192,192,192)),(31,(128,128,128)),(72,(0,128,128))]
rgba_8=[(149,(192,192,192)),(107,(128,128,128))]
rgba_boom=[(4,(255,255,255)),(144,(192,192,192)),(31,(128,128,128)),(77,(0,0,0))]
rgba_boom_red=[(4,(255,255,255)),(144,(255,0,0)),(31,(128,128,128)),(77,(0,0,0))]

4.扫描雷区图像保存至一个二维数组map

#扫描雷区图像
defshowmap():
img=ImageGrab.grab().crop(rect)
foryinrange(blocks_y):
forxinrange(blocks_x):
this_image=img.crop((x*block_width,y*block_height,(x+1)*block_width,(y+1)*block_height))
ifthis_image.getcolors()==rgba_0:
map[y][x]=0
elifthis_image.getcolors()==rgba_1:
map[y][x]=1
elifthis_image.getcolors()==rgba_2:
map[y][x]=2
elifthis_image.getcolors()==rgba_3:
map[y][x]=3
elifthis_image.getcolors()==rgba_4:
map[y][x]=4
elifthis_image.getcolors()==rgba_5:
map[y][x]=5
elifthis_image.getcolors()==rgba_6:
map[y][x]=6
elifthis_image.getcolors()==rgba_8:
map[y][x]=8
elifthis_image.getcolors()==rgba_ed:
map[y][x]=-1
elifthis_image.getcolors()==rgba_hongqi:
map[y][x]=-4
elifthis_image.getcolors()==rgba_boomorthis_image.getcolors()==rgba_boom_red:
globalgameover
gameover=1
break
#sys.exit(0)
else:
print("无法识别图像")
print("坐标")
print((y,x))
print("颜色")
print(this_image.getcolors())
sys.exit(0)
#print(map)

5.扫雷算法

这里我采用的最基础的算法

1.首先点出一个点

2.扫描所有数字，如果周围空白+插旗==数字，则空白均有雷，右键点击空白插旗

3.扫描所有数字，如果周围插旗==数字，则空白均没有雷，左键点击空白

4.循环2、3，如果没有符合条件的，则随机点击一个白块

#插旗
defbanner():
showmap()
foryinrange(blocks_y):
forxinrange(blocks_x):
if1<=map[y][x]andmap[y][x]<=5:
boom_number=map[y][x]
block_white=0
block_qi=0
foryyinrange(y-1,y+2):
forxxinrange(x-1,x+2):
if0<=yyand0<=xxandyy0:foryyinrange(y-1,y+2):
forxxinrange(x-1,x+2):
if0<=yyand0<=xxandyy
这个算法在初级和中级通过率都不错，但是在高级成功率惨不忍睹，主要是没有考虑逻辑组合以及白块是雷的概率问题，可以对这两个点进行改进，提高成功率。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持毛票票。
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