Способ программиста открыть викторину на миллион героев

Python Android
Способ программиста открыть викторину на миллион героев

Способ программиста открыть викторину на миллион героев

читать«Как программисты играют в «Топ Конференцию»? 》Очень вдохновленный, всего несколько дней назад я исследовал помощь WeChat hop, и так получилось, что она была использована.

Идея очень понятна, вытащите скриншот ответа, распознайте его как текст через OCR, а затем выложите в поиск Baidu. После нескольких попыток ответы на некоторые простые вопросы все еще можно найти.

В настоящее время это ручной режим, что означает, что каждый раз, когда появляется ответ, скрипт запускается вручную, чтобы вернуть ответ. Также из-за индивидуальных тематических причин (например, количество штрихов в определенном слове) не всегда возможно найти его. В это время будут проверяться скорость ваших рук и удача.

Для реализации языка python используются следующие библиотеки классов:

  1. PIL
  2. pytesseract (библиотека распознавания изображений)
  3. BeautifulSoup (разбор страницы)

Механизм распознавания текста необходимо установить отдельно, см.blog.CSDN.net/ неловкое дело _1990…а такжеРаспознавание текста на Mac Tesseract-OCR для Mac

Код темы выглядит следующим образом:

import os
from PIL import Image
import pytesseract
from urllib.request import urlopen
import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup

DEFAULT_WIDTH = 720
DEFAULT_HEIGHT = 1280


def main():
    # 720*1280分辨率坐标
    left_top_x = 30
    left_top_y = 200
    right_bottom_x = 680
    right_bottom_y = 380

    # 1. 截图
    # os.system('adb shell screencap -p /sdcard/answer.png')
    # os.system('adb pull /sdcard/answer.png answer.png')

    # 2. 截取题目并文字识别
    image = Image.open('answer.png')
    crop_img = image.crop((left_top_x, left_top_y, right_bottom_x, right_bottom_y))
    crop_img.save('crop.png')
    text = pytesseract.image_to_string(crop_img, lang='chi_sim')
    print(text)

    # 3. 去百度知道搜索
    text = text[2:]  # 把题号去掉
    # text = '一亩地大约是多少平米'
    wd = urllib.request.quote(text)
    url = 'https://zhidao.baidu.com/search?ct=17&pn=0&tn=ikaslist&rn=10&fr=wwwt&word={}'.format(
        wd)
    print(url)
    result = urlopen(url)
    body = BeautifulSoup(result.read(), 'html5lib')
    good_result_div = body.find(class_='list-header').find('dd')
    second_result_div = body.find(class_='list-inner').find(class_='list')
    if good_result_div is not None:
        good_result = good_result_div.get_text()
        print(good_result.strip())

    if second_result_div is not None:
        second_result = second_result_div.find('dl').find('dd').get_text()
        print(second_result.strip())


if __name__ == '__main__':
    main()

Я выложил код на гитхаб, можете посмотретьhq-answer-assist

Чтобы добиться большего интеллекта, одна из идей состоит в том, чтобы продолжать делать снимки экрана (раз в 1 секунду), после того, как страница ответов будет занята (для этого вы можете использовать разницу в цвете страницы ответов), после распознавания текста, Baidu, и результаты и варианты после BaiduДля сравнения, какой из них имеет наибольшее количество вхождений, является лучшим ответом.Вы можете добавить суждение здесь.Если вы особенно уверены, что непосредственно имитируете событие щелчка, чтобы выбрать ответ, если вы не уверены, вы можете сделать это вручную.

Некоторые студенты упомянули, что запрос на анализ также является идеей, которую можно изучить в будущем.

Другие лучшие реализации приветствуются.

Категории