前言

该项目适用于大部分游戏的简单自动化，一定程度上可以达到养老护肝的效果。
项目内的截图和配置都适用于阴阳师，可以根据需要进行截图和相应的配置已适用于其它游戏。

特别感谢

LuffyLSX 的 auto-arknights 提供的图片识别技术;

jajajag 的 YYS-Helper 的项目架构参考;

警告： 不保证一定不会被系统检测到，造成的一切后果请自行承担。

使用方式

由于我使用的显示器是 2k(2560*1440) 的，所以如果你使用的是 1080P(1920*1080) 或其它分辨率的显示器，请修改 helper.py 中的 device_width 和 device_height。

如果分辨率不同，除了修改文件外，还需要将游戏全屏，然后截图替换文件夹中的图片，一定要保存为 bmp 格式。

除此之外，还需要安装以下 python 库

pip install opencv-python pywin32 tqdm keyboard

配置文件说明

// 文件名一定要以 config_xxx.json 为命名
// 除说明必填外，其它参数可以设置为null或直接不写
// found 和 notFound 即为 if 和 else，必须至少存在其中一个
// found 目前的参数仅支持图片嵌套 和 填写数字 表示单击次数
// found 和 notFound 可以参考配置里面的协作和标记处理

{
    "path":"2k/yuhun/",         // 必填,截图的路径,在 images 文件夹里
    "timeCost": 5,              // 一个完整流程的最少耗时
    "endFlag":"img",            // 必填,一个流程的最后一个识别图
    "failFlag": "fail",         // 必填,一个流程失败的识别图
    "imgName":{                 // 需要识别的图片,img 为截图的文件名
        "similarity":0.95,      // 图片相似度，默认 0.9
        "found":1,              // 如果找到图片进行的操作，可进行嵌套,
        "notFound":null,        // 找不到图片进行的操作，可进行嵌套
        "offsetX":30,           // 点击的坐标和识别图左上角横坐标的偏移量，默认 0
        "offsetY":-30,          // 点击的坐标和识别图左上角纵坐标的偏移量，默认 0
        "delay":0.1,            // 每点击一次后睡眠时间，默认 0
        "checkAgain": 0,        // 是否重复检测，0 否
        "checkImg": "fighting"  // 不重复检测的图片
    }
}