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答题辅助决策:冲顶大会等答题类游戏
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common
config feat: 将需要配置的参数统一调整到 config/configure.conf中 Jan 16, 2018
resources docs: fix Jan 17, 2018
simpleVersion feat: 文字识别方法集成 baidu ocr ,可在代码中切换,相对来说识别更快 Jan 14, 2018
.gitignore docs: fix Jan 12, 2018
GetImgTool.py
GetQuestionAndroid.py
GetQuestionIos.py
README.md
__init__.py feat: 加入网页分析,选项词频统计,增强识别效果 Jan 9, 2018
requirements.txt

README.md

答题辅助

这两天冲顶大会之类的直播答题 APP 突然火了起来,萌生了使用截图,文字识别,搜索来玩答题的想法。

因为截图时间、搜索结果等限制,使用文字识别搜索,能提供的辅助作用有限, 可以当作一个小玩具。

非常感谢关注,欢迎大家 PR 更多有趣的想法和优化。

目录

更新日志

  • 2018.01.14
    • 文字识别方法集成 baidu ocr ,相对来说识别快 ,可在运行代码中选择想要用的 ocr 方式
    • 题目和选项一次截取识别
    • 将需要配置的参数统一调整到 config/configure.conf
  • 2018.01.12
    • 修复 windows 命令行颜色乱码,处理一些识别错误
  • 2018.01.11
    • 修复搜索可能的乱码等一些问题,多线程加快执行
  • 2018.01.10
    • 增加循环,无需重复加载,优化逻辑和显示 来自 issue #7。增加部分手机截图设置
    • 增加了截图传输效率,修改了识别参数,对图像进行灰度转化,去干扰,增加了识别准确率。结果判断使用了三种方式,对不同问题可以参考不同结果。

具体做法

  1. ADB 获取手机截屏
adb shell screencap -p /sdcard/screenshot.png
adb pull /sdcard/screenshot.png .
  1. OCR 识别题目与选项文字

​ 两个方法:

  • 谷歌 Tesseract ,安装软件即可,不同电脑配置运行效率不同
  • 百度 OCR ,需要注册百度 API,每天调用次数有限
  1. 搜索判断

结果判断方式

  1. 直接打开浏览器搜索问题
  2. 题目+每个选项都通过搜索引擎搜索,从网页代码中提取搜索结果计数
  3. 只用题目进行搜索,统计结果页面代码中包含选项的词频

以下为两个示例结果

参考了 I Hacked HQ Trivia But Here’s How They Can Stop Me

使用步骤 (谷歌 Tesseract)

Android

1. 安装 ADB

windows

下载地址:https://adb.clockworkmod.com/ ,并配置环境变量

Mac

使用 brew 进行安装 brew cask install android-platform-tools

安装完后插入安卓设备且安卓已打开 USB 调试模式,终端输入 adb devices ,显示设备号则表示成功。我手上的机子是坚果 pro1,第一次不成功,查看设备管理器有叹号,使用 handshaker 加载驱动后成功,也可以使用豌豆荚之类的试试。

List of devices attached
6934dc33    device

若不成功,可以参考Android 和 iOS 操作步骤进行修改

2. 安装 python 3

3. 安装所需 python 包

命令行: pip install -r requirements.txt

或者

pip install pytesseract
pip install pillow  
pip install requests
pip install colorama
pip install baidu-aip

4. 安装 谷歌 Tesseract

Windows下链接: 推荐使用安装版,在安装时选择增加中文简体语言包

其他系统: https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki

5. 修改 config/configure.conf 中相应参数信息

[region]
# 题目与选项区域
question_region = 50, 350, 1000, 560
choices_region = 75, 535, 1000, 1200

# 题目和选项一起的区域
combine_region = 50, 350, 1000, 1200

[tesseract]
# windows
# tesseract 安装路径
tesseract_cmd = C:\\Program Files (x86)\\Tesseract-OCR\\tesseract

# 语言包目录和参数
tessdata_dir_config = --tessdata-dir "C:\\Program Files (x86)\\Tesseract-OCR\\tessdata" --psm 6

# mac 环境, 文件夹分割请使用 / 代替 \\ 如 '/usr/local/Cellar/tesseract/3.05.01/bin/tesseract'

注: 可以用 GetImgTool.py 调整题目截取位置 可以到这里查看部分手机截图设置

6. 运行脚本

python GetQuestionAndroid.py 会自动识别文字并打开浏览器

IOS

部分朋友成功

使用步骤 (百度 OCR)

  1. 百度平台上创建应用申请 API Key 和 Secret Key

  2. 安装所需 python 包

    命令行:

    pip install -r requirements.txt

    或者

    pip install pytesseract
    pip install pillow  
    pip install requests
    pip install colorama
    pip install baidu-aip
    

  3. config/configure.conf 中加入相应 key, 并设置截取区域

    [region]
    # 题目和选项一起的区域
    combine_region = 50, 350, 1000, 1200
    [baidu_api]
    APP_ID = 
    API_KEY = 
    SECRET_KEY = 
    
  4. GetQuestionAndroid.py中切换识别方法

#ocr_img: 需要分别截取题目和选项区域,使用 Tesseract
#ocr_img_tess: 题目和选项一起截,使用 Tesseract
#ocr_img_baidu: 题目和选项一起截,使用 baidu ocr,需配置 key
    
# question, choices = ocr.ocr_img(img, config)
# question, choices = ocr.ocr_img_tess(img, config)
question, choices = ocr.ocr_img_baidu(img, config)
  1. 其它环境配置与 Tesseract 步骤相同

  2. 运行脚本

    安卓: python GetQuestionAndroid.py

其它

总结

有了 ADB 截图,能玩出更多花样。python 写小脚本真的很方便。

Next

  • 文字识别后 nlp 处理一下关系,然后搜索不同选择结果
You can’t perform that action at this time.