《百万英雄》Python + OCR搜索引擎统计辅助简单实现思路

0. 环境

iOS 10 + MacOS 10.12 + Python 2.7

1. 思路

APP界面中弹出的题的位置和答案的位置都是固定的,因此我们可以将手机屏幕想办法投到电脑屏幕上,通过OCR识别指定区域,实时打开搜索引擎界面搜索问题,甚至匹配答案。

2. 关键步骤

2.1 投屏

我是iPhone 5s + Mac电脑,可以用Mac的Quicktime Player播放器的屏幕录制功能(安卓据说可以用ADB)。

具体的,打开Quicktime Player后,点击“文件–新建屏幕录制–(红色录制按钮旁的下拉菜单)选择从手机录制”,这时,手机屏幕就实时投到屏幕上了。

2.2 截屏和OCR

  • 截屏

截屏要将你的手机投屏窗口固定在一个位置,找准屏幕上的左上角和右下角两个坐标,利用PIL中的ImageGrab进行抓屏,以截取题干为例,代码如下:

  • OCR

利用tesseract库和对应的pytesseract接口进行OCR,具体配置可以参考[1]。

2.3 搜索

分两种思路,我们可以直接打开一个浏览器页面用百度搜索,把答案筛选工作交给人:

也可以将搜索结果页面下载下来用选项字符串匹配,统计该出现的次数(当然,第二种方法需要增加一次识别答案字符串的OCR过程):

3. 优化

3.1 分词

尤其是在我们用选项字符串匹配下载下来的搜索页面文本时,很可能匹配数很少,这是由于正确答案不一定一字不差地藏在搜索文本中,我想到的更好的方法就是进行分词,然后匹配出现的次数。这里用到了jieba分词的python接口。这时我们就应该将2.3节中的第二段代码改为如下:

3.2 多进程并行

游戏只有10秒钟,而且题干是从左到右滚动出现的,所以留给我们计算的时间只有8秒左右,时间十分重要,利用line profiler工具,发现最耗时的部分出现在OCR部分(2秒左右),如果要进行选项匹配,需要2次截屏和OCR,所以,想到可以用2个线程将两次OCR并行,将选项的OCR放到另一个子线程中,在最后进行字符串匹配时进行同步。

另外,如果我们还同时打开浏览器页面用于肉眼搜索,打开浏览器也是挺耗时的(0.7秒左右),我们可以将其放到一个子进程中进行。

至此,我们将原先7秒左右可以运行完的程序,优化到了4秒左右,还能留下3秒钟供我们考虑到底选哪个。

实现代码,仅供参考:


[1] Python 中文OCR, http://blog.csdn.net/wwj_748/article/details/78109680?utm_source=tuicool&utm_medium=referral

《《百万英雄》Python + OCR搜索引擎统计辅助简单实现思路》有2个想法

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