现在的手游基本都是重复操作,一个动作要等好久,结束之后继续另一个动作.很麻烦,所以动起了自己写一个游戏辅助的心思.

创新互联服务项目包括青岛网站建设、青岛网站制作、青岛网页制作以及青岛网络营销策划等。多年来，我们专注于互联网行业，利用自身积累的技术优势、行业经验、深度合作伙伴关系等，向广大中小型企业、政府机构等提供互联网行业的解决方案，青岛网站推广取得了明显的社会效益与经济效益。目前，我们服务的客户以成都为中心已经辐射到青岛省份的部分城市，未来相信会继续扩大服务区域并继续获得客户的支持与信任！

这个辅助本身没什么难度,就是通过不断的截图,然后从这个截图中找出预先截好的能代表相应动作的按钮或者触发条件的小图.

找到之后获取该子区域的左上角坐标,然后通过windows API调用鼠标或者键盘做操作就行了.

这里面最难的也就是找图了,因为要精准找图,而且最好能适应不同的分辨率下找图,所以在模板匹配的基础上,就有了SIFT和SURF的特征点找图方式.

在写的过程中查找资料,大都是C++ 或者python的, 很少有原生的C#实现, 所以我就直接拿来翻译过来了(稍作改动).

SIFT算法

public static Bitmap MatchPicBySift(Bitmap imgSrc, Bitmap imgSub)
    {
      using (Mat matSrc = imgSrc.ToMat())
      using (Mat matTo = imgSub.ToMat())
      using (Mat matSrcRet = new Mat())
      using (Mat matToRet = new Mat())
      {
        KeyPoint[] keyPointsSrc, keyPointsTo;
        using (var sift = OpenCvSharp.XFeatures2D.SIFT.Create())
        {
          sift.DetectAndCompute(matSrc, null, out keyPointsSrc, matSrcRet);
          sift.DetectAndCompute(matTo, null, out keyPointsTo, matToRet);
        }
        using (var bfMatcher = new OpenCvSharp.BFMatcher())
        {
          var matches = bfMatcher.KnnMatch(matSrcRet, matToRet, k: 2);
          var pointsSrc = new List();
          var pointsDst = new List();
          var goodMatches = new List();
          foreach (DMatch[] items in matches.Where(x => x.Length > 1))
          {
            if (items[0].Distance < 0.5 * items[1].Distance)
            {
              pointsSrc.Add(keyPointsSrc[items[0].QueryIdx].Pt);
              pointsDst.Add(keyPointsTo[items[0].TrainIdx].Pt);
              goodMatches.Add(items[0]);
              Console.WriteLine($"{keyPointsSrc[items[0].QueryIdx].Pt.X}, {keyPointsSrc[items[0].QueryIdx].Pt.Y}");
            }
          }
          var outMat = new Mat();
          // 算法RANSAC对匹配的结果做过滤
          var pSrc = pointsSrc.ConvertAll(Point2fToPoint2d);
          var pDst = pointsDst.ConvertAll(Point2fToPoint2d);
          var outMask = new Mat();
          // 如果原始的匹配结果为空, 则跳过过滤步骤
          if (pSrc.Count > 0 && pDst.Count > 0)
            Cv2.FindHomography(pSrc, pDst, HomographyMethods.Ransac, mask: outMask);
          // 如果通过RANSAC处理后的匹配点大于10个,才应用过滤. 否则使用原始的匹配点结果(匹配点过少的时候通过RANSAC处理后,可能会得到0个匹配点的结果).
          if (outMask.Rows > 10)
          {
            byte[] maskBytes = new byte[outMask.Rows * outMask.Cols];
            outMask.GetArray(0, 0, maskBytes);
            Cv2.DrawMatches(matSrc, keyPointsSrc, matTo, keyPointsTo, goodMatches, outMat, matchesMask: maskBytes, flags: DrawMatchesFlags.NotDrawSinglePoints);
          }
          else
            Cv2.DrawMatches(matSrc, keyPointsSrc, matTo, keyPointsTo, goodMatches, outMat, flags: DrawMatchesFlags.NotDrawSinglePoints);
          return OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(outMat);
        }
      }
    }

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

本文名称：C#中OpenCvSharp通过特征点匹配图片的方法-创新互联
文章地址：http://hbruida.cn/article/dcgoig.html