引言

如果談到這幾年手機(jī)上各平臺(tái)最常見的引流福利，必然是答題贏大獎(jiǎng)系列小游戲了。像什么頭號(hào)英雄，百萬玩家之類的，充斥在我們生活中，同時(shí)也成為了我們生活中常見的娛樂方式。但是有時(shí)候就會(huì)想，能不能實(shí)現(xiàn)手機(jī)自動(dòng)答題呢，畢竟網(wǎng)絡(luò)上是充斥著很多問題的答案，自己手動(dòng)搜題速度顯然來不及。答案是當(dāng)然可以，今天我們就來用手機(jī)連接電腦，讓電腦自動(dòng)搜索答案，省時(shí)省力省心。

這一項(xiàng)目中主要用到了文字識(shí)別和瀏覽器操作，其中文字識(shí)別是利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別字符的技術(shù)，是模式識(shí)別應(yīng)用的一個(gè)重要領(lǐng)域。人們?cè)谏a(chǎn)和生活中，要處理大量的文字、報(bào)表和文本。為了減輕人們的勞動(dòng)，提高處理效率，50年代開始探討一般文字識(shí)別方法，并研制出光學(xué)字符識(shí)別器。60年代出現(xiàn)了采用磁性墨水和特殊字體的實(shí)用機(jī)器。60年代后期，出現(xiàn)了多種字體和手寫體文字識(shí)別機(jī)，其識(shí)別精度和機(jī)器性能都基本上能滿足要求。如用于信函分揀的手寫體數(shù)字識(shí)別機(jī)和印刷體英文數(shù)字識(shí)別機(jī)。70年代主要研究文字識(shí)別的基本理論和研制高性能的文字識(shí)別機(jī)，并著重于漢字識(shí)別的研究。基于一些基礎(chǔ)認(rèn)識(shí)，下面我們先來思考下，實(shí)現(xiàn)這一項(xiàng)目的整體思路：做這一項(xiàng)目首先會(huì)存在以下疑問：1、 我們要讓手機(jī)連接電腦，但是怎么讓電腦自動(dòng)控制手機(jī)呢2、 手機(jī)上是顯示文字的，但是怎么讓電腦看懂你手機(jī)上的文字呢3、 電腦知道了問題后如何借助網(wǎng)絡(luò)搜答案呢？針對(duì)上面的問題，我們大概想了下思路：1、 讓電腦能夠控制手機(jī)，一般都是利用usb把手機(jī)連接到電腦上。然后借助ADB實(shí)現(xiàn)對(duì)手機(jī)的調(diào)控，包括點(diǎn)觸、滑動(dòng)、截圖等等功能。2、 讓電腦能夠看懂文字，必然需要對(duì)手機(jī)屏幕截圖，然后對(duì)截圖中的文字識(shí)別即可3、 讓電腦操控瀏覽器搜題，用python的庫即可實(shí)現(xiàn)了解了整體思路后，下面開始我們的實(shí)驗(yàn)。

實(shí)驗(yàn)前的準(zhǔn)備

首先我們使用的python版本是3.6.5所用到的庫有os，Python 中os模塊包含普遍的操作系統(tǒng)功能。如果你希望你的程序能夠與平臺(tái)無關(guān)的話，這個(gè)模塊是尤為重要的；pillow庫中Image模塊是在Python PIL圖像處理中常見的模塊，對(duì)圖像進(jìn)行基礎(chǔ)操作的功能基本都包含于此模塊內(nèi)；Pytesseract模塊是文字識(shí)別模塊；webbrowser是實(shí)現(xiàn)瀏覽器的操作；time庫實(shí)現(xiàn)等待下一題之間的間隔時(shí)間等待。

自動(dòng)獲取手機(jī)文字

1、利用ADB控制手機(jī)：

ADB是安卓手機(jī)常見的調(diào)控插件，我們需要將手機(jī)數(shù)據(jù)線和電腦連接，然后借助adb實(shí)現(xiàn)對(duì)手機(jī)的截屏并保存在指定路徑。Adb控制指令如下：截取屏幕，圖片命名為screen.png ：

os.system("adb shell /system/bin/screencap -p /sdcard/screen.png") #截取屏幕，圖片命名為screen.png

將截圖保存到電腦,路徑為：C:/Users/jia/Desktop

os.system("adb pull /sdcard/screen.png C:/Users/jia/Desktop") #將截圖保存到電腦在桌面

模擬點(diǎn)擊屏幕，x y分別為點(diǎn)擊處的像素

os.system("adb shell input tap {}{}".format(x,y))#x ，y為點(diǎn)擊處的像素點(diǎn)

詳細(xì)代碼如下：

#adb手機(jī)截圖 def get_image(): os.system('adb shell screencap -p /sdcard/image.png') os.system('adb pull /sdcard/image.png .') xigua_size = (150,530,1800,800)

2、對(duì)圖片文字識(shí)別：

文字識(shí)別部分為了方便快速，我們直接使用pytesseract文字識(shí)別即可。其中主要用的函數(shù)是pytesseract.image_to_strin。pytesser里包含了tesseract.exe和英語的數(shù)據(jù)包（默認(rèn)只識(shí)別英文），還有一些示例圖片，所以解壓縮后即可使用。同時(shí)模塊需要PIL庫的支持。如何識(shí)別率低的問題？可以增強(qiáng)圖片的顯示效果，或者將其轉(zhuǎn)換為黑白的，這樣可以使其識(shí)別率提升不少。識(shí)別其他語言？tesseract是一個(gè)命令行下運(yùn)行的程序，參數(shù)如下：

tesseract imagename outbase [-l lang] [-psm N] [configfile...]

imagename是輸入的image的名字，outbase是輸出的文本的名字，默認(rèn)為outbase.txt ，-l lang 是定義要識(shí)別的的語言，默認(rèn)為英文。詳細(xì)代碼如下：

#讀取圖像 get_image() img=Image.open('image.png') img_que = img.crop(xigua_size) #識(shí)別截圖文字 question=pytesseract.image_to_string(img_que,lang='chi_sim')

獲取文字后，對(duì)文字做一些處理，去除沒必要的信息。

question=question.replace(' ','').replace('n','') que = question[question.find('.')+1: question.find('?')]

自動(dòng)搜題的實(shí)現(xiàn)

1、瀏覽器操作：

在識(shí)別問題的基礎(chǔ)上，我們通過webbrowser打開瀏覽器，并操作瀏覽器搜索答案。其中主要用到的方法如下：

• webbrowser 有以下方法：

webbrowser.open(url[, new=0[, autoraise=1]])

這個(gè)方法是在默認(rèn)的瀏覽器中顯示url, 如果new = 0, 那么url會(huì)在同一個(gè)瀏覽器窗口下打開，如果new = 1, 會(huì)打開一個(gè)新的窗口，如果new = 2, 會(huì)打開一個(gè)新的tab, 如果autoraise = true, 窗口會(huì)自動(dòng)增長(zhǎng)。

webbrowser.open_new(url)

在默認(rèn)瀏覽器中打開一個(gè)新的窗口來顯示url,否則，在僅有的瀏覽器窗口中打開url。

webbrowser.open_new_tab(url)

在默認(rèn)瀏覽器中當(dāng)開一個(gè)新的tab來顯示url,否則跟open_new()一樣、

webbrowser.get([name])

根據(jù)name返回一個(gè)瀏覽器對(duì)象，如果name為空，則返回默認(rèn)的瀏覽器

webbrowser.register(name, construtor[, instance])

注冊(cè)一個(gè)名字為name的瀏覽器，如果這個(gè)瀏覽器類型被注冊(cè)就可以用get()方法來獲取。

詳細(xì)代碼如下：

#引擎搜索 url = "https://www.baidu.com/s?wd=" +que webbrowser.open(url) get_image() img=Image.open('image.png') img_que = img.crop(xigua_size) question1= pytesseract.image_to_string(img_que,) question1=question1.replace(' ','').replace('n','') que = question1[question.find('.')+1: question.find('?')]while True: while(question1==question): get_image() img = Image.open('image.png') img_que = img.crop(xigua_size) question1 = pytesseract.image_to_string(img_que,) question1 = question1.replace(' ', '').replace('n', '') que = question1[question.find('.') + 1: question.find('?')] get_image() img = Image.open('image.png') img_que = img.crop(xigua_size) # 識(shí)別截圖文字 question = pytesseract.image_to_string(img_que,) question = question.replace(' ', '').replace('n', '') que = question[question.find('.') + 1: question.find('?')] continue while(question1!=question): get_image() img = Image.open('image.png') img_que = img.crop(xigua_size) # 識(shí)別截圖文字 question = pytesseract.image_to_string(img_que,) question1 = pytesseract.image_to_string(img_que,) question1 = question1.replace(' ', '').replace('n', '') que = question1[question.find('.') + 1: question.find('?')] question = question.replace(' ', '').replace('n', '') que = question[question.find('.') + 1: question.find('?')] # 引擎搜索 url = "https://www.baidu.com/s?wd=" + que webbrowser.open(url) continue

到這里，我們整體的程序就搭建完成，下面為我們程序的運(yùn)行結(jié)果：

試試用這個(gè)方法參加《百萬答題》類小游戲，或許下一個(gè)百萬獲獎(jiǎng)人就是你。

來自：AI科技大本營 李秋鍵

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python webbrowser点击_用 Python 实现手机自动答题，这下百万答题游戏谁也玩不过我！...的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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