COC部落冲突自动找鱼 python脚本

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COC部落冲突自动找鱼 python脚本

2024-07-07 13:10| 来源: 网络整理| 查看: 265

众所周知，最近COC被腾讯收购了，又整了一波活，花里胡哨的兵种都不认识了，这件事我不做评价吧。

图个新鲜感，高中几个哥们突然又玩起了部落冲突，打🐟一时爽，一直打🐟一直爽，但是找🐟经常要耗费好多时间，那就用脚本啊！自己找🐟是不可能的，但是用脚本挂容易封号；怎么说，只要思想不滑坡，总会有解决方法的是吧。

扒拉了一下午资料，终于找到了志同道合的哥们：

这想法简直和我一拍即合！原文链接放在下面，大家可以先看看这哥们的思路：

Python部落冲突自动搜索对手 - 简书 (jianshu.com)

仔细看了一下，实现原理也不难，所以就自己捣鼓了一下，顺便帮哥们改进了一下，比如说按键的位置换成了随机点，以及操作的间隙也改成随机数，总之最重要的原则：一定不能封号

个人喜欢用JupyterNotebook多一点，所以写成了ipynb文件。

首先是环境的要求：

(为了照顾小白，我就直接上傻瓜式教程了，最后有代码的简单说明)

首先是python环境的配置，推荐直接用Ancaonda配置环境，Python版本是3.6，版本应该问题不大，安装Anaconda可以参考：

anaconda安装-超详细版_plasma-deeplearning的博客-CSDN博客_anaconda安装教程https://blog.csdn.net/in546/article/details/117400839

首先按照上面的链接安装好Anaconda，然后直接在开始菜单栏找到Anaconda3(64-bit)->Anaconda Promopt

然后复制粘贴下面三句话，搞定。

pip install pillow -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com

pip install opencv-contrib-python -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com

pip install pywin32 -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com

接着是adb和Tesseract的配的配置，这里对设备的操作还是基于adb，所以IOS玩家可以走了；这里需要在手机上进行一定的设置，即打开设备的USB调试然后对于资源的识别我没用百度AI的文字识别，而是直接使用了开源的OCR识别引擎Tesseract，这样就可以实现本地直接识别，不用上传到百度AI那么麻烦，不过识别起来呆呆的(可以把 2 识别成 e 也是我没想到的)，哎~想起cv那些图像识别的大作业，真是有苦说不出。

手机设置

先把我打包好的资源包下载下来，大概100MB

https://cowtransfer.com/s/345f72f5bd2645 点击链接查看 [ COC.zip ]

下好后解压缩到你喜欢的位置，里面应该有下面四个东西：

简单说明一下，第一个文件夹是adb调试工具；第二个文件夹是用来图像识别的；第三个文件夹是用来暂时存放截图的，工作的时候可以看看这个文件夹里内容的变化；最后一个是源代码。

最后配置一下环境变量，下面给出win10的操作，这步很简单，win11百度一下应该就会。

首先去到电脑设置界面搜索“环境变量”---编辑系统环境变量

然后进入环境变量

在系统变量找到Path，选中点编辑

新建以下三个环境变量，第一行和第三行要换成自己电脑的文件夹路径，

具体路径就是刚刚那两个文件夹的路径

D:\Desktop\COC\platform-tools

%Android%

D:\Desktop\coc\tesseract

接下来就无脑按几个确定就好了，这样子环境就配置好了。

然后修改一些参数：

有一定代码基础的伙伴可以看看最后面附加的思路，自己修改，小白直接改下面几个参数就好：

首先要打开源代码，找到Jupyter Notebok

打开后把coc.ipynb文件Upload进工作区

在工作区里找到coc.ipynb文件，单击打开

首先是一些超参数的设置，包括文件路径，这里的path要换成自己的COC文件夹位置；然后是等待时间的设置，大概是搜到对手的时间，要不然容易截图到云，可以自己定；然后是鱼的设置，这里我就简单的金币+圣水>150K，大家可以按照自己的要求来改，可能要用到一些基础的python语法，都很基础，是鱼就返回True。

然后是修改ScreenCapturer类里的按钮位置，尝试过几台设备好像坐标多多少少都有点偏差，不知道COC程序员是怎么拉伸的，咱就自己再量一下算了，具体就是改random.uniform(,)里面的数字，分别是左界限和右界限：

具体提取像素坐标的方法有很多，这里用PS，其他方法可以百度一下，PS的具体做法就是先把图片reshape成100×100像素(1000×1000也行，按比例换算就好了，不要等比缩放)，然后读取像素，具体就是下面两张图：

首先打开信息版

然后用选择工具滑到你想要像素坐标的位置，右边就有像素坐标

代码里面的四个按钮坐标都要换，要不然会点不到按钮

然后还要改一下资源的位置，在 PicScanner类里，找不到就Ctrl+F，搜索im.crop；这里需要把资源的位置坐标量出来。

最后展示一下工作效果：

上面的改完就差不多好啦，然后就开心的找🐟吧~（记得在手机上打开COC并且回到大本营）

运行所有Cell

系统会在指定文件夹里生成两张图片和一个txt文件，然后找到🐟了就会响一声同时弹窗提醒：

但....

激动的心！颤动的手！

啊这...你管这叫🐟

??？听我说，谢谢你。

算了，毕竟是AI，就这样凑合着用吧~

基于权限问题，该方法还是只适用于安卓平台

也不能说100%不会被抓，但感觉被抓的可能性不大，毕竟电脑啥也没干，就一个劲地按下一个

最后祝每一个部落人都能天天打大鱼，肥到滴油的那种~

附上代码的简单说明：

大概解释一下，首先是超参数的设置，这里要把路径改成本地的绝对路径，不能用相对路径（应该不能吧，可能有解决办法，我不知道，我只是一个代码能力不过七行的小白）然后就是搜索时长和鱼的判定，这个可以自己设定：

# 复制TRANS_PIC_PATH的路径来粘贴，只能用绝对路径，因为要调用cmd path = r'D:\Desktop\COC' # 改成自己的path pic_path = path + r'\TRANS_PIC_PATH' adb_path =path + r'\platform-tools\adb.exe' tesseract_path = path + r'\tesseract\tesseract.exe' # 搜索对手预估时长[t_min,t_max]随机生成一个数字。单位毫秒 t_min = 5000 t_max = 6000 #自己设置是🐟的条件，我就单纯金币+圣水>150K算🐟了 def is_fish(gold,water,oil): if gold+water>1500000: return True else: return False

然后是参考上面那篇博客的思路，创建了三个类。首先是ScreenCapturer类，主要作用是截屏传到电脑同时定义一些在手机上的操作。

from time import sleep import random import os class ScreenCapturer: #获取截图，同时定义一些在手机上的操作 phoneResolution = [] # 手机分辨率 def __init__(self,andriod="",trans=""): if andriod!="" and trans != "": # 判断是否为默认参数 self.ANDRIOD_PIC_PATH = andriod self.TRANS_PIC_PATH = trans def getPhoneScreen(self): # 获取屏幕截图 os.system(adb_path+' shell screencap -p /sdcard/screenshot.png') def transPhoneScreen(self): # 将截图传输至电脑 command = adb_path+' pull /sdcard/screenshot.png '+pic_path+'\screenshot.png' os.system(command) # 模拟点击某一位置 def pointOnPhone(self,x=0.0,y=0.0): strX = str(x) strY = str(y) command = adb_path+" shell input tap " + strX + " " + strY os.system(command) pass # 获取屏幕分辨率 def getPhoneResolution(self): # 获取命令行的打印值 r = os.popen(adb_path+" shell dumpsys window displays") text = str(r.read()) # 查找init=字符串，其后为手机分辨率情况 beginC = text.find("init=") # 获取其后的10个字符 line = text[beginC+5:beginC+15] resolution = line.split("x") self.phoneResolution.append(float(resolution[0])) self.phoneResolution.append(float(resolution[1])) r.close() pass # 点击进攻按钮 def pointAttackBtn(self): # 保留两位小数 x = random.uniform(0.021,0.098) * self.phoneResolution[1] y = random.uniform(0.838,0.964) * self.phoneResolution[0] self.pointOnPhone(x,y) print("点击-进攻-按钮") # 点击搜索对手按钮 def pointSearchAttacker(self): # 保留两位小数 x = random.uniform(0.652,0.83) * self.phoneResolution[1] y = random.uniform(0.543,0.69) * self.phoneResolution[0] self.pointOnPhone(x, y) print("点击-搜索对手-按钮") # 点击搜索下一个按钮 def pointNextAttacker(self): # 保留两位小数 x = random.uniform(0.853,0.975) * self.phoneResolution[1] y = random.uniform(0.714,0.8) * self.phoneResolution[0] self.pointOnPhone(x, y) print("点击-搜索下一个-按钮") # 点击结束战斗按钮 def pointEndAttack(self): # 保留两位小数 x = random.uniform(0.02,0.1) * self.phoneResolution[1] y = random.uniform(0.769,0.8) * self.phoneResolution[0] self.pointOnPhone(x, y) print("点击-结束战斗-按钮")

这里的x和y都改成了范围，避免太呆被抓。

然后是PicScanner类，作用就是识别截图到的图片，对图像做一些变化，比如说灰度处理和二值化处理，提高识别精度，然后把它转成文字，传进一个数组里。

from PIL import Image from io import open import cv2 import numpy as np import re class PicScanner: #从截图识别资源 def __init__(self,path=""): if path!="": self.filePath = path def get_file_content(self,filePath): with open(filePath, mode='rb') as f: return f.read() def cutPicToSource(self): # 将截图裁剪至仅剩资源的部分，方便于图片识别 im = Image.open(pic_path+'\screenshot.png', 'r') if im: width, height = im.size img = im.crop((0.045 * width, 0.105 * height, 0.135 * width, 0.225 * height)) #裁剪 img = cv2.cvtColor(np.array(img), cv2.COLOR_RGBA2BGRA) #PIL->np img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY); #灰度处理 ret,img=cv2.threshold(img, 230, 255, cv2.THRESH_BINARY); #二值化处理 cv2.imwrite(pic_path+'\sourse.png',img) def readPicNum(self): #图像识别，即图像转文字，所用包为tesseract，也可以换成其他的包 command = tesseract_path+' '+pic_path+'\sourse.png '+pic_path+'\sourse -l eng' os.system(command) f=open(pic_path+'\sourse.txt', encoding='gbk') txt=[] i = 0; for line in f: txt.append(line.strip()) string = ''.join(ch for ch in txt[i] if ch.isalnum()) string = string.replace(" ",'') #删掉多余的空格 #AI的蜜汁识别 string = string.replace("S",'5') string = string.replace("O",'0') string = string.replace("I",'1') string = string.replace("l",'1') string = string.replace("e",'2') #可能识别出各种奇奇怪怪的单词，识别不出直接不要，找选下一个🐟 try: txt[i] = int(string) except: return [] i = i+1 return txt

最后就是autoFind类，就是集成了上面两个类，然后用while循环一直找🐟，找到的话提醒你

import win32con, win32api import winsound class autoFind: # 对象实例 scanner = PicScanner() capture = ScreenCapturer() # 设置的搜索资源值 source = {} def setSourceValue(self,gold,water,oil): self.source['gold'] = gold self.source['water'] = water self.source['oil'] = oil def beginFind(self): self.capture.getPhoneResolution() # 获取屏幕分辨率 self.capture.pointAttackBtn() # 点击进攻按钮 sleep(1) print('\n----------------------------------------------------') self.capture.pointSearchAttacker() # 点击搜索对手按钮 sleep(random.randint(t_min,t_max)/1000) while(1): #无限循环，直到找到🐟 # 获取屏幕截图并判断资源 print("...........识别中..........") self.capture.getPhoneScreen() #截图 self.capture.transPhoneScreen() #传图片到电脑 self.scanner.cutPicToSource() #截取资源 words = self.scanner.readPicNum() #读取资源 if len(words) == 3 and words[0]

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