Python Image/распознавание цвета и сканирование/время ⇐ Python

[Anonymous]

Итак, я пытаюсь сделать код для автоматизации игры. Есть эта мини -игра "Коготь". Коготь постоянно перемещается с одинаковой скоростью, и мне нужно время, когда он находится с расположением материала, затем нажмите пространство, чтобы поймать его. Код сейчас работает нормально, но он часто пропускает его несколько пикселей. Существует также этот пробем, где он обнаруживает не правильный материал, но сейчас все в порядке. Было бы также полезно, если бы вы могли порекомендовать мне лучший способ обнаружить материал (тыква). Я использовал бы распознавание изображения, но тыква может появиться под любым углом, поэтому я использую обнаружение цвета. Game < /p>
Код Python: < /p>

Код: Выделить всё

import cv2
import numpy as np
import pyautogui
import time
import tkinter as tk
from tkinter import ttk
import threading
import keyboard

# Configuration
SCREEN_REGION = (276, 181, 2003, 1044)  # Full game area (X, Y, W, H)
CLAW_Y = 396                            # Claw Y position (absolute from top of 2K screen)
CLAW_SEARCH_HEIGHT = 8                  # Search band for claw detection (Y-range)
CLAW_RGB = (90, 105, 136)                # Claw color
CLAW_TOLERANCE = 30                     # Tolerance in color

# Pumpkin (material) color
MATERIAL_HSV = [30, 220, 255]            # Center color in HSV (pumpkin)

ALIGN_THRESHOLD = 50                    # Alignment threshold (pixels)
CHECK_INTERVAL = 0.02                   # Checking interval (seconds)
DEFAULT_REACTION_TIME = 0.0              # Reaction time (default 0)

class ClawAutomator:
def __init__(self):
self.running = False
self.thread = None

self.claw_region = (
SCREEN_REGION[0],
CLAW_Y - CLAW_SEARCH_HEIGHT,
SCREEN_REGION[2],
CLAW_SEARCH_HEIGHT * 2
)

def get_claw_x(self):
try:
screenshot = pyautogui.screenshot(region=self.claw_region)
screen = np.array(screenshot)

lower = np.array([c - CLAW_TOLERANCE for c in CLAW_RGB])
upper = np.array([c + CLAW_TOLERANCE for c in CLAW_RGB])

mask = cv2.inRange(screen, lower, upper)
vertical_proj = np.sum(mask, axis=0)
x_positions = np.where(vertical_proj > 1000)[0]

if len(x_positions) > 0:
avg_x = int(np.median(x_positions))
return self.claw_region[0] + avg_x
return None
except:
return None

def get_material_position(self):
try:
screenshot = pyautogui.screenshot(region=SCREEN_REGION)
screen = np.array(screenshot)
hsv = cv2.cvtColor(screen, cv2.COLOR_RGB2HSV)

lower = np.array([MATERIAL_HSV[0] - 5, 200, 200])
upper = np.array([MATERIAL_HSV[0] + 5, 255, 255])
mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper)

mask = cv2.erode(mask, None, iterations=2)
mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=3)

contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

if contours:
largest = max(contours, key=cv2.contourArea)
M = cv2.moments(largest)
if M["m00"] > 0:
x = int(M["m10"] / M["m00"])
y = int(M["m01"] / M["m00"])
return (SCREEN_REGION[0] + x, SCREEN_REGION[1] + y)
return None
except:
return None

def run(self):
while self.running:
try:
pyautogui.press('space')
time.sleep(0.5)

material_pos = self.get_material_position()

if material_pos:
aligned = False
start_time = time.time()
while not aligned and self.running:
claw_x = self.get_claw_x()
if claw_x:
material_x = material_pos[0]
diff = abs(claw_x - material_x)

if diff   10:
pyautogui.press('space')
break

time.sleep(CHECK_INTERVAL)
else:
time.sleep(1.0)
pyautogui.press('space')
time.sleep(4.5)

time.sleep(4.5)
except:
pass

def start(self):
if not self.running:
self.running = True
self.thread = threading.Thread(target=self.run, daemon=True)
self.thread.start()

def stop(self):
self.running = False

class ControlGUI(tk.Tk):
def __init__(self):
super().__init__()
self.title("Claw Machine Controller")
self.geometry("300x150")
self.automator = ClawAutomator()

self.create_widgets()
self.bind_hotkeys()
self.protocol("WM_DELETE_WINDOW", self.on_close)

def create_widgets(self):
control_frame = ttk.Frame(self)
control_frame.pack(pady=20)

self.status_var = tk.StringVar(value="Status: Stopped")

ttk.Label(control_frame, text="Claw Machine Automator", font=('Arial', 16)).pack(pady=5)

self.start_btn = ttk.Button(control_frame, text="Start", command=self.start_bot)
self.start_btn.pack(pady=5)

self.stop_btn = ttk.Button(control_frame, text="Stop", command=self.stop_bot, state=tk.DISABLED)
self.stop_btn.pack(pady=5)

ttk.Label(control_frame, text="Hotkey: F8").pack(pady=5)
ttk.Label(control_frame, textvariable=self.status_var).pack()

def bind_hotkeys(self):
keyboard.add_hotkey('F8', self.toggle_bot)
self.after(100, self.update_status)

def update_status(self):
if self.automator.running:
self.status_var.set("Status: Running")
self.start_btn.config(state=tk.DISABLED)
self.stop_btn.config(state=tk.NORMAL)
else:
self.status_var.set("Status: Stopped")
self.start_btn.config(state=tk.NORMAL)
self.stop_btn.config(state=tk.DISABLED)
self.after(100, self.update_status)

def toggle_bot(self):
if self.automator.running:
self.stop_bot()
else:
self.start_bot()

def start_bot(self):
self.automator.start()

def stop_bot(self):
self.automator.stop()

def on_close(self):
self.automator.stop()
self.destroy()

if __name__ == "__main__":
app = ControlGUI()
app.mainloop()

Я пробовал много вещей: разрешение сканировать чаще, настраивая порог пикселей, но сейчас это кажется лучшим конф.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/795 ... ing-timing