OpenCV 版本 3.4.13 制作自动刷图脚本 JAV A

时间: 2023-09-05 18:15:08 浏览: 57
首先,您需要安装 Java SDK 和 OpenCV 3.4.13。您可以从 OpenCV 官方网站下载安装程序,并按照指示进行安装。 接下来,您需要编写 Java 代码来实现自动刷图功能。以下是一个简单的示例脚本,可以帮助您入门: ```java import org.opencv.core.*; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.imgproc.Imgproc; import java.awt.*; import java.awt.event.KeyEvent; import java.util.Random; public class AutoBrushScript { static { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); } public static void main(String[] args) throws InterruptedException, AWTException { Robot robot = new Robot(); Random random = new Random(); int delay = 1000; while (true) { // 模拟按键操作,切换到游戏窗口 robot.keyPress(KeyEvent.VK_ALT); robot.keyPress(KeyEvent.VK_TAB); robot.keyRelease(KeyEvent.VK_TAB); robot.keyRelease(KeyEvent.VK_ALT); Thread.sleep(delay); // 截取屏幕图像 Rectangle screenRect = new Rectangle(Toolkit.getDefaultToolkit().getScreenSize()); BufferedImage screenImg = robot.createScreenCapture(screenRect); // 将 BufferedImage 转换为 Mat 对象 Mat src = Imgcodecs.imdecode(new MatOfByte((byte[]) new DataBufferByte(screenImg.getRaster().getDataBuffer(), screenImg.getWidth() * screenImg.getHeight())), Imgcodecs.IMREAD_UNCHANGED); // 对图像进行处理(例如滤波、二值化等) Imgproc.cvtColor(src, src, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); Imgproc.GaussianBlur(src, src, new Size(5, 5), 0); Imgproc.threshold(src, src, 0, 255, Imgproc.THRESH_BINARY + Imgproc.THRESH_OTSU); // 从处理后的图像中提取出需要点击的位置 Point targetPoint = findTarget(src); // 如果找到了目标点,就模拟鼠标点击 if (targetPoint != null) { int x = (int) (screenRect.getX() + targetPoint.getX()); int y = (int) (screenRect.getY() + targetPoint.getY()); robot.mouseMove(x, y); robot.mousePress(KeyEvent.BUTTON1_DOWN_MASK); robot.mouseRelease(KeyEvent.BUTTON1_DOWN_MASK); } Thread.sleep(delay + random.nextInt(1000)); } } private static Point findTarget(Mat src) { // TODO: 在图像中寻找需要点击的位置 return null; } } ``` 在该示例脚本中,我们使用了 Java 的 Robot 类来模拟键盘和鼠标操作。我们还使用了 OpenCV 库来处理屏幕截图,并从中提取需要点击的位置。请注意,该示例脚本仅用于演示目的,您需要根据您的具体需求进行修改。 最后,您可以使用 Java 编译器将代码编译为可执行文件,或者使用脚本语言(例如 Python)来调用 Java 代码。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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