用C#编写游戏脚本

　　大学宿舍玩游戏的时候，为了简化重复的键鼠动作，有学习过按键精灵和TC脚本开发工具，并做了一些小脚本，基本达到了当时的需求。不知不觉，已经毕业了3年了，无聊之余又玩起了游戏，对于一些无趣的重复行为，于是又想写个脚本来处理下。比如跑任务，自动补血等，没想到现在的游戏对于按键精灵和TC基本上都是封杀。对于我这种小白，过游戏安全检测这种棘手的事，也许花费很多时间，都没有结果。经常测试，发现游戏不会对自己写的C#脚本进行检测，所以决定用C#来写。

　　研究了几天，突然间又不想玩游戏了，所以把这几天的研究成果分享给大家，希望对后来的人有启发。我玩的是一款QQ的游戏，我想要做的脚本就是 扫货脚本（当有人摆摊价格低于自己预设的价格时，自动购买下来，倒卖）。

　　经过分析，最难的步骤是怎么识别摊位上的价格，第一感觉，这不就是文字识别吗，于是找了一个.Net 唯一开源的Tesseract-ocr。经过测试，发现Tesseract-ocr只适合白底黑字的文字识别，于是对图片进行了以下处理

1. 变灰度图
2. 增加亮度100
3. 增加对比度100
4. 变黑白
5. //反向  游戏文字是白色的

        /// <summary>
        /// 反像
        /// </summary>
        /// <param name="bitmapImage"></param>
        /// <returns></returns>
        public static Bitmap ApplyInvert(Bitmap source)
        {
            //create a blank bitmap the same size as original
            Bitmap newBitmap = new Bitmap(source.Width, source.Height);

            //get a graphics object from the new image
            Graphics g = Graphics.FromImage(newBitmap);

            // create the negative color matrix
            ColorMatrix colorMatrix = new ColorMatrix(new float[][]
            {
        new float[] {-1, 0, 0, 0, 0},
        new float[] {0, -1, 0, 0, 0},
        new float[] {0, 0, -1, 0, 0},
        new float[] {0, 0, 0, 1, 0},
        new float[] {1, 1, 1, 0, 1}
            });

            // create some image attributes
            ImageAttributes attributes = new ImageAttributes();

            attributes.SetColorMatrix(colorMatrix);

            g.DrawImage(source, new Rectangle(0, 0, source.Width, source.Height),
                        0, 0, source.Width, source.Height, GraphicsUnit.Pixel, attributes);

            //dispose the Graphics object
            g.Dispose();

            return newBitmap;
        }

  /// <summary>
        /// 图片变成灰度
        /// </summary>
        /// <param name="b"></param>
        /// <returns></returns>
        public static Bitmap ToGray(Bitmap b)
        {
            for (int x = 0; x < b.Width; x++)
            {
                for (int y = 0; y < b.Height; y++)
                {
                    Color c = b.GetPixel(x, y);
                    int luma = (int)(c.R * 0.3 + c.G * 0.59 + c.B * 0.11);//转换灰度的算法
                    b.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(luma, luma, luma));
                }
            }
            return b;
        }

    /// <summary>
        /// 图像变成黑白
        /// </summary>
        /// <param name="b"></param>
        /// <returns></returns>
        public static Bitmap ToBlackWhite(Bitmap b)
        {
            for (int x = 0; x < b.Width; x++)
            {
                for (int y = 0; y < b.Height; y++)
                {
                    Color c = b.GetPixel(x, y);
                    if (c.R < (byte)255)
                    {
                        b.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(0, 0, 0));
                    }
                }
            }
            return b;
        }

 /// <summary>
        /// 图像亮度调整
        /// </summary>
        /// <param name="b"></param>
        /// <param name="degree"></param>
        /// <returns></returns>
        public static Bitmap KiLighten(Bitmap b, int degree)
        {

            if (b == null)
            {

                return null;

            }

            if (degree < -255) degree = -255;

            if (degree > 255) degree = 255;

            try
            {

                int width = b.Width;

                int height = b.Height;

                int pix = 0;

                BitmapData data = b.LockBits(new Rectangle(0, 0, width, height), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb);

                unsafe
                {
                    byte* p = (byte*)data.Scan0;

                    int offset = data.Stride - width * 3;

                    for (int y = 0; y < height; y++)
                    {

                        for (int x = 0; x < width; x++)
                        {

                            // 处理指定位置像素的亮度

                            for (int i = 0; i < 3; i++)
                            {

                                pix = p[i] + degree;

                                if (degree < 0) p[i] = (byte)Math.Max(0, pix);

                                if (degree > 0) p[i] = (byte)Math.Min(255, pix);

                            } // i

                            p += 3;

                        } // x

                        p += offset;

                    } // y

                }

                b.UnlockBits(data);

                return b;

            }

            catch
            {

                return null;

            }

        }
  /// <summary>
        /// 图像对比度调整
        /// </summary>
        /// <param name="b">原始图</param>
        /// <param name="degree">对比度[-100, 100]</param>
        /// <returns></returns>

        public static Bitmap KiContrast(Bitmap b, int degree)
        {

            if (b == null)
            {

                return null;

            }

            if (degree < -100) degree = -100;

            if (degree > 100) degree = 100;

            try
            {

                double pixel = 0;

                double contrast = (100.0 + degree) / 100.0;

                contrast *= contrast;

                int width = b.Width;

                int height = b.Height;

                BitmapData data = b.LockBits(new Rectangle(0, 0, width, height), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb);

                unsafe
                {

                    byte* p = (byte*)data.Scan0;

                    int offset = data.Stride - width * 3;

                    for (int y = 0; y < height; y++)
                    {

                        for (int x = 0; x < width; x++)
                        {

                            // 处理指定位置像素的对比度

                            for (int i = 0; i < 3; i++)
                            {

                                pixel = ((p[i] / 255.0 - 0.5) * contrast + 0.5) * 255;

                                if (pixel < 0) pixel = 0;

                                if (pixel > 255) pixel = 255;

                                p[i] = (byte)pixel;

                            } // i

                            p += 3;

                        } // x

                        p += offset;

                    } // y
                }
                b.UnlockBits(data);
                return b;
            }
            catch
            {
                return null;
            }
        }

　　经过以上处理，发现识别率高了很多，可是不知道什么原因对单个价格，如9，6，5 这种无法识别，而且对于3，8，0，很容易混淆，对于这种扫货的脚本来说，价格识别率必须是100%对的。后来又去学习怎么训练字库，花了很多时间，最终得出一个结论，OCR训练识别率的前提是 文字能被识别，但是识别错了，如果连文字都识别不出，那么没有训练的必要了，就这样，放弃了。

　　当天晚上，看了一篇别人识别网站验证码的文章，又看了国内的脚本开发的文字识别，看到大漠插件的字库，是一个个像素组成的字。灵光一闪，每个价格的笔画不同，位置不同，同样大小的图片,Base64值肯定不一样啊，第二天做了实验，证明自己的想法是对的，哪怕一个像素不对，都是不一样的。于是写了个脚本，把摊位里1-2000的价格都抓下来，然后处理成黑白后分割成小图片。

        /// <summary>
        /// 图像转Base字符串
        /// </summary>
        /// <returns></returns>
        public static string ToBaseMd5(this Bitmap img)
        {
            if (img == null)
                return string.Empty;
            else
                return Convert.ToBase64String(ToByte(img));
        }

　　做脚本嘛，最重要的截取指定区域的图片嘛，直接上代码。

          Bitmap image = new Bitmap(26, 18);
          Graphics imgGraphics = Graphics.FromImage(image);
           //设置截屏区域
          imgGraphics.CopyFromScreen(X, Y, 0, 0, new Size(26, 18));
         image.Save(path, ImageFormat.Tiff);

以上的技术，基本上可以把识别文字的价格问题解决了，当然中途花了很多时间来做重复的事。

　　接下来有个问题，怎么定位价格啊，各种按钮的位置，因此要找个参照物，简单的说就是，截取一个参考物的图片，然后其他元素的位置相对这个参照物进行设置。转化成技术来说，就是一张小图在另一张大图里面找到位置，并返回相对坐标。尝试了几种方法，最终使用 AForge 这个开源项目来处理，代码如下

        /// <summary>
        /// 判断图像是否存在
        /// </summary>
        /// <param name="template"></param>
        /// <param name="bmp"></param>
        /// <returns></returns>
        public static bool ContainsImg(this Bitmap template, Bitmap bmp)
        {
            // create template matching algorithm's instance // (set similarity threshold to 92.1%)
            ExhaustiveTemplateMatching tm = new ExhaustiveTemplateMatching(0.921f); // find all matchings with specified above similarity
            TemplateMatch[] matchings = tm.ProcessImage(template, bmp); // highlight found matchings

            return matchings.Length > 0;
        }
        /// <summary>
        /// 判断图像是否存在另外的图像中，并返回坐标
        /// </summary>
        /// <param name="template"></param>
        /// <param name="bmp"></param>
        /// <returns></returns>
        public static Point ContainsGetPoint(this Bitmap template, Bitmap bmp)
        {
            // create template matching algorithm's instance // (set similarity threshold to 92.1%)
            ExhaustiveTemplateMatching tm = new ExhaustiveTemplateMatching(0.921f); // find all matchings with specified above similarity
            TemplateMatch[] matchings = tm.ProcessImage(template, bmp); // highlight found matchings
            BitmapData data = template.LockBits(new Rectangle(0, 0, template.Width, template.Height), ImageLockMode.ReadWrite, template.PixelFormat);
            Point p = new Point();

            if (matchings.Length > 0)
            {
                Drawing.Rectangle(data, matchings[0].Rectangle, Color.White);
                p = matchings[0].Rectangle.Location;
                template.UnlockBits(data);
            }

            return p;
        }

　　现在价格可以识别了，通过找图，界面的各个坐标都确定了，现在就是写模拟鼠标和键盘的操作了。这个网上很多，我的很简单

对于我的游戏来说鼠标操作，就是移动和左击

    public class MouseHelper
    {
        [DllImport("user32.dll")]
        private static extern bool SetCursorPos(int X, int Y);

        [DllImport("user32.dll", CharSet = CharSet.Auto, CallingConvention = CallingConvention.StdCall)]
        private static extern void mouse_event(uint dwFlags, uint dx, uint dy, uint cButtons, UIntPtr dwExtraInfo);

        /// <summary>
        /// 鼠标左击
        /// </summary>
        public static void LeftClick()
        {
            mouse_event(0x02, 0, 0, 0, UIntPtr.Zero);
            mouse_event(0x04, 0, 0, 0, UIntPtr.Zero);
        }
        /// <summary>
        /// 鼠标移动到指定的位置
        /// </summary>
        /// <param name="x"></param>
        /// <param name="y"></param>
        public static void MovePoint(Point p)
        {
            SetCursorPos(p.X, p.Y);
        }
    }

　　键盘可以用C#自带的方法 SendKeys

SendKeys.Send("输入文本");//用于输入文字
SendKeys.SendWait("{ENTER}");用于输入按键命令

　　基本上就这些了，另外附上一些可能会用到的技能

找到游戏句柄

   /// <summary>
        /// 获取游戏句柄
        /// </summary>
        /// <returns></returns>
        public static int GetFFoHandle()
        {
            Process[] processes = Process.GetProcessesByName("进程名称");

            var p = processes.FirstOrDefault();

            if (p == null)
            {
                return 0;
            }
            else
            {
                return p.MainWindowHandle.ToInt32();
            }
        }

根据句柄获取游戏的位置

    [DllImport("user32.dll", SetLastError = true)]
        [return: MarshalAs(UnmanagedType.Bool)]
        public static extern bool GetWindowRect(IntPtr hWnd, ref RECT lpRect);
        [StructLayout(LayoutKind.Sequential)]
        public struct RECT
        {
            public int Left;
            public int Top;
            public int Right;
            public int Bottom;
        }

　根据句柄将游戏窗体移动到某个位置

        /// <summary>
        /// 根据句柄移动窗体
        /// </summary>
        /// <param name="hWnd"></param>
        /// <param name="hWndInsertAfter"></param>
        /// <param name="x"></param>
        /// <param name="Y"></param>
        /// <param name="cx"></param>
        /// <param name="cy"></param>
        /// <param name="wFlags"></param>
        /// <returns></returns>
        [DllImport("user32.dll", EntryPoint = "SetWindowPos")]
        public static extern IntPtr SetWindowPos(IntPtr hWnd, int hWndInsertAfter, int x, int Y, int cx, int cy, int wFlags);

其他什么快捷键啊，啥的，网上一大堆就不写了。

　

好了，就这些，通过以上的代码，可以完成大部分简单的前台脚本了，写的比较乱，但是对于正在研究中的人，我想一定省了不少事。