手动钓鱼是真的累,思考了很久包括在网上也参考了很多思路.
抓包改协议肯定会被封,只能做物理上的自动钓鱼工具.
具体流程应该是这样
1.甩杆,计时开始
2.截图分析浮标的坐标
3.等到音频波动(鱼上钩的声音)
4.将鼠标移动到指定坐标,右击浮标,上鱼
照这个思路实现成功率50%左右的一个工具.
openCV的识别能做到80%-90%左右的图像识别准确率
最主要问题是浮标距离会导致鱼上钩声音大小不同,离得近,上钩声音大,远的话,声音会较小.
##2019/10/23
主要用到库uiautomation 这个库是python用来做windows应用的自动化的。
这个库支持大部分的windows应用，不支持DirectUI程序。
很多DirectUI程序都没有实现UIAutomation Provider，所以不支持自动化，要想支持自动化，必须程序作者修改源码支持。
应用内的编辑及点击，都可以通过这个库来实现。不需要去整什么按键精灵。
automation.py
可以查看当前所有的windows应用信息
如下这段代码，可以激活你的windows应用，并在对应的坐标（x,y）右击操作。
import uiautomation as autotool
def myAppClick():
detailWindow = autotool.WindowControl(searchDepth= 1, ClassName = 'yourClassName', SubName = '')
details = ''
detailWindow.SetActive()
autotool.RightClick(x,y)
完成这个工具还有两个痛点。
1.一个是图像识别训练模型，对鱼钩浮标图像的识别。
2.第二个是训练声音模型，鱼咬钩的水花的声音制作模型。
可以肯定的是这个上钩的水花声的波形是固定的，只有振幅（音量）大小的区别。所以这块的信号处理就比较简单，录制一段水花音频的训练集去训练模型即可。
原先我实现的方式类似于vad检测，音量到达一定数值就判断为鱼上钩，所以原先的工具会存在环境噪声的影响，会受浮标距离远近导致的声音大小不可预知，成功率较低。
等训练模型实现成功再来更新
##2020/01/15
大半个月没上过游戏了，前两天去尝试钓鱼工具的时候才发现一个问题 ，一个钓点如果很多人同时在钓鱼，就很难正常钓上鱼来。
----保持谦虚保持清醒
