聊聊C#与冲顶大会

一、由跳一跳开始

2018年初，跳一跳小程序着实火了一把。一时间，各种攻略，甚至辅助工具也应运而生。作为.net阵营的一员，园友的这篇http://www.cnblogs.com/bqh10086/p/8253973.html跳一跳辅助程序文章，可以说是让人眼前一亮。实现思路大体如下：

1.下载adb工具；

2.打开手机usb调试模式；

3.通过命令行调用adb工具，向手机发送命令

    3.1发送截图命令

    3.2将截图从手机复制到磁盘

    3.3将手机截图绘制到winform窗体的PixtureBox

    3.4鼠标左键单击小人底部，右键单击目标点

    3.5将小人底部的点，目标点之间的距离转换为屏幕按压时间

    3.6发送屏幕按压命令

4.手动完成一次跳跃

二、偶遇冲顶大会

有意无意得总是遇见冲顶大会几个字，通过搜索后，发现是一款在线限时答题类app。每道题三个选项，10s内作答，共12道题目，去不答对以后与其他全答对的人均分奖金。奖金从50000-300000不等。

https://livc.io/blog/204?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io 这篇文章提供了一个答题辅助思路：

1.截取手机屏幕图片

2.识别截图中的题目

3.调用浏览器，搜索题目

不过，此思路是基于ios手机操作系统，采用 iOS + Mac+WDA+免费ocr识别来实现的。

三、跳一跳与冲顶大会

本着生命在于折腾的原则，想着在android手机操作系统+windows操作系统上也能实现一个答题辅助工具。借（剽）鉴（窃）上面的实现思路，说下，具体的实现过程。

1.发送获取屏幕截图命令 ”adb shell screencap -p /sdcard/xxx.png”

2.发送将手机截图复制到本地磁盘的命令  ”pull /sdcard/xxx.png" 

3.获取题目所在区域

    3.1 自己的手机屏幕分辨率为1080*1920，手机截图长度为16.5cm，题目开始出现的位置距离图片顶部为3cm,题目宽度大概为2cm（题目为2行文字），这一步，跳一跳辅助工具已经实现了。

    3.2 调用算法，从手机截图中截取题目所在区域大小的图片 Bitmap map = GetPart(file, 0, 0, 1080, (int)(1920 * (5.5 - 3) / 16.5), 0, (int)(1920 * 3 / 16.5))；

        /// <summary>
        /// 获取图片指定部分
        /// </summary>
        /// <param name="pPath">图片路径</param>
        /// <param name="pPartStartPointX">目标图片开始绘制处的坐标X值(通常为0)</param>
        /// <param name="pPartStartPointY">目标图片开始绘制处的坐标Y值(通常为0)</param>
        /// <param name="pPartWidth">目标图片的宽度</param>
        /// <param name="pPartHeight">目标图片的高度</param>
        /// <param name="pOrigStartPointX">原始图片开始截取处的坐标X值</param>
        /// <param name="pOrigStartPointY">原始图片开始截取处的坐标Y值</param>
        private  Bitmap GetPart(string pPath, int pPartStartPointX, int pPartStartPointY, int pPartWidth, int pPartHeight, int pOrigStartPointX, int pOrigStartPointY)
        {
            Image originalImg = Image.FromFile(pPath);

            Bitmap partImg = new Bitmap(pPartWidth, pPartHeight);
            Graphics graphics = Graphics.FromImage(partImg);
            Rectangle destRect = new Rectangle(new Point(pPartStartPointX, pPartStartPointY), 
                new Size(pPartWidth, pPartHeight));//目标位置
            Rectangle origRect = new Rectangle(new Point(pOrigStartPointX, pOrigStartPointY), 
                new Size(pPartWidth, pPartHeight));//原图位置（默认从原图中截取的图片大小等于目标图片的大小）

            graphics.DrawImage(originalImg, destRect, origRect, GraphicsUnit.Pixel);

            return partImg;
        }

    3.3 使用开源ocr识别库Tesseract，识别上一步截图map中的题目

     
       public static string GetOcrText(string startPath,string fileName)
        {
            var result = string.Empty;

            if (string.IsNullOrEmpty(fileName))
            {
                return string.Empty;
            }

            try
            {
                
                using (var engine = new TesseractEngine(startPath + @"/tessdata", "chi_sim", EngineMode.Default))
                {
                    using (var img = Pix.LoadFromFile(fileName))
                    {
                        using (var page = engine.Process(img))
                        {
                            result = page.GetText();
                        }
                    }
                }
            }
            catch (Exception ex)
            {
            }

            
            return result;
        }

    3.4 去除题目中的换行，处理特殊字符。

    3.5调用浏览器，搜索题目

private void Search(string searchContent)
        {
            
            //s就是你的默认浏览器，不过后面带了参数，把它截去，不过需要注意的是：不同的浏览器后面的参数不一样！  
            //"D:\Program Files (x86)\Google\Chrome\Application\chrome.exe" -- "%1"  
            Process.Start(browserPath, string.Format("http://www.baidu.com/s?wd={0}", searchContent));
        }

四、问题

1.问题1：题目所在区域的获取，题目有时为一行，有时为两行，图片大小不太固定

2.问题2：从获取发送截图命令，将截图复制到本地磁盘，截取题目所在区域大小图片，识别图片中题目内容，调用浏览器搜索，呈现搜索结果共耗时6s左右，答题时间仅有10s，有点不太够用

五、总结

虽然，到头来结果不是太理想，但这个举一反三的探索过程却是有收获的。从一开始ocr识别不支持中文，到Tesseract库项目编译失败，再到搜索Tesseract支持的中文识别依赖文件chi_sim.traineddata，是解决问题能力的锻炼，也是涨姿势的过程。总的来说还不错。欢迎交流，欢迎点赞。

项目地址：https://github.com/LightSmileMu/JumpToTop