HQ类答题游戏辅助（python）

如百万英雄、冲顶大会、芝士超人等HQ类答题游戏辅助，可帮你搜索并匹配答案。原理同前一阵大火的跳一跳辅助类似，将答题页面截图，然后使用图片识别功能转成文字，再放到百度去搜索。

截图使用的是adb,所以目前仅支持android。图片识别有 tesseract-orc和百度ocr两种方式， 相对来说百度ocr识别率高，不过有次数限制，而tesseract识别率稍低些，你可以根据自己情况选择。

具体思路如下：

1. 答题时使用adb截图并将图片pull到本机
2. 通过ocr图片识别题目
3. 百度题目
4. 百度后结果与选项做匹配，匹配度最高的即为推荐答案

--- hq-answer-assist(根目录)

   --- config(屏幕分辨率配置目录)

   --- image （图片目录）
  
   --- .gitignore
  
   --- analyze.py (文字识别功能)
   
   --- baiduocr.py (百度OCR集成)
  
   --- config.json(配置文件)
  
   --- LICENSE
  
   --- main.py(主函数)
  
   --- README.md
   
   --- search.py(搜索函数)
   
   --- utils.py (工具函数)
  

使用该脚本需保证以下环境安装

1. python运行环境
2. android调试工具ADB,安装Android SDK后可在android_sdk/platform-tools/中找到。其他安装方式百度即可。
3. python若干类库：PIL(图片库)、BeautifulSoup(网页解析库)、pytesseract（图片文字识别库）、baidu-aip（百度ocr库）。可使用python的pip安装
4. 文字识别引擎（可选,若使用百度云OCR可不安装）tesseract-ocr及中文简体语言包chi_sim.traineddata, 安装教程可百度，Mac安装教程在这里,其他系统可做参考。

经测试，百度OCR识别度高且速度快，更推荐使用**

使用百度OCR需在百度云创建应用，具体见百度云文字识别文档。 然后在配置文件config.json中配置baidu_ocr及baidu_ocr_config。

{
  "auto": true,
  "baidu_ocr": true, 
  "baidu_ocr_config": { 
    "app_id": "xxx",
    "api_ley": "xxx",
    "secret_key": "xxx"
  }
}

答题时使用USB线连接PC,开启调试模式。目前有两种运行方式：手动和自动。默认为自动。配置在config.json中。将auto设置false则为手动。

每次手机画面出现答题页面，手动执行python3 main.py命令。

直接运行python3 main.py即可。程序会自主判断是否为答题页面。判断成功后自动图片识别并搜索。搜索出答案后停留10秒继续循环判断。目前每0.5秒判断一次。

对知识性的问题准确率是很高的。

屏幕分辨率适配在config/目录下，目前支持540x960、720x1280、1080x1920等分辨率。若没有你手机的分辨率。可在此目录下添加对应文件。格式如下

{ 
  "question_area": {
    "x1": 23,
    "y1": 150,
    "x2": 510,
    "y2": 600
  },
  "blank_area": {
    "x1": 75,
    "y1": 150,
    "x2": 450,
    "y2": 600
  }
}

参数说明： question_area为 题目及选项区域，(x1,y1)为左上点左边，(x2,y2)为右下点坐标，由此组成的矩形区域。 blank_area表示答题页面上方特有的白条区域，用于在自动模式下判断是否为答题页面。表示的区域如下所示：

由于部分题目及搜索原因，该辅助没有给出推荐答案，或是推荐错了，为方便今后改进， 可在Issues 6上贴出出错的问题，以便分析改进。 优先选取本应搜索到但却失败的知识性问题。

若大家有意见和建议，欢迎提出来一起探讨。多一个人参与项目才会更好。讨论地址 Issues 7

1. 题目语义分析，只搜索题干关键字提高匹配度。
2. 多路搜索，扩大搜索范围。百度知道、百度网页或作业帮、谷歌等多方位搜索。
3. 优化结果匹配，设计合理的得分算法。
4. 题目抓包，省去图片转文字时间，提高速度。

经测试对百万英雄支持度稍高，其他次之。

tesseract识别文字偶尔会有误差。可训练以提高。

另由于题目本身原因，部分可能搜索不到答案或搜索有误，需自己留意那些奇怪的问题。

如果你遇到任何问题，可提Issues,为方便排查，请注明你的手机型号和分辨率。

如果你有更好的思路，欢迎分享讨论。欢迎贡献代码PR。