Autojs滑块验证

适用于方块类型缺口验证

/**
 * 开始识别
 */
function start() {
    var img = getScreenImage()
    if (img) {
        log("截图成功,进行识别滑块!");
    } else {
        log('截图失败,重新截图');
        return;
    };

    var x = getPointX(img,0.7);
    console.info("识别结果滑块X坐标:" + x);
    Swipe(205, 1191, x+60, 1200,1500);
    sleep(5000);
}

/**
 * 获取缺口位置的x坐标
 * 传入值 img, 识别精度(precision)
 */
function getPointX(img,precision){
    var xCount = 0;
    var finnalX = 0;
    for(var x = 270; x < 950; x += 5){    //横向遍历像素点,间隔5个像素点
        // var row = "";
        var tempCount = 0
        for(var y = 570; y < 1070; y+=5){      //找到黑点最多的y轴
            if(isBlackPoint(x,y,img,precision)){
                // row +="1";
                tempCount += 1;
            }else{
                // row += "0";
            }
        }
        if( tempCount >= xCount ){
            xCount = tempCount;
            finnalX = x
        }
        // console.log(row);
    }
    return finnalX
}

/**
 * 判断点是否为黑色点
 * 传入值 坐标(x,y), img, 识别精度(precision)
 */
function isBlackPoint(x, y,img,precision) {
    var rgb = images.pixel(img,x,y);    //此时获取到的是ARGB
    var r = (rgb & 0xff0000) >> 16;      //得到R
    var g = (rgb & 0xff00) >> 8;            //得到G
    var b = (rgb & 0xff);                        //得到B
    var criticalValue = 255 * (1 - precision);
    if (r <= criticalValue && g <= criticalValue && b <= criticalValue) {
        return true;
    }
    return false;
}

/**
 * 判断点是否为白色点
 * 传入值 坐标(x,y), img, 识别精度(precision)
 */
function isWhitePoint(x, y,img,precision) {
    var rgb = images.pixel(img,x,y);  //此时获取到的是ARGB
    var r = (rgb & 0xff0000) >> 16;   //得到R
    var g = (rgb & 0xff00) >> 8;        //得到G
    var b = (rgb & 0xff);                    //得到B
    var criticalValue = 255 * precision;
    if (r >= criticalValue && g >= criticalValue && b >= criticalValue) {
        return true;
    }
    return false;
}

/**
 * 使用命令截图,返回imgae对像。
 */
function getScreenImage(){
    shell("screencap /sdcard/tt_screen_cap1.png",true);
    return images.read("/sdcard/tt_screen_cap1.png");
}
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