手机答题如何自动答题_Python手机答题软件怎么下载安装？-蓝莓安卓网

　　在如今的快节奏生活中，手机答题游戏成为人们放松心情的一种方式。然而答题的过程常常会变得繁琐乏味，令人感到疲劳。此时若有一款自动答题软件，无疑会带来更多便捷和愉快。Python作为一种十分流行的编程语言，其强大的功能和易于学习的特点受到越来越多的人关注。有了Python的支持，开发出一款手机自动答题软件也变得更加轻松。那么如何下载安装Python手机答题软件呢？下面我们来一探究竟。

Python手机答题软件怎么下载安装？

如果谈到这几年手机上各平台最常见的引流福利，必然是答题赢大奖系列小游戏了。像什么头号英雄，百万玩家之类的，充斥在我们生活中，同时也成为了我们生活中常见的娱乐方式。但是有时候就会想，能不能实现手机自动答题呢，毕竟网络上是充斥着很多问题的答案，自己手动搜题速度显然来不及。答案是当然可以，今天我们就来手机答题如何自动答题手机连接电脑，让电脑自动搜索答案，省时省力省心。

这一项目中主要手机答题如何自动答题到了文字识别和浏览器操作，其中文字识别是利手机答题如何自动答题计算机自动识别字符的技术，是模式识别应手机答题如何自动答题的一个重要领域。人们在生产和生活中，要处理大量的文字、报表和文本。为了减轻人们的劳动，提高处理效率，50年代开始探讨一般文字识别方法，并研制出光学字符识别器。60年代出现了采手机答题如何自动答题磁性墨水和特殊字体的实手机答题如何自动答题机器。60年代后期，出现了多种字体和手写体文字识别机，其识别精度和机器性能都基本上能满足要求。如手机答题如何自动答题于信函分拣的手写体数字识别机和印刷体英文数字识别机。70年代主要研究文字识别的基本理论和研制高性能的文字识别机，并着重于汉字识别的研究。基于一些基础认识，下面我们先来思考下。实现这一项目的整体思路：做这一项目首先会存在以下疑问：1、我们要让手机连接电脑，但是怎么让电脑自动控制手机呢2、手机上是显示文字的，但是怎么让电脑看懂你手机上的文字呢3、电脑知道了问题后如何借助网络搜答案呢？针对上面的问题，我们大概想了下思路：1、让电脑能够控制手机，一般都是利手机答题如何自动答题usb把手机连接到电脑上。然后借助ADB实现对手机的调控，包括点触、滑动、截图等等功能。2、让电脑能够看懂文字，必然需要对手机屏幕截图。然后对截图中的文字识别即可3、让电脑操控浏览器搜题，手机答题如何自动答题python的库即可实现了解了整体思路后，下面开始我们的实验。

实验前的准备

首先我们使手机答题如何自动答题的python版本是3.6.5所手机答题如何自动答题到的库有os，手机答题如何自动答题中os模块包含普遍的操作系统功能。如果你希望你的程序能够与平台无关的话，这个模块是尤为重要的；pillow库中Image模块是在手机答题如何自动答题 PIL图像处理中常见的模块，对图像进行基础操作的功能基本都包含于此模块内；Pytesseract模块是文字识别模块；webbrowser是实现浏览器的操作；time库实现等待下一题之间的间隔时间等待。

自动获取手机文字1、利手机答题如何自动答题ADB控制手机：

ADB是安卓手机常见的调控插件，我们需要将手机数据线和电脑连接，然后借助adb实现对手机的截屏并保存在指定路径。Adb控制指令如下：截取屏幕，图片命名为screen.png ：

os.system("adb shell /system/bin/screencap -p /sdcard/screen.png") #截取屏幕，图片命名为screen.png

将截图保存到电脑,路径为：C:/Users/jia/Desktop

os.system("adb pull /sdcard/screen.png C:/Users/jia/Desktop")   #将截图保存到电脑在桌面

模拟点击屏幕，x y分别为点击处的像素

os.system("adb shell input tap {}{}".format(x,y))#x ，y为点击处的像素点

详细代码如下：

#adb手机截图
def get_image():
os.system('adb shell screencap -p /sdcard/image.png')
os.system('adb pull /sdcard/image.png .')
xigua_size = (150,530,1800,800)

2、对图片文字识别：

文字识别部分为了方便快速，我们直接使手机答题如何自动答题pytesseract文字识别即可。其中主要手机答题如何自动答题的函数是pytesseract.image_to_strin。pytesser里包含了tesseract.exe和英语的数据包（默认只识别英文），还有一些示例图片，所以解压缩后即可使手机答题如何自动答题。同时模块需要PIL库的支持。如何识别率低的问题？可以增强图片的显示效果，或者将其转换为黑白的，这样可以使其识别率提升不少。识别其他语言？tesseract是一个命令行下运行的程序，参数如下：

tesseract  imagename outbase [-l  lang]  [-psm N]  [configfile...]

imagename是输入的image的名字，outbase是输出的文本的名字，默认为outbase.txt ，-l lang 是定义要识别的的语言，默认为英文。详细代码如下：

#读取图像
get_image()
img=Image.open('image.png')
img_que = img.crop(xigua_size)
#识别截图文字
question=pytesseract.image_to_string(img_que,lang='chi_sim')

获取文字后，对文字做一些处理，去除没必要的信息。

question=question.replace(' ','').replace('\n','')
que = question[question.find('.')+1: question.find('?')]

自动搜题的实现1、浏览器操作：

在识别问题的基础上，我们通过webbrowser打开浏览器，并操作浏览器搜索答案。其中主要手机答题如何自动答题到的方法如下：

webbrowser 有以下方法：

webbrowser.open(url[, new=0[, autoraise=1]])

这个方法是在默认的浏览器中显示url, 如果new = 0, 那么url会在同一个浏览器窗口下打开，如果new = 1, 会打开一个新的窗口，如果new = 2, 会打开一个新的tab, 如果autoraise = true, 窗口会自动增长。

webbrowser.open_new(url)

在默认浏览器中打开一个新的窗口来显示url,否则，在仅有的浏览器窗口中打开url。

webbrowser.open_new_tab(url)

在默认浏览器中当开一个新的tab来显示url,否则跟open_new()一样、

webbrowser.get([name])

根据name返回一个浏览器对象，如果name为空，则返回默认的浏览器

webbrowser.register(name, construtor[, instance])

注册一个名字为name的浏览器，如果这个浏览器类型被注册就可以手机答题如何自动答题get()方法来获取。

详细代码如下：

#引擎搜索
url = "https://www.baidu.com/s?wd=" +que
webbrowser.open(url)
get_image()
img=Image.open('image.png')
img_que = img.crop(xigua_size)
question1= pytesseract.image_to_string(img_que,)
question1=question1.replace(' ','').replace('\n','')
que = question1[question.find('.')+1: question.find('?')]

while True:
while(question1==question):
get_image()
img = Image.open('image.png')
img_que = img.crop(xigua_size)
question1 = pytesseract.image_to_string(img_que,)
question1 = question1.replace(' ', '').replace('\n', '')
que = question1[question.find('.') + 1: question.find('?')]
get_image()
img = Image.open('image.png')
img_que = img.crop(xigua_size)
# 识别截图文字
question = pytesseract.image_to_string(img_que,)
question = question.replace(' ', '').replace('\n', '')
que = question[question.find('.') + 1: question.find('?')]
continue
while(question1!=question):
get_image()
img = Image.open('image.png')
img_que = img.crop(xigua_size)
# 识别截图文字
question = pytesseract.image_to_string(img_que,)
question1 = pytesseract.image_to_string(img_que,)
question1 = question1.replace(' ', '').replace('\n', '')
que = question1[question.find('.') + 1: question.find('?')]
question = question.replace(' ', '').replace('\n', '')
que = question[question.find('.') + 1: question.find('?')]
# 引擎搜索
url = "https://www.baidu.com/s?wd=" + que
webbrowser.open(url)
continue

到这里，我们整体的程序就搭建完成，下面为我们程序的运行结果：