Android无障碍服务可以操作元素，手势模拟，实现基本的控制。opencv可以进行图像识别。两者结合在一起即可实现支付宝能量自动收集。opencv用于识别能量，无障碍服务用于模拟手势，即点击能量。
当然这两者结合不单单只能实现这些，还能做很多自动化的程序，如芭芭农场自动施肥、蚂蚁庄园等等的自动化，甚至游戏的自动化也没问题。
下面简单介绍下核心的实现逻辑
核心步骤
- 准确识别多个能量球位置
- 准确点击能量球位置
opencv识别能量球
OpenCV是一个可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别可商用的开源库-opencv介绍
思路
使用opencv怎么识别能量球呢？
使用opencv的模板匹配。即，将能量球单独裁剪出来作为模板，再将其与屏幕图像进行匹配，筛选匹配分值最高的结果即获取能量球在屏幕中的位置。
实现
1. 项目集成opencv-android版
dependencies {implementation 'org.opencv:opencv:4.9.0'
}
最新版本可查看官方集成教程
2. 截取能量球图像作为模板
3. 截取屏幕图像
4. 使用opencv模板匹配获取所有能量球位置
opencv模板匹配api
Imgproc.matchTemplate(image, templ, result, method, mask)
参数解释：
image屏幕图像，即步骤3中截取的屏幕图像
templ模板图像，即步骤2中截图的能量球图像
result匹配结果容器，用于存储匹配的结果
mask掩膜，用于指定模板中哪些位置需要匹配，哪些不需要匹配
其中参数mask掩膜是匹配准确度的关键点
掩膜图像是根据模板生成的一张黑白图像，其中黑色为不需要匹配的区域
模板图像与生成的掩膜图像对比
| 模板图像 | 掩模图像 |
|---|---|
|
 |
其中文字也是我们不需要匹配的，因为里面的文字会变化，所以中间加了一块黑色矩形用于指定匹配忽略区域
对于掩膜的创建方法这里不介绍了，所有代码都已经开放在我的自动化开源库Assists里，想直接看代码这里：https://github.com/ven-coder/Assists
参数准备好就可以进行匹配了，下面是完整代码（kotlin代码）
/*** 模板匹配能量球*/fun match() {try {val path = System.getProperty("user.dir") + "\\lib\\x64\\opencv_java490.dll"System.load(path)val temp = System.getProperty("user.dir") + "\\images\\temp.jpg"val image = System.getProperty("user.dir") + "\\images\\image.png"//模板图像val img = Imgcodecs.imread(image)//屏幕图像val templ = Imgcodecs.imread(temp)//掩膜图像val mask = createMask(templ)// 创建结果矩阵val resultCols: Int = img.cols() - templ.cols() + 1val resultRows: Int = img.rows() - templ.rows() + 1val result = Mat(resultRows, resultCols, CvType.CV_32FC1)// 进行模板匹配Imgproc.matchTemplate(img, templ, result, Imgproc.TM_CCORR_NORMED, mask)// 遍历结果矩阵，找到所有匹配超过阈值的位置val threshold = 0.98 // 阈值，根据实际情况调整var count = 0var countValue = 0for (y in 0 until result.rows()) {for (x in 0 until result.cols()) {countValue++val matchValue = result[y, x]if (matchValue[0] >= threshold) {count++// 找到一个匹配位置val matchLoc = Point(x.toDouble(), y.toDouble())// 绘制矩形框Imgproc.rectangle(img, matchLoc, Point(matchLoc.x + templ.cols(), matchLoc.y + templ.rows()), Scalar( 85.0, 85.0,205.0,), 2, Imgproc.LINE_AA, 0)}}}// 显示结果Imgproc.resize(img, img, Size(img.cols() / 2.0, img.rows() / 2.0)) // 可选：调整显示大小HighGui.imshow("Matched Result: $count", img)HighGui.waitKey(0)} catch (e: Throwable) {e.printStackTrace()}}/*** 创建掩膜*/fun createMask(source: Mat): Mat {// 转换为 HSV 颜色空间val hsvImage = Mat()Imgproc.cvtColor(source, hsvImage, Imgproc.COLOR_BGR2HSV)// 定义绿色的颜色范围val lowerGreen = Scalar(35.0, 100.0, 100.0)val upperGreen = Scalar(85.0, 255.0, 255.0)// 创建掩膜val mask = Mat()Core.inRange(hsvImage, lowerGreen, upperGreen, mask)// 忽略“27g”文字// 你可以使用形态学操作去掉文字部分，或者手动确定文字的位置并将其设置为黑色（0）。// 假设文字位于圆形中心，可以手动遮盖这个区域// Rect(中心位置x, 中心位置y, 宽度, 高度)val width = 80val height = 60val textRect = Rect(source.width() / 2 - width / 2, source.height() / 2 - height / 2, width, height) // 假设的“27g”文字位置和大小Imgproc.rectangle(mask, textRect, Scalar(0.0), -1)Imgproc.rectangle(mask, Rect((source.width() / 2 - width / 2) + 10, (source.height() / 2 - height / 2) + height, 40, 25), Scalar(255.0), -1)return mask}
匹配结果
点击能量球
准确得到能量球位置之后就好办了，使用我的开源库Assists开启无障碍服务后调用gestureClick(x: Float, y: Float)点击能量球位置即可
//it.x + temp3.width() / 2，坐标加上模板大小的一半即点击中间位置
Assists.gestureClick((it.x + temp3.width() / 2).toFloat(), (it.y + temp3.height() / 2).toFloat())
最终效果
以上所有代码都在我的开源库Assists示例里了，需要的自取即可。
觉得有帮助顺便可以start一下，满足以下一下老夫虚荣心憋
