一、需求描述

  • 游戏中的一些状态（如血量蓝量等）需要时刻注意
  • 因为反射弧长，反应不过来，导致常常被自己菜死，从而另辟蹊径[doge]

二、可行性分析

1. 基础知识

请看第一期。

2. PixelGetColor

点击链接 标签 即可查看官方API，要是看不懂，请往下看：

  1. PixelGetColor, OutputVar, X, Y [, Mode]

参数介绍

  • OutputVar：可以理解成函数的返回值，是一个十六进制的BGR颜色变量
  • X, Y：你想要获取像素的坐标
  • Mode：
    • Alt：如果获取不到颜色，就可以尝试这个方法，不过缺点就是稍微慢10%
    • Slow：可在全屏中获取颜色，大约慢三倍
    • RGB：用这个mode，才会返回通用的RGB顺序的值

错误处理

  • 如果遇到问题无法识别的，ErrorLevel会变为1，正常情况下是0。

备注

  • 函数运行时，只会获取屏幕上显示的该点像素颜色，如果窗口堆叠，它并不会获取到下面窗口的像素颜色。
  • 概括一下，就是：所见即所得。
  • 如果发现识别不准确，一定要尝试 mode 为 Alt 或者 Slow。

举例

  1.     PixelGetColor, color, 10, 10, RGB
  2.     msgbox % color

3. RGB转HSV

这个不是ahk提供的功能，是我觉得HSV能够更好地判断颜色状态。

RGB

前面就提到过一次RGB，可能初学者会有点懵，这里详细介绍一下：

  • RGB是一个颜色标准，它可以表示一个颜色。
  • 拆分一下不难发现：R(Red 红色)、G(Green 绿色)、B(Blue 蓝色)。不难发现，其本质就是：通过不同比例的红绿蓝三种基本色彩，可以调出所有颜色。
  • 每个原色的范围都是0-255。且会以16进制表示。PS：如果不了解16进制的同学，可以自行搜索，这里不再赘述。
  • 那么也就是说无论怎样，每个原色都可以通过两个字符表示，那么一个颜色就可以用六个字符表示。这，就是RGB。
  • 通常地，我们会习惯在六个字符前加上一个#，如#FFFF00。上述例子可以简写成#FF0，不过这不是重点，了解便可。

HSV

HSV是对颜色进行另一种维度的划分方式。分析维度分别为：色调（H），饱和度（S），明度（V）。

色调H

用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。

饱和度S

取值范围为0%～100%，值越大，颜色越饱和。

明度V

取值范围为0%（黑）到100%（白）。

为什么要从RGB转HSV

  • 从上面的介绍中我们不难发现，HSV更符合人眼观察，如：颜色的明暗可以直观地体现在明度V上。
  • 反观RGB，同一个颜色的明暗变化，在数值上是很难去寻找规律的。
  • 因此，就本篇监测血（蓝）量而言，用HSV是更容易判断的，下一节我会详细带大家了解转换算法。

4. RGB转HSV算法（AHK实现）

声明：这里的算法并非我原创（害，我哪有这本事，只是站在巨人的肩上罢了）

如果只想实现功能的同学，直接复制粘贴下面的代码即可，没必要了解算法的含义；有兴趣的同学可以自行研究，欢迎探讨。

  1. RGB2HSV(color) {
  2.     ; 提取rgb，转成10进制
  3.     rgb := SubStr(color, 3, 6)
  4.     r := toBase("0x"+SubStr(rgb, 1 , 2), 10)
  5.     g := toBase("0x"+SubStr(rgb, 3 , 2), 10)
  6.     b := toBase("0x"+SubStr(rgb, 5 , 2), 10)
  8.     ; 转hsv
  9.     cMax := max(r,g,b)
  10.     cMin := min(r,g,b)
  11.     dlta := cMax - cMin
  12.     ; MsgBox %r%, %g%, %b%, %cMax%, %cMin%, %dlta%
  14.     if (dlta != 0 && cMax == r) {
  15.         h := (g - b) / dlta
  16.     } else if (dlta != 0 && cMax == g) {
  17.         h := (b - r) / dlta + 2
  18.     } else if (dlta != 0 && cMax == b) {
  19.         h := (r - g) / dlta + 4
  20.     }
  21.     h := h * 60
  22.     if (h < 0) {
  23.         h := h + 360
  24.     }
  25.     if (cMax != 0) {
  26.         s := dlta / cMax
  27.     }
  28.     v := cMax / 255
  29.     ; MsgBox %h%, %s%, %v%
  30.     ; 这里得到三个值，我只返回了对我有用的v
  31.     ; 如果需要在别处使用，请自行修改
  32.     return v
  33. }
  35. toBase(n, b) {
  36.     return (n < b ? "" : ToBase(n//b,b)) . ((d:=Mod(n,b)) < 10 ? d : Chr(d+55))
  37. }
  39. max(a, b, c) {
  40.     return (a>=b && a>=c) ? a : (b>=a && b>=c) ? b : c
  41. }
  43. min(a, b, c) {
  44.     return (a<=b && a<=c) ? a : (b<=a && b<=c) ? b : c
  45. }

经过测试，监测一个位置的颜色：

  • 有血的时候，v会很大，即明度大；
  • 无血的时候，v会很小，即明度小。

所以，我们只需判断颜色的明度大于某个值，就可以知道是否有血了。

三、落地实现

俗话说天上飞的理念，对应着落地跑的实现
话不多说，开始实操！lesson2.ahk