Python 代码实现在线答题的自动搜索

这算是一个小插曲吧，即使mobilenet V2论文公布了，还是抵挡不了答题致富的幻想，，哈哈哈 。。

言归正传。因为一些答题外挂延迟太高，故自己操刀写了一个Python代码来实现自动搜索。算法的主要流程是：先对手机进行截屏，下载到电脑上;再对截屏进行裁剪，以获得题*分的图片;接着OCR对题干图片进行字符识别并处理;最后获得url，使用baidu进行搜索。主要使用的工具有adb和tesseract-ocr。adb下载后直接放在main,py文件夹下，或者加入到系统环境变量也行。需要安装的Python库主要有pillow , pytesseract。在安装pytesseract注意设置tesseract路径为系统环境变量，还有pytesseract.py源码需要进行一些修改，否则会报错。

贴出代码：

import os

from PIL import Image

import pytesseract

import webbrowser

def get_image(): #获得截屏

os.system('adb shell screencap -p /sdcard/image.png')

os.system('adb pull /sdcard/image.png .')

xigua_size = (150,530,1800,800) #百万英雄的题干位置，其它的可以任意修改

while True:

if raw_input("please input ."+'\n') == '.': #触发条件

get_image()

img=Image.open('image.png')

img_que = img.crop(xigua_size)

question=pytesseract.image_to_string(img_que,lang='chi_sim')#识别文字

question=question.replace(' ','').replace('\n','')

que = question[question.find('.')+1: question.find('?')]#选取题干的切片

url = "https://www.baidu.com/s?wd=" +que

webbrowser.open(url)

整个过程大致需要4s.

后续可以对代码进行完善，比如说抓取url界面的信息，再识别出截屏中的题*分，统计处题干信息在搜索页面的出现次数打印在屏幕上，给予推荐答案。做起来应该不复杂，需要对代码进行如下修改：

1. list一个列表，包含题干和选项的size。现代码中的识别部分重新def一个函数来完成题干和选项的文字识别;

2. Python抓取百度搜索的内容;

3. 3个for循环遍历，估计for的速度会很慢，但是个人感觉这是无法转化为array的，所以没办法咯。

估计添加完功能后，一整套下来得7-8s，所以不太想做了。。还是回归“正道”吧，接下来两天更新出mobilenet v2的论文笔记~