Minecraft 1.16 简易高效的自动钓鱼脚本

更正： 仅兴趣用，不再维护

正文

MC 1.16版本更新改变了钓鱼机制，增加了开阔水域判定，使得之前的所有钓鱼机全部失效，而现有的基于时序的钓鱼机也都效率低下，因此不得不使用挂机脚本来实现高效的自动钓鱼。

基本原理

打开Minecraft 游戏菜单 – 选项 – 音乐和声音 – 显示字幕，即可出现游戏右下角的声音字幕，当出现 “漂浮：溅起水花” 字样时则说明鱼已上钩，已经可以收杆了。 因此可以简单地设计识别游戏右下角的字幕，就可以达到自动钓鱼的目的。

代码实现

脚本代码由 python3 书写；利用 pyautogui 控制截图与鼠标操作；使用传统算法进行文本所在的区域检测，参见这里；利用cnocr项目进行文本识别。

简单的运行脚本并切换到游戏界面扔出浮漂即可挂机钓鱼。

注意： 1、Minecraft 全屏模式下禁止截图，因此脚本一定要在窗口模式下才可以使用。 2、需要先手动定位字幕所在的大致区域以提高精度。默认的定位为1920×1080屏幕的右下角。

# -*- coding: UTF-8 -*-

import pyautogui

import time

from cnocr import CnOcr

import cv2

import numpy as np

pyautogui.PAUSE = 1

def findfish(res):

for line in res:

if(line == ['浮', '漂', ':', '溅', '起', '水', '花']):

return True

return False

def fish():

ocr = CnOcr()

while(1):

# 1、截图，手动定位字幕大致区域

fig = pyautogui.screenshot(region=(1775, 700, 130, 300))

# 2、检测文本所在区域

img = np.asarray(fig)

textImg = detect(img)

# 3、利用cnocr识别文本

res = ocr.ocr(textImg)

print("Predicted Chars:", res)

# 4、通过文本判断是否收杆

if(findfish(res)):

pyautogui.click(button='right')

pyautogui.click(button='right')

time.sleep(1)

else:

time.sleep(0.5)

def detect(img):

# 1. 转化成灰度图

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 2. 形态学变换的预处理，得到可以查找矩形的图片

dilation = preprocess(gray)

# 3. 查找和筛选文字区域

x, y, w, h = findTextRegion(dilation)

return img[y:y + h, x:x + w]

def preprocess(gray):

# 1. Sobel算子，x方向求梯度

sobel = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=3)

# 2. 二值化

_, binary = cv2.threshold(sobel, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU + cv2.THRESH_BINARY)

# 3. 膨胀和腐蚀操作的核函数

element1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (30, 9))

element2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (24, 6))

# 4. 膨胀一次，让轮廓突出

dilation = cv2.dilate(binary, element2, iterations=1)

# 5. 腐蚀一次，去掉细节，如表格线等。注意这里去掉的是竖直的线

erosion = cv2.erode(dilation, element1, iterations=1)

# 6. 再次膨胀，让轮廓明显一些

dilation2 = cv2.dilate(erosion, element2, iterations=2)

return dilation2

def findTextRegion(img):

# 查找轮廓

contours, _ = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

maxArea = 0

maxContour = 0

if(len(contours)==0):

return 0,0,0,0

for i in range(len(contours)):

cnt = contours[i]

# 计算该轮廓的面积

area = cv2.contourArea(cnt)

if area > maxArea:

maxArea = area

maxContour = cnt

x, y, w, h = cv2.boundingRect(maxContour)

return x, y, w, h

if __name__ =='__main__':

fish()