XiaoYuanKouSuan_Auto : outil automatique de questions-réponses de XiaoYuanKouSuan, permettant de résoudre efficacement les problèmes d'arithmétique orale.

Introduction générale

Ape Mouth Calculator Automatic Question Answer Tool est un projet open source basé sur Python conçu pour résoudre efficacement les questions dans l'application Ape Mouth Calculator grâce à la reconnaissance OCR et à des scripts d'automatisation. L'outil utilise OpenCV, Tesseract et d'autres technologies pour identifier les questions à l'écran en temps réel et remplir automatiquement les réponses, ce qui améliore grandement l'efficacité de la réponse aux questions. Le projet est développé par ChaosJulien et ouvert sur GitHub pour un téléchargement et une utilisation faciles.

Liste des fonctions

• Reconnaissance OCR : utilisation des technologies OpenCV et Tesseract pour reconnaître les sujets à l'écran.
• Réponse automatique : remplir automatiquement les réponses à l'aide de scripts Python.
• Prise en charge multiplateforme : les systèmes d'exploitation Windows et Mac sont pris en charge.
• Efficacité et précision : reconnaissance rapide et réponse aux questions avec une grande précision.
• Projet open source : le code est ouvert, les utilisateurs peuvent librement le télécharger et le modifier.

Utiliser l'aide

Guide de démarrage

utiliserBlueStacksEmulateur pour exécuter la machine virtuelle Android
utiliserBlueStacks脚本管理器écrire à la main> <et ajusté à la vitesse de 5x
Lier la touche de raccourci au bouton, .

def draw_greater_than(origin_x, origin_y, size):
    pyautogui.press(".")

def draw_less_than(origin_x, origin_y, size):
    pyautogui.press(",")

Exigences de configuration avant le développement

1. Ce projet est basé sur Python 3.12.5.
2. Ce projet utilise le moteur de reconnaissance de texte (OCR) tesseract

Étapes de l'installation

1. existentPython Télécharger la version Python correspondante
2. existenttesseractTéléchargez la version Windows et installez la langue chinoise pour assurer une meilleure compatibilité.
3. téléchargementApe Search.py
4. Installer les bibliothèques Python requises (il y a deux commandes d'installation, la première est d'installer la source miroir plus rapide de l'Université de Tsinghua, et la seconde est la source miroir officielle) 👇 choisissez celle que vous voulez de toute façon.

Université de Tsinghua Source du miroir

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python numpy pyautogui pytesseract keyboard

Source officielle du miroir

pip install opencv-python numpy pyautogui pytesseract keyboard

5. Ajustez le chemin de la ligne de code 9 au chemin d'installation de tesseract.
   
6. Ajustez-le en fonction de votre lieu d'habitation, comme le montre la figure suivante
   

Cadres utilisés

• Python
• [tesseract] [(https://github.com/tesseract-ocr/tesseract)

Processus d'utilisation

1. Mode de sélectionLe mode de réponse souhaité (par exemple, reconnaissance en temps réel ou traitement par lots) est sélectionné à l'aide des messages-guides.
2. Début de la session de questions-réponsesLe script reconnaît automatiquement les questions à l'écran et remplit les réponses, l'utilisateur n'ayant plus qu'à attendre les résultats.

Fonctions

• Reconnaissance OCRLe script fait appel aux bibliothèques OpenCV et Tesseract pour intercepter les images de l'écran et effectuer la reconnaissance du texte. Les résultats de la reconnaissance sont affichés sur la ligne de commande et l'utilisateur peut vérifier la précision de la reconnaissance.
• réponse automatiqueUne fois la question reconnue, le script calcule la réponse selon un algorithme prédéfini et l'introduit dans l'application en simulant une saisie au clavier.
• Support multiplateformeLe script fonctionne sur les systèmes Windows et Mac, et l'utilisateur n'a qu'à suivre les étapes d'installation appropriées pour configurer l'environnement.
• Efficace et précisLe script est capable d'identifier et de répondre à un grand nombre de questions en peu de temps avec un taux de précision de 99% grâce à des algorithmes optimisés et à une technologie de reconnaissance OCR efficace.