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쿠키런 버튼 클릭 자동화

이 Python 스크립트는 지정된 화면 영역에서 버튼을 찾아 클릭하는 자동화 작업을 수행합니다. OpenCV를 사용하여 이미지 처리를 하고, PyAutoGUI를 사용하여 마우스를 제어하고 클릭을 시뮬레이션하며, NumPy는 배열 처리를 담당합니다. 이 스크립트는 그래픽 인터페이스에서 버튼이나 요소와 상호작용하는 작업을 자동화하는 데 유용합니다.

전체 순서

1. 맥북 화면 미러링으로 쿠키런 시작 화면상태를 띄운다.
2. 화면 좌표 범위를 설정한다. ( 버튼 화면 범위 )
3. 파일을 실행시킨다.

필수 패키지

스크립트를 실행하기 전에 필요한 Python 라이브러리가 설치되어 있는지 확인하세요:

• opencv-python
• numpy
• pyautogui
• time
• random

다음 명령어로 필요한 패키지를 설치할 수 있습니다:

pip install opencv-python numpy pyautogui

스크립트 개요

find_and_click_button(template_path, capture_region=(121, 323, 490, 95), match_threshold=0.75)

이 함수는 화면에서 지정된 영역을 캡처하고, 주어진 템플릿 이미지(template_path)와 비교하여 버튼을 클릭합니다. 매칭 강도가 지정된 match_threshold 이상일 때 버튼을 클릭합니다.

작업 흐름:

1. 화면 캡처: PyAutoGUI를 사용하여 지정된 영역(capture_region)의 화면을 캡처합니다.
2. 템플릿 매칭: 캡처한 화면을 OpenCV의 matchTemplate 함수로 템플릿 이미지와 비교하여 매칭합니다.
3. 클릭 시뮬레이션: 매칭 강도가 match_threshold 이상일 경우, 매칭된 영역의 중앙을 계산하여 클릭합니다. 클릭 시 ±5픽셀의 랜덤 오차를 추가합니다.
4. 반복 및 재시도: 스크립트는 템플릿을 찾고 클릭할 때까지 계속 시도합니다. 재시도 전에 잠시 기다립니다.

종료 조건:

• OpenCV 창이 포커스된 상태에서 ESC 키를 누르면 종료됩니다.

참고 사항:

• capture_region 값을 버튼이 나타나는 화면 영역에 맞게 조정해야 합니다.
• match_threshold 값은 매칭 강도의 기준을 결정합니다. 값이 높을수록 더 정확한 매칭이 필요하며, 값이 낮을수록 매칭이 더 유연하게 동작합니다.
• template_path는 화면에서 클릭하려는 버튼이나 요소의 템플릿 이미지 경로여야 합니다.

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