{"repo":"pur1fying/BAAS_Cpp","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/pur1fying/BAAS_Cpp","clone":"git clone https://github.com/pur1fying/BAAS_Cpp.git","description":"已实现蔚蓝档案自动战斗, 受blue_archive_auto_script启发制作的C++脚本框架","language":"C++","stars":45,"topics":["automation","bluearchive","cpp20"],"license":"GPL-3.0","category":"workflow-automation","readme_excerpt":"BAAS Cpp BAAS Cpp是一个安卓自动化脚本框架 1. 这是对blue archive auto script的C++重构 , 目的是实现一个功能齐全的自动化脚本框架,简化开发流程 2. 已经实现的功能(windows平台下): 配置管理: 使用json储存配置数据 对应代码 include/config 模拟器控制 (大部分灵感来自Alas 是对python代码的C++翻译) 模拟器截图方式: nemu ipc, adb, scrcpy(有损) 对应代码 include/device/screenshot TODO: adb nc, droidcast 模拟器控制方式: adb, scrcpy, nemu 对应代码 include/device/control TODO: maatouch, minitouch, hermit 特征识别系统: 简介:在我的理解下, 脚本的本质在于 检测某个特征(feature)进行对应操作(action) , 所以BAAS框架在设计时就着重考虑了特征的多样性问题 include/feature 你可以继承BaseFeature类来定义任意形式的特征(无论是参数还是比较方式), 你可以使用opencv, ocr, 甚至更多的AI模型来判断图像中出现了哪些特征 注: 参数的任意性通过json实现, 如果你不了解json请先了解2.1中提及的仓库 ps:文档不全面, 请等待文档完善后使用这个框架 部署: 1. 单独开启一个仓库储存,编译好的文件 (一般放在gitee) 2. 然后修改installer.py 中的配置 3 .使用pyinstaller打包为exe即可 APPS 1. BAAS ocr server: 一个简单的ocr服务器, 使用onnxruntime进行推理, 使用cpp-httplib进行http通信, 替代了原项目BAAS体积过大的OCR模块 Open Source Code used: 1. json - config management and data exchange 2. opencv - image processing and feature recognition 3. onnxruntime - OCR onnx model inference 4. spdlog - log system 5. RapidOcr-Onnx - OCR module 6. cpp-httplib - OCR server 7. ffmpeg - scrcpy h264 decoding 8. benchmark - performance test 9. scrcpy - device screenshot and control 10. lz4 - compression library dependency 11. thread-pool - thread pool Thanks for all the open source code authors!","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/pur1fying","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/pur1fying/BAAS_Cpp/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}