提灯与地下城噩梦怎么进？接下来就来为大家介绍一下进入方法，一起来看看吧。
1、进入游戏后点击“深渊入口”。
2、完成初心试炼所有普通模式。
3、点击““绿先知林地”。
4、在绿先知林地普通模式页面里点击“→”符号。
5、找到噩梦模式后点击“进入第1层”。
6、选择契约兽和角色技能后点击“冒险”。
以上就是为大家介绍了提灯与地下城噩梦怎么进，希望能帮助到大家。
提灯与地下城自动挂机免费辅助
使用golang gocv制作提灯与地下城的自动刷图脚本，解放双手
最近刷了一段时间提灯与地下城这个游戏，太肝了[吐舌]，毛都干没了，于是想制作一个替我刷图的脚本，说干就干，总结下思路。
总思路是 识别当前地图 --> 与地图中可以交互的点交互 --->识别当前地图。
当然这种是比较简单的思路，后期可以拓展。
准备
思路是使用opencv识别人物，道具和怪物等元素，但是考虑到怪物种类不一而足，素材收集也非一日之功，于是转换思路，从小地图入手，小地图的图标是种类固定的，像这样：
buff
怪物
出口
青蛙
宝石
金币
这里注意，采集到的图标需要和手机或者模拟器的图标一一对应。小地图的图片可以通过adb screencap命令获取或者minicap也是可以的。
首先观察小地图的长框可以发现是275 x 275,进一步观察可以发现分为11*11的格子，然而上面两格比较容易匹配出错，所以我们可以用一个11x9的整数数组来表示地图分布：
地图等分
func GetDevidedCentralPoint(piecesX ,piecesY int,src gocv.Mat)[][]int{ //formed up a vector of (11-2)*11 //use line to devide the map picture into 9x11 pieces width:=src.Cols() height:=src.Rows() lgr.Debug("width:%v height:%v",width,height) WPP:=width/piecesY HPP:=height/piecesX res:=make([][]int,piecesX) green := color.RGBA{0, 255, 0, 0} for i:=0;i<piecesX;i { resInY:=make([]int,piecesY) for j:=0;j<piecesY;j { Img,err:=src.ToImage() if err!=nil{ lgr.Debug("Transform to image failed,err:",err) }else{ colour:=Img.At(WPP*j WPP/2,HPP*i HPP/2) pt:=image.Point{WPP*j WPP/2,HPP*i HPP/2} str:=fmt.Sprintf("%v",j) gocv.PutText(&src,str,pt,gocv.FontHersheySimplex,0.5,green,1) r,g,b,_:=colour.RGBA() if (uint8(r)>20 && uint8(g)>20 && uint8(b)>20){ //lgr.Debug("current point(%v,[%d,%v,%v]) color is : %v",pt,uint8(r),uint8(g),uint8(b),colour) //gocv.Circle(&src,pt,2,green,1) resInY[j]=1 }else{ resInY[j]=0 } } } res[i]=resInY } return res}
然后再分别匹配上面收集的图标，匹配到就将地图数组中对应的位置改为相应的数字，定义如下：
/*-1 for store, 0 for unknow status, 1 for path, 2 for hero,3 for exit,4 for gold,5 for pet ,6 for enermys ,7 for iron box,8 for red box,9 for buff , 13 for frog,-2 for goldbox,-3 for temple, */const heroImg= "./asset/hero.jpg"const enermyImg= "./asset/enermy.jpg"const exitImg= "./asset/exit.jpg"const goldImg= "./asset/gold.jpg"const gemImg= "./asset/gem.jpg"const redboxImg= "./asset/redbox.jpg"const templeImg= "./asset/temple.jpg"const IronboxImg= "./asset/Ironbox.jpg"const buffImg= "./asset/buff.jpg"const petImg= "./asset/pet.jpg"const pet1Img= "./asset/pet1.jpg"const pet2Img= "./asset/pet2.jpg"const pet3Img= "./asset/pet3.jpg"const frogImg= "./asset/frog.jpg"const selectorImg= "./asset/selector.jpg"const storeImg= "./asset/store.jpg"const goldboxImg= "./asset/goldbox.jpg"const canceImg= "./asset/cancel.jpg"const piecesX=9const piecesY=11
然后，将采集到的地图元素与当前地图一一匹配，使用的方法是之前提过的gocv.MatchTemplate()方法，然后使用gocv.MinMaxLoc()得到可信度和对应的坐标，代码如下：
func MatchTarget(imgTempl,imgSrc ,imgSrc1 gocv.Mat,type_ int ,res [][]int){ result:=gocv.NewMat() defer result.Close() m :=gocv.NewMat() blue := color.RGBA{0, 0, 255, 0} gocv.MatchTemplate(imgTempl,imgSrc,&result,gocv.TmCcoeffNormed,m) //gocv.MatchTemplate(imgTempl,imgSrc,&result,1,m) m.Close() minValue,maxConfidence,_,maxLoc :=gocv.MinMaxLoc(result) if maxConfidence < 0.9 { lgr.Debug("Max confidence of %f is too low. MatchTemplate could not find template in scene.", maxConfidence) return } width:=imgSrc.Cols() height:=imgSrc.Rows() WPP:=width/piecesY HPP:=height/piecesX for { //lgr.Debug("The most possible location is : %v,value is : %v",maxLoc,maxConfidence) rect:=image.Rect(maxLoc.X,maxLoc.Y,maxLoc.X imgTempl.Cols(),maxLoc.Y imgTempl.Rows()) indx:=(maxLoc.X imgTempl.Cols()/2)/WPP indy:=(maxLoc.Y imgTempl.Rows()/2)/HPP pt:=image.Pt(indy,indx) lgr.Debug("x:%v ,y:%v %v,type:%v",indy,indx,maxLoc,type_) if type_==2{ HeroPosition=pt } res[indy][indx]=type_ if type_==3{ ExitPosition=pt Dtm:=time.Since(starttime) wtm:=time.Duration(10)*time.Minute kc:=40 if killedCnt<kc&&Dtm<wtm&&!IsFirstFloor{ res[indy][indx]=0 } } if type_==-1{ IsFirstFloor=true } gocv.Rectangle(&imgSrc1, rect, blue, 1) //lgr.Debug("outer result adress:%v",result) maxLoc,maxConfidence=GetNextMaxLoc(result,maxLoc,minValue,imgTempl.Cols(),imgTempl.Rows()) if maxConfidence<0.9{ break } } } func GetNextMaxLoc(result gocv.Mat,maxLoc image.Point,minValue float32,templateW,templateH int)(image.Point,float32){ startX:=maxLoc.X-templateW startY:=maxLoc.Y-templateH endX :=maxLoc.X templateW endY :=maxLoc.Y templateH //lgr.Debug("Inner result adress:%v",result) if startX<0 || startY <0 { startX = 0 startY = 0 } if endX >result.Cols()-1 || endY > result.Rows()-1{ endX=result.Cols()-1 endY=result.Rows()-1 } for y:=startY;y<endY;y { for x:=startX;x<endX;x { //ret:=result.GetFloatAt(y,x) //lgr.Debug("Get point (%v,%v) to %v",x,y,ret) result.SetFloatAt(y,x,minValue) //ret:=result.GetFloatAt(y,x) //lgr.Debug("set point (%v,%v) to %v",x,y,ret) } } _,maxConfidence,_,maxLoc :=gocv.MinMaxLoc(result) lgr.Debug("the point %v is max confidence point %v",maxLoc,maxConfidence) return maxLoc,maxConfidence}
对每一个地图元素，调用MatchTarget 方法来刷新当前地图数组[][]rest,最后就得到了当前的地图元素。
然后就是寻路的算法，我自己使用的是A*算法，大家有兴趣的可以自己去实现一下.
最后附上脚本运行的录屏。
