게임 작업 자동화

인벤토리에 있는 아이템개수 계산해서 변수값에 저장하기

2026-04-12T21:04:07+09:00

먼저 우리는 OpenCV를 이용해서 매치템플릿에 Mask 기능을 넣어서 아이템을 확인할겁니다.

왜냐하면 그냥 매치템플릿을 사용해서 이미지를 찾을경우 맨위왼쪽칸에 있는 이미지만 찾기 때문이조

그래서 먼저 도화지를 생성후 캡쳐할때마다 캡쳐한이미지에 마스킹한 도화지를 씌어서 이미지를 찾을겁니다.

도화지 생성 - 캡쳐 이미지에 도화지 씌우기 - 이미지 찾기 - 찾은 이미지 자리 도화지에 마스킹하기 - 이미지 찾기 - ..... 반복

대충 이런 알고리즘 입니다.

만약에 겹치지 않는 아이템이라면 상관이 없겠지만 겹쳐지는 아이템이면 문제가 있습니다.

첫번째로 간단하게 생각없이 20개정도의 개수만 겹쳐진다면 무식하게 20개만 이미지를 만드는 방법이 있습니다.

두번째로 무한대로 겹쳐질경우 숫자 이미지 10개를 만들어서 자리수 별로 캡쳐해서 개수 계산하는법도 있고

물론 아이템이 여러종류일경우 이방법을 추천드립니다. 해당 알고리즘을 한번 만들어놓고 복사만 해서 파일이름만 바꿔주면 되거든요.

Mat src; 캡쳐 이미지 변수 생성

Mat mask; 마스킹 변수 생성

mask = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1); 캡쳐 이미지와 동일한 크기의 8비트 1채널 마스킹 생성

Mat::zeros(...) = 마스킹 색깔 전부 검정

src = 캡쳐 이미지

size()= 캡쳐 이미지와 동일한 크기의 도화지 생성

CV_8UC1 = 8비트 1채널

코드는 나중에 이어서 작성하겠습니다.

게임 미니맵으로 탐험하여 전체 지도 작성하기

2026-04-03T13:05:44+09:00

어제 채팅방에서 메모리 구조체를 이용한 패스파인딩 로직 을 보고 갑자기 문뜩 생각나더군요.

"로봇 청소기도 아무런 정보가 없는 상태에서 카메라만 의존한 채 지도를 작성하는데 게임도 가능하지 않을까?"

이런 계기로 시작하게 되었는데 어떻게 보면 상당한 노가다이고 재밌는 프로젝트네요.

1. 동적 할당을 통한 무한 지도 맵 생성

일단 우리는 아무런 정보 없이 맨땅으로 지도를 생성하는 것으로 지도 크기를 산정해서 늘려가는 것보단

실시간으로 늘려가면서 지도를 만들어 가는 게 제일 좋습니다.

그리고 UI 창에 지도를 실시간으로 만들면서 어디부터 어디까지 클릭하면 이동하는 내비게이션도 넣을 겁니다.

1-1. 해당 타일에 대한 정보를 저장할 구조체 생성

타일이 동적으로 생성될 때, 초기값을 자동으로 세팅해 주기 위해 구조체 안에 **생성자(Constructor)**를 추가

struct MapTile

{

int x;

int y;

bool isExplored;

bool isWall;

int visitCount;

// 내비게이션(A*) 변수들

int gCost;

int hCost;

MapTile* parent;

// 생성자: 타일이 새로 만들어질 때 기본 상태를 정의합니다.

MapTile() : x(0), y(0), isExplored(false), isWall(false), visitCount(0), gCost(0), hCost(0), parent(nullptr) {}

};

struct Player

{

int currentX;

int currentY;

int direction;

bool isMoving;

};

1-2. 동적 지도 선언

#include <iostream>

#include <map>

using namespace std; // X, Y 좌표 묶음

typedef pair<int, int> Point;

// <Point(좌표), MapTile(타일정보)> 형태로 저장

map<Point, MapTile> globalWorld;

시간나면 이어서 작성하겠습니다.

chrome dino bot

2025-06-22T17:17:56+09:00

EP.1-8 탐지된 주변 장애물 회피 설정 | 아케이드 고전 게임 매크로

2025-01-31T07:00:00+09:00

 안녕하세요! 오토소장입니다. 이번 영상에서는 탐지된 장애물에 대해 회피 거리를 설정하여 테스트하는 내용을 다뤘습니다. *🎥이 영상에서 확인할 수 있는 내용* - 탐지된 장애물에 대해 회피 거리 설정 및 테스트 *🎓오토연구소 아카데미 안내* 이번 영상의 매크로 제작 과정과 관련된 *자세한 강의 영상*은 오토연구소 아카데미에서 만나보실 수 있습니다! 오토핫키 초보자부터 숙련자를 위한 다양한 강의를 준비했으니, 오토핫키를 체계적으로 배우고 싶은 분들은 아카데미를 확인해보세요. 👉 https://taskautolab.com *📘 관련 전자책 안내* *고전게임 매크로로 배우는 오토핫키* 전자책도 발간 예정입니다! 게임 매크로 제작의 기초부터 심화까지 모두 담은 내용을 확인하세요. *🛠️ 오토연구소 커뮤니티* 추가 정보와 질문은 오토랩 커뮤니티에서 해결하세요. 👉 https://autolabs.co.kr *👍 좋아요와 구독 부탁드립니다!* 이 영상이 마음에 드셨다면 좋아요와 구독으로 응원 부탁드립니다! 😊 ※ 고전게임과 도스박스(DOSBox) 에뮬레이터는 아래 사이트의 프로그램을 활용하였습니다. - 두기의 고전게임 : https://nemo838.tistory.com - 두기의 게임런처 : https://nemo838.tistory.com/4786 - 돌아온 너구리 : https://nemo838.tistory.com/1340

OpenCV 템플릿 매칭을 사용하여 두더지 잡기 봇 만들기

2025-01-25T15:25:21+09:00

EP.1-7 캐릭터-장애물간 거리 측정 | 아케이드 고전 게임 매크로

2025-01-24T07:00:00+09:00

 안녕하세요! 오토소장입니다. 이번 영상에서는 이미지 서치를 이용하여 인식한 너구리 캐릭터와 장애물들의 거리를 계산하는 내용을 다뤘습니다. *🎥이 영상에서 확인할 수 있는 내용* - 오토핫키를 활용한 캐릭터-장애물간 거리 측정 *🎓오토연구소 아카데미 안내* 이번 영상의 매크로 제작 과정과 관련된 *자세한 강의 영상*은 오토연구소 아카데미에서 만나보실 수 있습니다! 오토핫키 초보자부터 숙련자를 위한 다양한 강의를 준비했으니, 오토핫키를 체계적으로 배우고 싶은 분들은 아카데미를 확인해보세요. 👉 https://taskautolab.com *📘 관련 전자책 안내* *고전게임 매크로로 배우는 오토핫키* 전자책도 발간 예정입니다! 게임 매크로 제작의 기초부터 심화까지 모두 담은 내용을 확인하세요. *🛠️ 오토연구소 커뮤니티* 추가 정보와 질문은 오토랩 커뮤니티에서 해결하세요. 👉 https://autolabs.co.kr *👍 좋아요와 구독 부탁드립니다!* 이 영상이 마음에 드셨다면 좋아요와 구독으로 응원 부탁드립니다! 😊 ※ 고전게임과 도스박스(DOSBox) 에뮬레이터는 아래 사이트의 프로그램을 활용하였습니다. - 두기의 고전게임 : https://nemo838.tistory.com - 두기의 게임런처 : https://nemo838.tistory.com/4786 - 돌아온 너구리 : https://nemo838.tistory.com/1340

EP.1-6 장애물 위치 다중 인식 | 아케이드 고전 게임 매크로

2025-01-17T07:00:00+09:00

 안녕하세요! 오토소장입니다. 이번 영상에서는 **돌아온 너구리** 게임의 압정 장애물을 이미지 서치를 이용해 인식한 내용을 다뤘습니다. *🎥이 영상에서 확인할 수 있는 내용* - 오토핫키를 활용한 장애물 다중 인식 매크로 *🎓오토연구소 아카데미 안내* 이번 영상의 매크로 제작 과정과 관련된 *자세한 강의 영상*은 오토연구소 아카데미에서 만나보실 수 있습니다! 오토핫키 초보자부터 숙련자를 위한 다양한 강의를 준비했으니, 오토핫키를 체계적으로 배우고 싶은 분들은 아카데미를 확인해보세요. 👉 https://taskautolab.com *📘 관련 전자책 안내* *고전게임 매크로로 배우는 오토핫키* 전자책도 발간 예정입니다! 게임 매크로 제작의 기초부터 심화까지 모두 담은 내용을 확인하세요. *🛠️ 오토연구소 커뮤니티* 추가 정보와 질문은 오토랩 커뮤니티에서 해결하세요. 👉 https://autolabs.co.kr *👍 좋아요와 구독 부탁드립니다!* 이 영상이 마음에 드셨다면 좋아요와 구독으로 응원 부탁드립니다! 😊 ※ 고전게임과 도스박스(DOSBox) 에뮬레이터는 아래 사이트의 프로그램을 활용하였습니다. - 두기의 고전게임 : https://nemo838.tistory.com - 두기의 게임런처 : https://nemo838.tistory.com/4786 - 돌아온 너구리 : https://nemo838.tistory.com/1340

EP.1-5 캐릭터 이동 방향 인식 | 아케이드 고전 게임 매크로

2025-01-03T07:00:00+09:00

안녕하세요! 오토소장입니다. 이번 영상에서는 **돌아온 너구리** 게임에서 너구리 캐릭터 인식 매크로에 대한 시연 내용을 담았습니다. *🎥이 영상에서 확인할 수 있는 내용* - 오토핫키를 활용한 캐릭터 인식 매크로 - 타이머를 이용하여 주기적으로 너구리 캐릭터의 위치를 인식 및 표시 - 너구리의 이동 방향 인식되도록 기능 추가 *🎓오토연구소 아카데미 안내* 이번 영상의 매크로 제작 과정과 관련된 *자세한 강의 영상*은 오토연구소 아카데미에서 만나보실 수 있습니다! 오토핫키 초보자부터 숙련자를 위한 다양한 강의를 준비했으니, 오토핫키를 체계적으로 배우고 싶은 분들은 아카데미를 확인해보세요. 👉 https://taskautolab.com *📘 관련 전자책 안내* *고전게임 매크로로 배우는 오토핫키* 전자책도 발간 예정입니다! 게임 매크로 제작의 기초부터 심화까지 모두 담은 내용을 확인하세요. *🛠️ 오토연구소 커뮤니티* 추가 정보와 질문은 오토랩 커뮤니티에서 해결하세요. 👉 https://autolabs.co.kr *👍 좋아요와 구독 부탁드립니다!* 이 영상이 마음에 드셨다면 좋아요와 구독으로 응원 부탁드립니다! 😊 ※ 고전게임과 도스박스(DOSBox) 에뮬레이터는 아래 사이트의 프로그램을 활용하였습니다. - 두기의 고전게임 : https://nemo838.tistory.com - 두기의 게임런처 : https://nemo838.tistory.com/4786 - 돌아온 너구리 : https://nemo838.tistory.com/1340 #오토연구소 #오토랩 #오토핫키 #매크로 #업무자동화

EP.1-4 캐릭터 인식 | 아케이드 고전 게임 매크로

2024-12-28T00:17:12+09:00

안녕하세요! 오토소장입니다. 이번 영상에서는 **돌아온 너구리** 게임에서 너구리 캐릭터 인식 매크로에 대한 시연 내용을 담았습니다. *🎥이 영상에서 확인할 수 있는 내용* - 오토핫키를 활용한 캐릭터 인식 매크로 - 타이머를 이용하여 주기적으로 너구리 캐릭터의 위치를 인식 및 표시 *🎓오토연구소 아카데미 안내* 이번 영상의 매크로 제작 과정과 관련된 *자세한 강의 영상*은 오토연구소 아카데미에서 만나보실 수 있습니다! 오토핫키 초보자부터 숙련자를 위한 다양한 강의를 준비했으니, 오토핫키를 체계적으로 배우고 싶은 분들은 아카데미를 확인해보세요. 👉 https://taskautolab.com *📘 관련 전자책 안내* *고전게임 매크로로 배우는 오토핫키* 전자책도 발간 예정입니다! 게임 매크로 제작의 기초부터 심화까지 모두 담은 내용을 확인하세요. *🛠️ 오토연구소 커뮤니티* 추가 정보와 질문은 오토랩 커뮤니티에서 해결하세요. 👉 https://autolabs.co.kr *👍 좋아요와 구독 부탁드립니다!* 이 영상이 마음에 드셨다면 좋아요와 구독으로 응원 부탁드립니다! 😊 ※ 고전게임과 도스박스(DOSBox) 에뮬레이터는 아래 사이트의 프로그램을 활용하였습니다. - 두기의 고전게임 : https://nemo838.tistory.com - 두기의 게임런처 : https://nemo838.tistory.com/4786 - 돌아온 너구리 : https://nemo838.tistory.com/1340

EP.1-3 이동과 반복 동작 결합 | 아케이드 고전 게임 매크로

2024-12-22T14:07:08+09:00

안녕하세요! 오토소장입니다. 이번 영상에서는 **돌아온 너구리** 게임의 이동 및 점프 동작 매크로 시연 내용을 담았습니다. 오토핫키(AutoHotkey)를 사용해 너구리 캐릭터가 정해진 횟수만큼 이동하면서 입력한 주기마다 반복적으로 점프 동작을 하는 간단한 매크로를 만들어 실행한 결과를 확인해보세요. 🎮 *🎥이 영상에서 확인할 수 있는 내용* - 오토핫키를 활용한 횟수 및 반복 동작 매크로 - 너구리 캐릭터가 정해진 횟수만큼 이동 - 너구리 캐릭터의 주기적으로 점프 움직임 테스트 *🎓오토연구소 아카데미 안내* 이번 영상의 매크로 제작 과정과 관련된 *자세한 강의 영상*은 오토연구소 아카데미에서 만나보실 수 있습니다! 오토핫키 초보자부터 숙련자를 위한 다양한 강의를 준비했으니, 오토핫키를 체계적으로 배우고 싶은 분들은 아카데미를 확인해보세요. 👉 https://taskautolab.com *📘 관련 전자책 안내* *고전게임 매크로로 배우는 오토핫키* 전자책도 발간 예정입니다! 게임 매크로 제작의 기초부터 심화까지 모두 담은 내용을 확인하세요. *🛠️ 오토연구소 커뮤니티* 추가 정보와 질문은 오토랩 커뮤니티에서 해결하세요. 👉 https://autolabs.co.kr/ *👍 좋아요와 구독 부탁드립니다!* 이 영상이 마음에 드셨다면 좋아요와 구독으로 응원 부탁드립니다! 😊 ※ 고전게임과 도스박스(DOSBox) 에뮬레이터는 아래 사이트의 프로그램을 활용하였습니다. - 두기의 고전게임 : https://nemo838.tistory.com - 두기의 게임런처 : https://nemo838.tistory.com/4786 - 돌아온 너구리 : https://nemo838.tistory.com/1340 #오토연구소 #오토랩 #오토핫키

EP.1-2 반복 동작 자동화 | 아케이드 고전 게임 매크로

2024-12-22T12:01:02+09:00

안녕하세요! 오토소장입니다. 이번 영상에서는 *돌아온 너구리* 게임의 점프 반복 동작 매크로 시연 내용을 담았습니다. 오토핫키(AutoHotkey)를 사용해 캐릭터가 특정 주기마다 반복적으로 점프 동작을 하는 간단한 매크로를 만들어 실행한 결과를 확인해보세요. 🎮 *🎥이 영상에서 확인할 수 있는 내용* - 오토핫키를 활용한 반복 동작 매크로 - 캐릭터가 주기적으로 점프 움직임 테스트 *🎓오토연구소 아카데미 안내* 이번 영상의 매크로 제작 과정과 관련된 *자세한 강의 영상*은 오토연구소 아카데미에서 만나보실 수 있습니다! 오토핫키 초보자부터 숙련자를 위한 다양한 강의를 준비했으니, 오토핫키를 체계적으로 배우고 싶은 분들은 아카데미를 확인해보세요. 👉 https://taskautolab.com *📘 관련 전자책 안내* *고전게임 매크로로 배우는 오토핫키* 전자책도 발간 예정입니다! 게임 매크로 제작의 기초부터 심화까지 모두 담은 내용을 확인하세요. *🛠️ 오토연구소 커뮤니티* 추가 정보와 질문은 오토랩 커뮤니티에서 해결하세요. 👉 https://autolabs.co.kr/ *👍 좋아요와 구독 부탁드립니다!* 이 영상이 마음에 드셨다면 좋아요와 구독으로 응원 부탁드립니다! 😊 ※ 고전게임과 도스박스(DOSBox) 에뮬레이터는 아래 사이트의 프로그램을 활용하였습니다. - 두기의 고전게임 : https://nemo838.tistory.com - 두기의 게임런처 : https://nemo838.tistory.com/4786 - 돌아온 너구리 : https://nemo838.tistory.com/1340 #오토연구소 #오토랩 #오토핫키

EP.1-1 기본 이동 자동화 | 아케이드 고전 게임 매크로

2024-12-22T11:59:43+09:00

안녕하세요! 오토소장입니다. 이번 영상에서는 *돌아온 너구리* 게임의 기본 이동 매크로 시연 내용을 담았습니다. 오토핫키(AutoHotkey)를 사용해 캐릭터가 좌, 우로 자동으로 움직이는 간단한 매크로를 만들어 실행한 결과를 확인해보세요. 🎮 *🎥이 영상에서 확인할 수 있는 내용* - 오토핫키를 활용한 기본 이동 매크로 동작 - 캐릭터의 자동 움직임 테스트 *🎓오토연구소 아카데미 안내* 이번 영상의 매크로 제작 과정과 관련된 *자세한 강의 영상*은 오토연구소 아카데미에서 만나보실 수 있습니다! 오토핫키 초보자부터 숙련자를 위한 다양한 강의를 준비했으니, 오토핫키를 체계적으로 배우고 싶은 분들은 아카데미를 확인해보세요. 👉 https://taskautolab.com *📘 관련 전자책 안내* *고전게임 매크로로 배우는 오토핫키* 전자책도 발간 예정입니다! 게임 매크로 제작의 기초부터 심화까지 모두 담은 내용을 확인하세요. *🛠️ 오토연구소 커뮤니티* 추가 정보와 질문은 오토랩 커뮤니티에서 해결하세요. 👉 https://autolabs.co.kr/ *👍 좋아요와 구독 부탁드립니다!* 이 영상이 마음에 드셨다면 좋아요와 구독으로 응원 부탁드립니다! 😊 ※ 고전게임과 도스박스(DOSBox) 에뮬레이터는 아래 사이트의 프로그램을 활용하였습니다. - 두기의 고전게임 : https://nemo838.tistory.com - 두기의 게임런처 : https://nemo838.tistory.com/4786 - 돌아온 너구리 : https://nemo838.tistory.com/1340 #오토연구소 #오토랩 #오토핫키

강화 학습을 통한 포켓몬스터 게임 플레이

2024-12-21T21:51:27+09:00

기계 학습을 이용한 비디오 게임 (슈퍼 마리오) 매크로

2024-12-21T21:44:26+09:00

흥미로운 영상이 있어 올려봅니다 ㅎ

돌아온 너구리 기본 이동 매크로 - 오토핫키로 자동 움직임 구현

2024-12-07T17:59:36+09:00

 안녕하세요. 오토소장입니다. 이번에 새롭게 공개된 *돌아온 너구리* 게임의 **기본 이동 매크로** 영상을 소개합니다! 오토핫키(AutoHotkey)를 활용하여 캐릭터가 **자동으로 좌우로 움직이는 매크로**를 제작했습니다. 이 매크로는 오토핫키를 처음 접하신 분들도 쉽게 따라 할 수 있도록 기본적인 동작으로 구성했습니다. 영상을 통해 **자동화의 재미**를 느껴보세요! 🎉 🎥 **시연 영상 확인하기**

롤 자동레디, 선픽 - lol first pick

2022-10-21T04:09:57+09:00

안녕하세요.

간만에 파일 간단하게 하나 만들었습니다. 소스가 제공되지는 않습니다. exe 파일입니다.

프로그램 실행 시 Gui 입니다.

Champ name 에 한국어로 챔피언 명을 풀네임으로 적어줍니다.

예) 미스포츈 , 이즈리얼 , 야스오

Get Line 에서 채팅에 외칠 라인을 선택해준 후에 Start 버튼 혹은 F3 을 누릅니다.

그 이후에 게임 큐를 돌리면

큐 잡혔을 때 수락버튼 클릭

챔피언 선택

희망 라인 채팅치기

를 진행하게 됩니다.

파일 구성은 이렇게 되어있습니다.

Source 에는 두가지의 이미지파일이 들어갑니다. 큐 잡혔을 때와 챔피언 선택 창을 구분하기 위함입니다.

AutoHotkey.exe 는 first pick.exe 을 구동하기 위한 장치입니다. 삭제하거나 이름을 변경해서는 안됩니다.

first pick.exe 는 본체이고 위에 있는 프로그램입니다.

Help.docx 에는 간단한 도움말이 적혀있습니다. 사실 위에서 전부 언급했기 때문에 읽지 않아도 크게 문제는 안됩니다.

사용법은 간단합니다.

롤을 켠다.

프로그램을 켠다.

혹은

프로그램을 켠 후에 롤을 켠다. 노상관임.

F3 혹은 Start 누른다. 큐를 돌린다. 끝

챔피언 선택하고 채팅까지 친 후에는 프로그램이 자동으로 종료됩니다. 즉, 매번 켜줘야 합니다. (살짝 불편)

인게임에서 안티치트에 걸리면 재접속불가 팅을 당하기 때문이에요

그럼 이만

라이브러리 include 오류를 수정하였습니다 (22년 10월 23일)

픽하는 시간을 100ms 에서 80~150 에서 컴 사양에 맞게 수정할 수 있도록 Slider 를 추가하였습니다. (22년 10월 23일)

다운로드

https://drive.google.com/u/0/uc?id=1aZZTYWPenp_ShOFjOmNiexWOUOB7keyr&export=download

게임에서 에너지바를 체크하고, 물약을 먹거나 마을로 귀환하는 매크로 만들기.

2021-01-30T11:39:11+09:00

안녕하세요. 엔지엠소프트웨어입니다. 이전 글에 이어서 오늘은 에너지를 체크해서 물약을 먹거나 마을로 귀환하는 예제를 만들어 보도록 하겠습니다. 보통은 에너지가 숫자로 표시되기 때문에 OCR(문자 판독)을 이용해서 쉽게 처리가 가능합니다. 하지만, 대부분의 게임들이 에너지 또는 마나를 바 형태로 표시하고 있죠. 그렇기 때문에 OCR을 이용하는데는 한계가 있습니다. 우선, [ 이전 글 ]을 먼저 학습하고 오시면 이 내용을 따라하는데 많은 도움이 됩니다. 우선 에너지를 나타낼 그림을 하나 만듭니다.

이 이미지에서 오랜지 색상의 바가 에너지라고 생각해주세요^^; 이제 에디터를 실행한 후 아래와 같이 변수 추가 액션을 추가해주세요.

아이디에 "에너지바"를 입력하세요.
덮어 쓰기를 True로 설정하세요. 그리고, 변수 형식은 Int로 선택합니다.

에너지바 이미지를 범용적으로 사용하기 위해 약간 이미지를 편집해줍니다. 아래 그림을 참고해서 따라해보세요.

에너지가 약 70프로 남은 상태를 연출하기 위해 실제 오랜지바보다 약 30프로정도를 더 영역으로 설정했습니다. 그리고, 임계값을 설정했는데요. 임계값은 이미지를 단순하게 만들 때 사용합니다. 이진화(흰색과 검은색)를 사용함으로 선택하고, 임계값을 400정도 주세요. 이 값은 색상에 따라 조절할 수 있습니다. 이제 에너지바를 검은색과 흰색으로 만들었으니 저장해볼까요? 아래와 같이 함수에서 이미지 필터 저장을 추가하고 설정하세요.

덮어쓰기를 True로 설정하고, 저장 위치는 바탕화면에 "에너지바.png"로 설정했습니다. 캡쳐 영역은 아래 그림을 참고해서 설정 해보세요.

여기까지 설정한 후 실행(Ctrl+Alt+F8)하면 바탕화면에 검은색과 흰색으로 된 에너지바 이미지가 저장되는걸 알 수 있습니다.

음~ 70프로가 아니라 대략 80프로정도로 보이는군요-_-; 위 이미지에서 흰색의 위치를 찾으면 이미지 전체 크기를 기준으로 백분율을 구할 수 있습니다. 픽셀 서치를 이용해서 흰색 픽셀의 위치를 찾을 수 있습니다. 색상은 클릭해서 선택할수도 있고, 직접 입력해도 됩니다. 255, 255, 255는 흰색을 나타냅니다. 0, 0, 0은 검은색이죠^^; 이 값은 RGB(Red, Green, Blue)값으로 빛의 3원색이라고 부릅니다. 범위는 각각 0~255까지 가집니다. 헥사코드로 나타내면 FFFFFF(흰색)와 같이 나타낼 수 있습니다. 웹에서 주로 사용하는 컬러 포멧입니다. 마지막으로 바탕화면에 저장되어 있는 에너지바.png를 선택하세요.

찾은 픽셀의 위치 값을 100분율로 계산하기 위해 변수에 저장해야 합니다.

변수 카테고리의 추가하기 클릭
추가 클릭
변수 이름과 데이터 설정

스마트 사칙연산을 추가한 후 아래 그림과 같이 설정하세요. 변수B의 199는 바탕화면에 저장되어 있는 에너지바.png의 실제 크기입니다. 이미지의 폭을 알아내려면, 이미지를 선택하고 우클릭 후 속성에 들어가세요. 자세히 탭에 보면 폭(Width)과 높이(Height)를 알 수 있습니다. 예제에서는 에너지바.png의 폭이 199네요.

픽셀 서치로 감지한 위치를 가져와야합니다. 물론, 변수를 통해서요^^;

변수에 저장된 위치 값을 변수 A에 넣어줍니다. 공식에서 {A}/{B}*100이니 흰색 픽셀의 위치를 전체 크기로 나눈 후 100을 곱해주면 퍼센트 값을 알아낼 수 있습니다. 아래와 같이 테스트 해볼 수 있습니다. 에너지를 조금씩 지울수록 결과값과 결과식이 변화하는걸 볼 수 있죠? 이 스크립트를 반복시키면 항상 조건에 따라 처리가 가능해집니다. 물론, 몇퍼센트일 때 어떤 동작을 순차적으로 수행할수도 있습니다.

단 4줄로 에너지가 몇프로 남았는지 체크하는 스크립트를 만들었습니다. 예제에 사용된 스크립트는 첨부되어 있으니 참고하시면 됩니다. 그리고, 에디터에서 각각의 기능과 속성은 우클릭을 통해 메뉴얼에서 확인하거나 하단의 간단한 설명으로 쉽게 알아볼 수 있으니 크게 어렵거나 하지는 않을겁니다. 보통~ 1시간 정도 교육을 받으면 대부분은 직접 스크립트를 제작해서 판매하거나 자신의 업무에 적용시킬 수 있습니다.

[ 스크립트 다운로드 ]

모바일 녹스에서 메크로 만들기.

2021-01-22T16:47:37+09:00

안녕하세요. 엔지엠소프트웨어입니다. 엔지엠은 모바일 게임 자동화에 최적화 되어 있습니다. 다른 매크로 프로그램들은 ADB(Android Debug Bridge)라는 안드로이드 디버그 브리지를 사용합니다. ADB는 버전에 따라 사양이 다르고 속도가 매우 느립니다. 또한, 컴퓨터의 자원도 많이 사용하죠^^; 엔지엠은 윈도우 핸들을 사용하기 때문에 리소스에 대한 부담이 없고 어떤 앱플레이어라도 동일한 동작을 보장해줍니다. 물론, 같은 앱플레이어라도 버전에 따라 복잡하게 설정해야 할 필요도 없습니다. 우선, 녹스를 실행하세요.

엔지엠 에디터를 실행한 후 새로운 스크립트를 하나 추가하세요.

File > 새로 만들기 > 스크립트 (단축키: Ctrl+N)

녹스를 제어하기 위해 핸들을 등록해야 합니다. 핸들은 실행중인 프로그램의 고유한 아이디입니다. 이 값을 알면 마우스, 키보드 신호와 이미지, 문자 판독 및 분석을 해당 프로그램에서 실행할 수 있게됩니다. 이런 동작을 프로그래밍 방식으로 구현하는건 상당히 까다로운 작업입니다. 엔지엠은 핸들 추가라는 액션으로 쉽게 처리할 수 있습니다. 또한, 핸들은 항상 변화하기 때문에 까다로운 작업중에 하나입니다. 엔지엠의 핸들 추가는 변화되는 값에도 자동으로 대응이 되므로 편리합니다. 설명할 내용들이 많지만, 천천히 알아가보도록 하죠^^; 아래 그림을 참고해서 핸들 추가 액션을 추가하고, 녹스를 선택해주세요.

※ 핸들을 추가할 프로그램 위로 마우스를 가져가면 파란색 박스로 표시합니다. 선택은 F1이고, 취소는 ESC입니다.

이제 녹스 바탕화면에 있는 "기적의 검" 아이콘을 클릭해볼까요? 도구 상자의 조건 카테고리에서 이미지 매치를 선택한 후 추가해주세요. 그리고, 녹스의 기적의 검 아이콘을 캡쳐 해줍니다. 엔지엠에서 무언가 선택할때는 항상 F1입니다. 취소는 ESC구요^^;

녹스에서 기적의 검 아이콘을 제대로 인식하는지 확인 해볼까요? 실행 버튼 또는 단축키 Ctrl+Alt+F8을 눌러보세요. 하단의 아웃풋 내용을 보면 이미지를 제대로 인식한것을 알 수 있습니다.

자~ 이제 이미지를 인식했는데요. 클릭도 해야겠죠? 초창기 버전의 엔지엠은 이 부분이 약간(?) 복잡했었습니다. 아웃풋 내용을 잘 보면 찾은 이미지의 위치값도 표시해줍니다. 이 값을 변수(나중에 배울 내용임)에 저장하고, 도구 상자의 마우스 카테고리에서 클릭으로 좌표 값을 받아와서 처리해야 했습니다. 지금은 간단하게 연동이 되니 너무 걱정하지 않아도 됩니다^^; 아래 그림처럼 우측의 속성창에서 마우스 동작에 LeftClick을 선택하세요. 마우스로 할 수 있는 모든 일을 한번에 처리할 수 있습니다.

실제로 클릭하는지 테스트를 해볼께요. 실행(Ctrl+Alt+F8) 버튼을 클릭하세요.

여러분들도 여기까지 잘 동작이 되었나요? 이 후 내용은 서버에 접속하고 게임을 실행하면 됩니다. 방식은 계속 동일한데요. 클릭할 버튼을 이미지 조건의 캡쳐로 만들고, 클릭해주면 됩니다. 물론, 버튼이 언제 나타나는지 알 수 없기 때문에 도구 상자의 시간에서 지연을 적절하게 설정해야겠죠? 하지만, 이런 방식은 상당히 비효율적입니다. 그렇기에 이미지가 나타나면 처리하도록 해야 하는데요. 아래와 같은 속성으로 쉽게 처리가 가능합니다.

비교 간격과 비교 횟수를 사용자가 설정할 수 있습니다. 이미지가 언제 출현할지 알 수 없는 경우에 유용합니다. 이미지가 1분에서 10분 사이에 출현한다면, 비교 간격을 100(0.1초)으로 설정하고, 비교 횟수를 10,000으로 입력해보세요. 그러면 0.1초 간격으로 10,000번 이미지를 체크하게 됩니다. 물론, 1분만에 출현한다면 600번째에 버튼을 클릭하고 다음 로직으로 이동하게 됩니다. 무작정 10분 기다리는건 비효율적이고 시간 낭비죠^^;

허접 소스

2016-10-05T06:37:24+09:00

Gui, Add, Tab2, x6 y7 w460 h520 , 기본|스킬|버프|가방|로그
Gui, Tab, 기본
Gui, Add, Picture, x26 y57 w30 h30 , C:\Program Files\AutoHotkey\SciTE\tools\SmartGUI\1.png
Gui, Add, Text, x66 y62 w380 h20 , 1-1 키에 꼭 넣어주셔야 합니다
Gui, Tab, 기본
Gui, Add, GroupBox, x16 y37 w440 h60 , 설정
Gui, Add, GroupBox, x16 y107 w440 h160 , 물약
Gui, Add, CheckBox, x26 y127 w90 h30 , 체력 포션
Gui, Tab, 기본
Gui, Add, CheckBox, x26 y157 w90 h30 , 용사의 물약
Gui, Add, CheckBox, x26 y187 w90 h30 , 기타 물약
; Generated using SmartGUI Creator for SciTE
Gui, Show, w479 h536, Untitled GUI
return

GuiClose:
ExitApp

F5::
Gui,Submit, Nohide

CoordMode,Pixel,Screen
CoordMode,Mouse,Screen
CoordMode,ToolTip,Screen

Check_Slot()

Loop,
{
   Die()
   Hp()
   Target()
   Skills_RGB()
}

Die(Buff_Key=1)
{
   PixelGetColor, Check_Die_Text1, 872, 542, RGB
   PixelGetColor, Check_Die_Text2, 873, 542, RGB
   PixelGetColor, Check_Die_Text3, 874, 542, RGB
   PixelGetColor, Check_Die_Text4, 875, 542, RGB
   PixelGetColor, Check_Die_Text5, 876, 542, RGB
   PixelGetColor, Check_Die_Text6, 877, 542, RGB
   PixelGetColor, Check_Die_Text7, 878, 542, RGB
   if(Check_Die_Text1 == 0x00ff00 and Check_Die_Text2 == 0x00ff00 and Check_Die_Text3 == 0x00ff00 and Check_Die_Text4 == 0x00ff00 and Check_Die_Text5 == 0x00ff00 and Check_Die_Text6 == 0x00ff00 and Check_Die_Text7 == 0x00ff00)
   {
       PixelSearch, TargetX, TargetY, 397, 70, 397, 70, 0x3838ba, Fast
       if(ErrorLevel = 0)
       {
           MouseClick, left, 536, 61, 1, 0
       }
       MouseClick, left, 958, 656, 1, 0
       MouseMove, 962, 713, 0
       Send {0123456789+ Up}
       Sleep, 15000
       PixelGetColor, Check_Buff_블레이징1, 1730, 8, RGB
       PixelGetColor, Check_Buff_블레이징2, 1725, 9, RGB
       PixelGetColor, Check_Buff_블레이징3, 1721, 16, RGB
       PixelGetColor, Check_Buff_블레이징4, 1720, 19, RGB
       PixelGetColor, Check_Buff_블레이징5, 1724, 26, RGB
       PixelGetColor, Check_Buff_블레이징6, 1738, 20, RGB
       PixelGetColor, Check_Buff_블레이징7, 1736, 12, RGB
       PixelGetColor, Check_Buff_블레이징8, 1732, 16, RGB
       PixelGetColor, Check_Buff_블레이징9, 1727, 14, RGB
       PixelGetColor, Check_Buff_블레이징0, 1723, 3, RGB

       if(Check_Buff_블레이징1 == 0xffea3d and Check_Buff_블레이징2 == 0xf3c234 and Check_Buff_블레이징3 == 0x8b4115 and Check_Buff_블레이징4 == 0xffb812 and Check_Buff_블레이징5 == 0xf1b117 and Check_Buff_블레이징6 == 0xfef243 and Check_Buff_블레이징7 == 0xffff5c and Check_Buff_블레이징8 == 0xffdb79 and Check_Buff_블레이징9 == 0x1f140a and Check_Buff_블레이징0 == 0x000000)
       {
           Send +2
           Sleep 50
           Send {0 Down}
           Sleep 50
           send {0 Up}
       }
       Send +2
       Loop, 9
       {
           Send {%Buff_Key% Down}
           Sleep 50
           Send {%Buff_Key% Up}
           Buff_Key++
           Sleep 5000
       }
       Send {C Down}
       Sleep 50
       send {C Up}
       Sleep 1000
       PixelGetColor, Check_Lost_Epic1, 315, 301, RGB
       PixelGetColor, Check_Lost_Epic2, 278, 339, RGB
       PixelGetColor, Check_Lost_Epic3, 315, 339, RGB
       PixelGetColor, Check_Lost_Epic4, 315, 377, RGB
       PixelGetColor, Check_Lost_Epic5, 315, 415, RGB
       if(Check_Lost_Epic1 != 0xec30ef or Check_Lost_Epic2 != 0xec30ef or Check_Lost_Epic3 != 0xec30ef or Check_Lost_Epic4 != 0xec30ef or Check_Lost_Epic5 != 0xec30ef)
       {
           Send {C Down}
           Sleep 50
           send {C Up}
           sleep, 100
           Send {M Down}
           Sleep 50
           send {M Up}
           sleep, 100
           send, {Shift}3
           Sleep 100
           Send {7 Down}
           Sleep 50
           send {7 Up}
           send, {Shift}1
           Sleep, 100
           MouseClick, left, 74, 623, 1, 0
           Sleep, 100
           MouseClick, left, 1236, 281, 1, 0
           Sleep, 100
           MouseClick, left, 905, 682, 1, 0
           Sleep, 100
           MouseClick, left, 969, 693, 1, 0
           Sleep, 100
           MouseClick, left, 949, 386, 1, 0
           Sleep, 2000
       }
       loop,
       {
           PixelSearch, Check_Screen_OnX, Check_Screen_OnY, 95, 19, 95, 19, 0x3c3cc9, Fast
           if(ErrorLevel = 0)
           {
           break
           }
       }
       Function_Click_NPC_Adel()
       Function_Find_Epic()
       Function_Wearing_Epic()
       MouseClick, left, 75, 652, 1, 0
       Sleep 2000
       loop,
       {
           PixelSearch, Check_Screen_OnX, Check_Screen_OnY, 95, 19, 95, 19, 0x3c3cc9, Fast
           if(ErrorLevel = 0)
           {
               MouseClick, left, 181, 653, 1, 0
               MouseMove, 400, 653, 0
           break
           }
       }
       Sleep, 10000
       Send, {Shift}3
       Sleep 100
       Send {8 Down}
       Sleep 50
       send {8 Up}
       send, {Shift}1
       func(Go_To_Back)
       MouseClick, left, 123, 651, 1, 0
       Sleep, 100
       PixelGetColor, Check_Epic1, 315, 301, RGB
       PixelGetColor, Check_Epic2, 278, 339, RGB
       PixelGetColor, Check_Epic3, 315, 339, RGB
       PixelGetColor, Check_Epic4, 315, 377, RGB
       PixelGetColor, Check_Epic5, 315, 415, RGB
       if( Check_Epic1 == 0xec30ef and Check_Epic2 == 0xec30ef and Check_Epic3 == 0xec30ef and Check_Epic4 == 0xec30ef and Check_Epic5 == 0xec30ef )
       {
           Send {C Down}
           Sleep 50
           send {C Up}
           send,{Shift}3
           Sleep 100
           Send {8 Down}
           Sleep 50
           send {8 Up}
           send, {Shift}1
           Function_Go_To_Back()
           MouseClick, left, 123, 651, 1, 0
           Sleep, 100
       }
       PixelSearch, Check_TargetX, Check_TargetY, 397, 70, 397, 70, 0x3838ba ,Fast
       if(ErrorLevel = 0)
       {
           MouseClick, left, 536, 61, 1, 0
       }
       Reload
   }
}

Hp()
{
   PixelGetColor, HP_40Percent, 199, 19, RGB
   if(HP_40Percent != 0xc93c3c)
   {
       Send {0 Down}
       sleep 50
       Send {0 Up}
   }

   PixelGetColor, Hp_70Percent, 289, 19, RGB
   PixelGetColor, TargetMpMini, 397, 77, RGB
   if(Hp_70Percent != 0xc93c3c and TargetMpMini == 0x226fe3)
   {
       Send {0 Down}
       sleep 50
       Send {0 Up}
   }


}

Target(Var_Tab=0)
{
   PixelGetColor, TargetMaxHp, 542, 70, RGB
   if(Var_Tab = 0 and TargetMaxHp == 0xba3838)
   {
       Start_Tab_Timer := A_TickCount
       Var_Tab++
   }
   PixelGetColor, TargetMaxHp, 542, 70, RGB
   if(TargetMaxHp!=0xba3838)
   {
       Start_Tab_Timer := A_TickCount
       Var_Tab = 0
   }
   PixelGetColor, TargetMiniHp, 397, 70, RGB
   PixelGetColor, TargetBar, 385, 77, RGB
   if(TargetMiniHp != 0xba3838 and TargetBar == 0x72bbb4)
   {
       Send {1 Down}
       sleep 50
       Send {1 Up}
       sleep 50
       Send {Tab Down}
       sleep 50
       Send {Tab Up}
       Start_Tab_Timer := A_TickCount
       Var_Tab = 0
   }
   PixelGetColor, TargetMiniHp, 397, 70, RGB
   PixelGetColor, TargetBar, 385, 77, RGB
   if(TargetMiniHp != 0xba3838 and TargetBar != 0x72bbb4)
   {
       Send {Tab Down}
       sleep 50
       Send {Tab Up}
       Start_Tab_Timer := A_TickCount
       Var_Tab = 0
   }
   PixelGetColor, TargetMaxHp, 542, 70, RGB
   if(A_TickCount > Start_Tab_Timer + 350000 and TargetMaxHP == 0xba3838)
   {
       Send {Tab Down}
       sleep 50
       Send {Tab Up}
       Start_Tab_Timer := A_TickCount
       Var_Tab = 0
   }
}

Skills_RGB()
{
   PixelSearch, Skill_Slot_X1, Skill_Slot_Y1, 397, 70, 397, 70, 0x3838ba, Fast
   if(ErrorLevel = 0)
   {
       Send {1 Down}
       sleep 50
       Send {1 Up}
   }
}

Check_Slot()
{
vX = 650

   Pixel1 = 0x98cfcf
   Pixel2 = 0x98cfcf
   Pixel3 = 0x98cfcf
   Pixel4 = 0x000000
   Pixel5 = 0x000000
   Pixel6 = 0x000000
   Pixel7 = 0x040100
   Pixel8 = 0x040100
   Pixel9 = 0x040100

   Loop
   {
       PixelGetColor, Color, vX, 1045, RGB
       if(Color == Pixel1)
       {
           PixelGetColor, Color, vX, 1046, RGB
           if(Color == Pixel2)
           {
               PixelGetColor, Color, vX, 1047, RGB
               if(Color == Pixel3)
               {
                   vX++
                   PixelGetColor, Color, vX, 1045, RGB
                   if(Color == Pixel4)
                   {
                       PixelGetColor, Color, vX, 1046, RGB
                       if(Color == Pixel5)
                       {
                           PixelGetColor, Color, vX, 1047, RGB
                           if(Color == Pixel6)
                           {
                               vX++
                               PixelGetColor, Color, vX, 1045, RGB
                               if(Color == Pixel7)
                               {
                                   PixelGetColor, Color, vX, 1046, RGB
                                   if(Color == Pixel8)
                                   {
                                       PixelGetColor, Color, vX, 1047, RGB
                                       if(Color == Pixel9)
                                       {
                                           MsgBox, ok
                                           break
                                       }
                                   }
                               }
                           }
                       }
                   }
               }
           }
       }

       if(vX < 1669)
       {
           vX++
       }

       if(vX >= 1669)
       {
           vX = 650
       }
   }
}

Function_Click_NPC_Adel()
{

}

Function_Find_Epic()
{

}

Function_Wearing_Epic()
{

}

Function_Go_To_Back()
{

}
F6::
pause
SoundBEEP
return
F7::ExitApp

지존오토 익스트림 - 미니맵을 활용한 좌표 이동(보류)

2016-01-14T22:10:26+09:00

자동 길찾기, 2D 미니맵, 3D 미니맵, 3D 캐릭이동, 시점 판단, 시점 추적... 등등등...

지존오토가 RGB값을 따로 따로 분리하지 못해 잠시 보류합니다...

기존의 것들을 지존으로 구현하자니 어려움이 많습니다

안되는 것들도 있고요... 최대한 연구해 보겠습니다

일단 보류...

지존오토 익스트림 - ㄱㅇㅅㅁ 낚시

2016-01-13T12:10:56+09:00

https://www.dropbox.com/s/9jsdn96c3g41adr/%EA%B2%80%EC%9D%80%EC%82%AC%EB%A7%89%20%EB%82%9A%EC%8B%9C%20%EB%A7%88%EC%A7%80%EB%A7%89%20%ED%85%8C%EC%8A%A4%ED%8A%B8%20%EB%82%9A%EC%8B%9C%EB%A7%8C.dat.zip?dl=0

1년전 파일이지만 약간 수정하면 지금도 작동합니다

여러 버전중 무료로 배포된 파일

파일설명은

https://autolabs.co.kr/index.php?mid=board_ifsM18&page=4&document_srl=413430

지존오토 익스트림 - ㅁㅇㅍㅅㅌㄹ

2016-01-09T04:50:52+09:00

지존오토 익스트림 좌표 이동법 - ㄷㅈㅇㅍㅇㅌ

2016-01-08T13:56:06+09:00

그홈런 강좌5 - 그홈잡기 예제

2014-05-12T23:46:30+09:00

ㅣㅏ

우선 사냥방법은 직업마다 하는 방식이 다르기때문에 저 부분은 본인이 연구를 하셔야 합니다 ㅠㅠ

루팅은 저같은 경우 저렇게 해놨는데 문제점이 있다면 전설 아이템이 레어아이템에 가려지는 경우가 있어서 못먹는 경우가 있고

전설이 2개가 뜨면 아마도 1개만 먹고 다음으로 넘어갈거에요 ... 뭐 그홈에서 쌍기둥 뜨는 확률은 진짜 극악 이긴 하지만요..

사진은 지금 1장밖에 못올렸는데 루팅부분 수정해서 올릴게요

그홈런 강좌4 - 연속동작

2014-05-11T23:10:55+09:00

각 항목끼리 연결 시켜 줍니다.

이걸로 그홈앞까지 가시면 됩니다.

그홈런 강좌3 - 이미지분석기

2014-05-11T22:26:47+09:00

이미지 분석기를 실행하시고 밑에 그림 처럼 해주시면 됩니다.

인식범위 내에 인식점이 있으면 인식점으로 마우스가 이동 하고 0.1초후 클릭을 한다. 라는 명령을 내린겁니다.

저장 하시고 실행 해보시면 마우스가 게임설정버튼을 클릭하시는걸 볼수 있습니다.

이 방법을 이용해서 그홈앞까지 가시면 됩니다.

그홈런 강좌2 - 인식점,인식범위

2014-05-11T11:34:52+09:00

마우스가 인식하고 클릭할곳을 인식점 이라고 합니다.

인식점은 인식범위 안에 넣어 사용합니다

컨트롤 왼쪽버튼으로 인식점을 찍을수 있고 컨트롤 우클릭으로 인식범위를 만들수 있습니다.

사진은 예제입니다~

동그라미 - 인식점 네모 - 인식범위

그홈런 강좌1 - 캡쳐

2014-05-11T11:03:28+09:00

시작한지 얼마 안되서 완벽하지는 않지만 참고 하시라고 올려보겠습니다.

틀린게 있으면 지적 해주시면 수정 할게요.

꼭 시작하기전에 이렇게 해주세요.

1.창모드로 하면 이미지가 작아지면서 도트가 뭉개집니다. 그래서 하실때는 풀스크린 상태로 지정후 하셔야 합니다. 전 창모드(풀스크린) 이 모드로 작업했습니다.

2.저는 익스트림으로 작업한겁니다. 다른버전하고 차이가 있을수 있습니다.

3.시작전에 꼭 그홈 처치후 부관하고 이야기 한뒤 나오셔서 작업하셔야 합니다.

우선 캡쳐 입니다.

녹화방식이 아닌 화면인식방식을 사용 하기때문에 일일이 캡쳐를 해주셔야 합니다.

캡쳐는 프로그램 실행후 갈무리도구 - 화면전체찍기 체크 - 후 밑에 사진처럼 캡쳐 해주셔야 합니다.

마우스 클릭으로 화면이 바뀔때마다 스샷찍으시면 됩니다.

작업후에 다시 올리겠습니다~