Answer

答题助手，适用于 百万英雄 / 芝士超人 / 冲顶大会 / 花椒百万赢家 等多个直播答题类 APP，支持 iOS、Android 手机和模拟器，3 秒出结果。

目录

• 答题助手
  • 特点
  • 更新日志
  • 方法原理
  • 文本关联相似度算法
  • 使用步骤 -Android -iOS
  • 项目参考
• TODO

特点

• 超快的响应速度
• 支持iOS、Android
• 支持真机测试和模拟器
• 全面覆盖百万英雄/芝士超人/冲顶大会/花椒百万赢家等多个直播答题类APP
• 优化搜索逻辑保证高正确率
• 多维度参考值，答案交叉验证

更新日志

• 2018.01.23
  • 把OCR识别方式分离（issues/1）
  • fix issues/3
• 2018.01.21
  • 加入搜狗汪仔答题助手的结果
• 2018.01.20
  • 改进 ABD 手机截屏获取方式，提高速度
  • 题目和选项一次截取识别
• 2018.01.18
  • 增加知识图谱结果
• 2018.01.15
  • 调整适应性，百万英雄/芝士超人/冲顶大会/花椒百万赢家等全适用
• 2018.01.10
  • 改进算法逻辑，提高正确率

方法原理

1. ADB 获取手机截屏

• 命令行生成截屏图片，把图片传输到电脑上

adb shell screencap -p /sdcard/screenshot.png
adb pull /sdcard/screenshot.png .

• 直接读取屏幕数据，速度更快（参考 http://blog.csdn.net/wirelessqa/article/details/29187339）

adb shell screencap -p

2. OCR 识别题目与选项文字

​ 两个方法：

• 谷歌 Tesseract ，安装软件即可，不同电脑配置运行效率不同
• 百度 OCR ，需要注册百度 API，每天调用次数有限

3. 申请百度OCR

• 注册百度云账号，打开管理中心，然后按下图操作

4. 通过算法对搜索结果进行筛选、判断

   目前用到的算法：

• 文本关联相似度算法
• 结巴分词算法

文本关联相似度算法

（参考 github.com/smileboywtu/MillionHeroAssistant）

通过分别统计问题与三个答案的关联度来选择正确的答案，在集合相当大的情况下，关联度会呈现正相关。

假设题目是：

中国历史上著名的科举制度开始于那个朝代？

• 汉朝
• 唐朝
• 隋朝

我们先用百度分别搜索汉朝，唐朝，隋朝，得到如下数据：

然后我们在用题目 + 答案的方式，搜索示例：

中国历史上著名的科举制度开始于那个朝代？ 汉朝 得到三次的搜索结果：

关联度计算方式：

K = count(Q & A) / (count(Q) * count(A))

关联度如下：

使用步骤

Android

1. 安装 ADB

windows

下载地址：https://adb.clockworkmod.com/ ，并配置环境变量

Mac

使用 brew 进行安装 brew cask install android-platform-tools

安装完后插入安卓设备且安卓已打开 USB 调试模式，终端输入 adb devices ，显示设备号则表示成功。我手上的机子是坚果 pro1，第一次不成功,查看设备管理器有叹号，使用 handshaker 加载驱动后成功，也可以使用豌豆荚之类的试试。

List of devices attached
6934dc33    device

若不成功，可以参考Android 和 iOS 操作步骤进行修改

2.安装模拟器

windows

• 安装夜神模拟器或逍遥模拟器，然后在模拟器上安装西瓜视频、冲顶大会等答题APP
• 把模拟器设置成竖屏（分辨率900*1440），打开 USB 调试模式
• 确认端口号，夜神模拟器62001，逍遥模拟器21503
• 连接测试，连接成功会有提示

adb connect 127.0.0.1:62001

3. 安装谷歌 Tesseract

Windows下链接： 推荐使用安装版，在安装时选择增加中文简体语言包

• 安装版： https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup-3.05.01.exe
• 免安装版： https://github.com/parrot-office/tesseract/releases/download/3.5.1/tesseract-Win64.zip 免安装版需要下载中文语言包，放置到Tesseract的tessdata目录下

其他系统： https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki

iOS

1.安装WDA

iOS 真机如何安装 WebDriverAgent（参考 https://testerhome.com/topics/7220）

2.安装tesseract以及简体中文包

Mac

brew install tesseract
cd /usr/local/Cellar/tesseract/{version}/share/tessdata
wget https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/raw/master/chi_sim.traineddata

配置 Golang 环境

安装 Golang

https://golang.org/doc/

从源码安装本项目

go get -u github.com/henson/Answer

直接下载可执行文件

根据平台直接下载各版本运行文件： releases

运行

1. 根据实际情况设置配置文件

配置参数说明：

# 是否开始调试模式
debug: true
# 游戏名称, xigua西瓜视频/cddh冲顶大会/huajiao花椒/zscr芝士超人
app: xigua
# 是否模拟自动答题
automatic: false
# 对应的设备类型：ios or android
device: android
# android 连接地址
adb_address: '127.0.0.1:62001'
# ios 设备连接wda的地址
wda_address: '127.0.0.1:8100'
# 西瓜视频裁剪区域：x,y,w,h
xg_q_x: 30
xg_q_y: 240
xg_q_w: 840
xg_q_h: 180
xg_a_x: 30
xg_a_y: 410
xg_a_w: 840
xg_a_h: 450
……

2. 填入百度 OCR key

修改参数：

# 百度OCR API参数
Baidu_API_Key: "**************************"
Baidu_Secret_Key: "**************************"

3. 程序运行：

./Answer

或

cd cmd
go run main.go

项目参考

• qanswer (golang)
• MillionHeroAssistant (python)
• TopSup (python)
• wenda-helper (python)

本项目在开发过程中参考了以上开源项目，在此对开源作者表示感谢！

TODO

• 对题目进行分类，建立题型库，针对不同题型采取不同的处理方法