一、图片无法定位

之前一直想薅小游戏的羊毛，比如种果树免费得水果。可是这些小游戏页面是一张图片，u2无法定位，只能用坐标或图片识别。用坐标容易出错，适用性极差，图片识别好一些。可是u2的图片识别非常拉，错多对少。airtest图片识别准确，但我的脚本都是以u2为基础，u2和airtest自成体系，没法兼容。曾尝试放弃u2，用airtest体系，可poco不好用。所以最终搁置了。

二、山穷水尽，寻求方法

自动浏览时间长了，收益逐渐走低。于是就尝试搞小厂的，结果小厂套路太多:广告一大堆，关闭方式千奇百怪（这能忍）；可提现要么每天有名额限制，要么要分享，反正各种不能提现（不能忍）。被这些小厂app搞得心力憔悴。

大厂收益变低，小厂套路多。要山穷水尽时，在隔壁发现，人家都在搞游戏。虽然是小厂，可提现秒到，套路也明晰。所以决定尝试下游戏。

单独适用u2或airtest都不行，那能不能把它俩结合起来？

三、看源码找到方法

要想把它俩结合，得深入源码。我发现，airtest的图片识别之所以比u2好，关键是有一个Template类，它输入图片，坐标和手机分辨率，调用查找方法，返回的是一个坐标。如果能把它单独拿出来结合u2就ok了。

另外CV2有一个方法申请了专利，而airtest调用了它，如果用pip来安装aitest，每次都会报错，识别也大打折扣。我曾尝试网上的各种方法降级CV2，可不成功。最后用笨方法，直接把airtest整个包复制到python环境下，竟然能完美运行。哈哈。

再经过摸索和调试，终于实现了。

四、一些小问题

1、比较繁琐

需使用airtest的客户端截图，得到图片和Template类。然后把图片保存到指定位置，把源码复制修改为自己的Template类。然后再在脚本框架下编写逻辑。

2、手机适配不佳

部分小的图片，换了手机就无法识别。

3、相同图片容易出错

有些是相同的图片，比如某C浏览器的金猪任务有很多个''去完成"，都是文字，识别率低。所以经常容易出错。

五、总比没有好

虽然有上面那些问题，但也是一大进步。在图片识别不出来的情况下，辅助坐标点击，基本可以解决小型游戏薅羊毛。