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外觀

外服適配教學

約 2169 字大約 7 分鐘

準備工作

在開始本教學之前，請確保您已經：

  1. 安裝並正確配置所需軟體：請參考官服或對應客戶端的 README.md，確保目前支援的功能皆可正常執行。
  2. 閱讀 任務流程協議：對各欄位的含義與用法有基本了解，並理解 @、# 類型任務的定義。
  3. 理解資源覆蓋邏輯：外服的 task.json 與範本圖片中未提及或缺失的內容，會自動以官服內容作為備選；若外服的 task.json 中已定義相關欄位，則會覆蓋並重寫官服的設定。
  4. 具備基本英文能力：需能閱讀英文日誌（Log），並能透過日誌分析缺失的圖片或資訊。
  5. 建議按任務鏈進行修改：例如針對 Award 任務，建議根據官服 task.json 的 next 順序，逐步替換「範本圖片」、「文字」或「修改 ROI」，確保每一步修改都能正常執行。這有助於快速定位錯誤，避免因一次改動過多而難以偵錯。

修改前準備

  1. 參考官服 task.json，準備好外服專用的範本圖片與文字內容。
  2. 確保在修改過程中能隨時獲取這些素材。

獲取螢幕截圖

為了獲取高品質的截圖，請遵循以下指南：

  1. 使用模擬器內建的截圖工具進行擷取並儲存。
  2. 截圖尺寸需大於 1280*720，長寬比為 16:9。
  3. 截圖中不應包含無關內容（如：系統任務欄、狀態列、通知中心等）。
  4. 確保截圖涵蓋所有需要辨識的內容。

為了裁剪圖片並獲取文字或圖片的 ROI，建議使用 MaaAssistantArknights/tools/ImageCropper 工具。

ImageCropper 是一個功能強大的工具，支援對預先準備好的截圖或透過 ADB 連線設備進行 ROI 區域擷取、儲存及取色操作。

環境配置

需要 Python 環境，推薦版本為 3.11，最低需求為 3.9 以上。

安裝依賴項目

Windows 用戶推薦直接執行 install.bat，或手動安裝：

python -m pip install -r requirements.txt

使用步驟

  1. 若有預先準備好的截圖，請存放到 ./src/ 路徑下。
  2. 執行 start.bat 或 python main.py [device serial]（設備位址為選填）。
    • 工具會自動搜尋已連線的 ADB 設備，請根據提示選擇（按 ENTER 跳過選擇）。
    • 亦可直接使用 python main.py [device serial] 連線指定設備。
  3. 在視窗中左鍵選擇目標區域，滾輪縮放圖片，右鍵移動圖片。
  4. 可使用快捷鍵操作：
    • S 或 ENTER：儲存目標區域。
    • F：儲存全螢幕標準化截圖。
    • R：不儲存，僅在控制台輸出 ROI 範圍。
    • C：不儲存，輸出 ROI 範圍與 ColorMatch 所需欄位。
    • Z、DELETE 或 BACKSPACE：復原。
    • 0 ~ 9：縮放視窗。
    • Q 或 ESC：退出。
    • 任意鍵：跳過或重新整理目前截圖。
  5. 裁剪後的圖片會儲存在 ./dst/ 路徑下。

範例輸出內容：

src: Screenshot_xxx.png
dst: Screenshot_xxx.png_426,272,177,201.png
original roi: 476, 322, 77, 101,
amplified roi: 426, 272, 177, 201

其中：

Screenshot_xxx.png 為放入 src 資料夾的完整截圖檔案名稱。Screenshot_xxx.png_426,272,177,201.png 為截取後的圖片。

original roi 為滑鼠選取的原始區域。amplified roi 為擴大後的區域，您在 task.json 中的 roi 欄位中應填入此數值。

修改範本圖片

在修改範本圖片之前，需要先開啟對應客戶端的範本圖片資料夾，以及官服的範本圖片資料夾。

例如：

  • 美服的範本圖片資料夾位置為 MaaAssistantArknights\resource\global\YoStarEN\resource\template。
  • 官服的範本圖片資料夾位置為 MaaAssistantArknights\resource\template。

請參考 task.json 中提到的範本圖片，對比官服和外服的範本圖片，找出外服中缺少的範本。

通常情況下，除了標誌 (Logo) 等圖片外，包含文字的範本都需要透過螢幕截圖來替換。如果圖片尺寸明顯大於官服對應的範本圖片，則需要修改 roi 的大小。

將截取並重新命名完成的範本圖片，放入對應客戶端的範本圖片資料夾中。

修改文字內容

在修改文字內容之前，需要開啟對應客戶端的 task.json 與官服的 task.json。

例如：

  • 美服的 task.json 位置為 MaaAssistantArknights\resource\global\YoStarEN\resource\tasks.json。
  • 官服的 task.json 位置為 MaaAssistantArknights\resource\tasks.json。

找到對應任務後，將 text 欄位修改為該客戶端內顯示的內容。請注意，辨識內容可以是遊戲中完整內容的部分字串。

通常情況下，除非是純 ASCII 字元辨識，否則包含文字的 text 都建議替換。若文字長度明顯大於官服（例如 "任務" 與 "Mission" 長度差距過大），則需要調整外服該任務的 roi 大小。

若對應客戶端的 task.json 中沒有該任務，則需手動新增任務，並填寫 text 欄位即可。

修改 ROI 範圍

  1. 開啟對應客戶端的 task.json（例如美服路徑： MaaAssistantArknights\resource\global\YoStarEN\resource\tasks.json）。
  2. 找到對應需要修改 roi 範圍的任務，使用您準備好的外服截圖，根據 amplified roi 數值來調整 roi 的範圍大小。
  3. 通常情況下 roi 不需要修改，只有當辨識內容與官服的大小差距過大時才需要調整。
  4. 若外服客戶端的 task.json 中該任務不存在，則手動新增並填上 roi 欄位。

儲存設定並重新啟動軟體

修改完成後，重新啟動軟體以載入文件並使修改生效。或者，您也可以在軟體目錄下新建一個 DEBUG.txt 再開啟軟體，如此一來每次點擊「Link Start」時程式都會重新載入範本與檔案，無需反覆重啟。

檢查是否成功：

  1. 檢查軟體執行狀況，確保軟體能在外服環境中正常使用。
  2. 若無法正常運作，請檢查修改內容是否正確，或查看日誌輸出來定位出錯位置。

解讀日誌 (Log)

有時候修改完 task.json 後發現程式仍無法正確執行，此時可以透過查看日誌來找出錯誤點，進而修改對應任務。

日誌檔案位於軟體根目錄下，檔名為 asst.log。如果您是自行編譯 MAA，則日誌會在 \x64\Release 或 x64\RelWithDebInfo 資料夾中（具體路徑視編譯模式而定）。

以下是一段日誌範例：

[2022-12-18 17:43:17.535][INF][Px7ec][Tx15c8] {"taskchain":"Award","details":{"to_be_recognized":["Award@ReturnTo","Award","ReceiveAward","DailyTask","WeeklyTask","Award@CloseAnno","Award@CloseAnnoTexas","Award@TodaysSupplies","Award@FromStageSN"],"cur_retry":10,"retry_times":20},"first":["AwardBegin"],"taskid":2,"class":"asst::ProcessTask","subtask":"ProcessTask","pre_task":"AwardBegin"}
[2022-12-18 17:43:18.398][INF][Px7ec][Tx15c8] Call ` C:\Program Files\BlueStacks_nxt\.\HD-Adb.exe -s 127.0.0.1:5555 exec-out "screencap | gzip -1" ` ret 0 , cost 862 ms , stdout size: 2074904 , socket size: 0
[2022-12-18 17:43:18.541][TRC][Px7ec][Tx15c8] OcrPack::recognize | roi: [ 500, 50, 300, 150 ]
[2022-12-18 17:43:18.541][TRC][Px7ec][Tx15c8] Ocr Pipeline with asst::WordOcr | enter
[2022-12-18 17:43:18.634][TRC][Px7ec][Tx15c8] Ocr Pipeline with asst::WordOcr | leave, 93 ms
[2022-12-18 17:43:18.634][TRC][Px7ec][Tx15c8] OcrPack::recognize | raw: [{ : [ 0, 0, 300, 150 ], score: 0.000000 }]
[2022-12-18 17:43:18.634][TRC][Px7ec][Tx15c8] OcrPack::recognize | proc: []
[2022-12-18 17:43:18.637][TRC][Px7ec][Tx15c8] asst::ProcessTask::_run | leave, 1101 ms
[2022-12-18 17:43:18.638][TRC][Px7ec][Tx15c8] ready to sleep 500
[2022-12-18 17:43:19.144][TRC][Px7ec][Tx15c8] end of sleep 500
[2022-12-18 17:43:19.144][TRC][Px7ec][Tx15c8] asst::ProcessTask::_run | enter

在範例日誌中，您可以看到：

  • taskchain：代表目前執行中的任務鏈。
  • details：任務的具體內容，包含待辨識欄位 (to_be_recognized)、目前重試次數 (cur_retry) 以及總重試次數 (retry_times)。
  • first：代表任務的起始。
  • taskid：任務編號。
  • class 和 subtask：分別代表任務類別與子任務。
  • pre_task：代表前一個執行的任務。 此外，日誌還會記錄指令的執行狀況（如 Call）和 OCR 與 OCR 辨識資訊（如 OcrPack::recognize）。

在範例日誌中，"to_be_recognized","cur_retry":3,"retry_times":20 表示已重複辨識 3 次（上限為 20 次），一旦達到上限就會跳過該任務並報錯。若先前的任務沒問題，基本可以確定是此處辨識出錯。此時應檢查日誌提到的任務，確認是否有對應的範本圖片檔案、text 文字是否正確、以及 roi 範圍是否精準？

透過檢查對應範本圖片，若發現外服範本資料夾中有該圖片，但尺寸明顯大於官服圖片，導致官服的 roi 設定無法正常辨識，此時就必須修改外服客戶端的 task.json 中的 roi，使其與外服圖片大小相符。

提交您的修改

請參考 Github Pull Request 指南