1.Auto.js快速入门实战教程
2.autojs之lua
3.autojs修改下拉框高度
4.求在autojs中使用opencv的作者作SIFT特征匹配例子
Auto.js快速入门实战教程
在深入学习Auto.js之前，我们先来了解一下它的软件基本概念。官方定义，源码Auto.js是作者作一种无需root权限的JavaScript自动化工具。本文主要针对有一定编程基础但对Auto.js不熟悉的软件读者，以实例指导开发自动完成淘宝领喵币任务的源码源码中其他位表示脚本，帮助快速上手。作者作 开始之前，软件需要声明，源码由于Auto.js暂时下线，作者作我通过群组获得了apk安装包和打包工具，软件但未经过官方验证，源码可能存在安全风险。作者作强烈建议自行编译，软件使用时需谨慎，源码自行承担可能的风险。安装手机上的Auto.js后，记得打开无障碍模式和启用悬浮框以便脚本执行。 实战部分，首先打开淘宝，liunx源码安装mysql目标是点击"领喵币"按钮。为了简化脚本，我们将预先打开喵铺主页。具体步骤如下： 1. 通过函数viewWeb模拟浏览秒（考虑到可能的加载延迟，比官方要求多5秒），找到"去进店"或"去浏览"组件，点击进入广告页，完成后返回任务栏，直到"已完成"显示。 2. 浏览广告时，通过gesture函数进行屏幕滑动操作，表示上滑。广告完成后，通过back()模拟返回键回到任务栏。 3. 重要的是定位组件，desc()函数用于查找控件，其desc信息是"任务完成"，务必查看控件信息以确保定位准确。 4. 脚本测试：在Auto.js应用中导入脚本，爱回收源码网站运行后在日志中查看执行情况，利用log()记录调试信息。 最后，完成代码编写后，可以打包成apk。以下是一些额外知识点：定位选择器：findOnce()找到第一个符合条件的控件，找不到则返回null，findOne()可能造成卡顿，需谨慎使用。
click()函数：点击时需确保元素的clickable属性为true，如果为false，可能需要点击其子或父控件。
源代码可以参考github.com/ErazerContro...，v1.0.0版本。最后，我推荐我的另一个项目CodeTop，它收集了各大互联网公司的算法题库，欢迎大家参与。autojs之lua
在autojs中使用lua能提升自动化脚本的易语言符咒源码灵活性和功能。为了实现这一目标，依赖于一个名为luaJ的java实现的lua脚本解释器。下面将逐步展示如何在autojs中集成lua，以及实现的步骤和效果展示。
首先，导入luaJ类，这是实现lua脚本运行的基础。确保在项目中正确导入此类，以利用luaJ的解释功能。
接下来，创建一个Globals对象，用于管理全局状态。通过这个对象，可以轻松地在脚本中访问和设置全局变量，使脚本的使用更加灵活。
之后，执行lua文件成为关键步骤。通过加载lua文件并调用其中的函数或执行指令，可以实现自动化的2mm源码任务，如模拟用户操作、自动化数据处理等。
获取lua变量的值，是进一步操作的基础。这允许根据脚本中的逻辑，动态地访问和使用变量，从而实现复杂的功能。
还有一种运行lua脚本的方式，即通过直接执行lua代码，而非加载文件。这种方式适合编写和执行简短的脚本，或在脚本执行过程中动态生成代码。
在实际应用中，一个典型的lua代码示例可以是自动化点击操作。通过编写简单的脚本，可以模拟用户点击屏幕上的特定位置，实现自动化任务。
完整源码示例如下：
lua
Globals.set('clickPosition', { x: , y: })
function doClick()
local position = Globals.get('clickPosition')
TouchAction(device).tap({ x: position.x, y: position.y}).perform()
end
以上源码展示了如何在autojs中集成lua，通过导入luaJ类、创建全局变量、执行lua代码来实现自动化功能。使用这种方法，可以极大地提升自动化脚本的效率和可扩展性。
autojs修改下拉框高度
在自动脚本开发中，有时我们可能需要对UI组件进行微调以适应特定需求。例如，当使用AutoJS处理下拉框时，我们可能会遇到下拉框过长的问题。本文将探讨如何解决AutoJS中的下拉框高度修改问题。
在AutoJS中，我们首先需要了解下拉框的两种模式：弹框模式（dialog）和下拉框模式（dropdown）。弹框模式下，下拉框的高度不能通过直接设置高度来改变，因为这会引发错误。相比之下，下拉框模式提供了更多的自定义选项，包括设置高度。
要修改下拉框的高度，我们通常会尝试反射访问下拉框的实例，然后修改相关属性。然而，这一方法在AutoJS中可能无法正常工作。这是因为AutoJS是基于Android SDK构建的，但并非完全等同于原生的Android环境。在AutoJS中，`spinner`组件是对其原生Android组件的封装，这导致了某些行为上的差异。
深入AutoJS的源码，我们发现`spinner`的下拉框实例`mPopup`实际上属于`androidx.appcompat.widget.AppCompatSpinner`类。这解释了为什么我们不能直接在AutoJS中修改`mPopup`的高度。`AppCompatSpinner`是`Spinner`的子类，它提供了更丰富的样式和行为。在AutoJS中，由于封装了原生的组件，我们实际上不能直接访问或修改`mPopup`实例。
通过创建一个简单的测试环境来验证这一点，我们定义了一个父类和一个子类，并尝试访问`name`字段。在子类中，当`name`字段被定义为私有时，我们无法访问它。然而，如果我们将它改为公有，子类可以访问到父类的`name`值。这表明，当父子类具有同名字段时，子类会优先访问自己的字段，除非被覆盖。
基于上述发现，我们可以通过直接修改`AppCompatSpinner`类的`mPopup`属性来改变下拉框的高度。在AutoJS环境中，这需要通过反射来实现。一旦成功修改了高度，下拉框的显示效果将得到优化，不再显得过长。
这个解决方案不仅解决了下拉框高度调整的问题，还为我们提供了一个重要的学习点：在将Android代码转换为AutoJS时，需要充分考虑AutoJS与Android环境之间的差异。这有助于我们在未来避免类似的陷阱，更好地利用脚本语言进行UI操作的定制。
通过实践与理解，我们可以更灵活地应用AutoJS，解决各种复杂的UI调整需求。记住，每次遇到问题时，首先尝试从基础知识出发，理解背后的原因，而不是盲目依赖外部资源。这样，我们不仅能够解决当前的问题，还能构建更坚实的编程技能基础。
求在autojs中使用opencv的SIFT特征匹配例子
// 导入OpenCV模块
var cv = require("opencv");
// 读取图像
var img1 = cv.imread("/sdcard/img1.jpg");
var img2 = cv.imread("/sdcard/img2.jpg");
// 创建SIFT检测器对象
var sift = new cv.FeatureDetector("SIFT");
// 检测图像中的关键点和描述符
var keypoints1 = sift.detect(img1);
var keypoints2 = sift.detect(img2);
var descriptors1 = sift.compute(img1, keypoints1);
var descriptors2 = sift.compute(img2, keypoints2);
// 创建FLANN匹配器对象
var matcher = new cv.Matcher("FlannBased");
// 对两幅图像中的关键点进行匹配
var matches = matcher.match(descriptors1, descriptors2);
// 筛选出最优的匹配结果
var bestMatches = matcher.filterMatches(matches, 0.);
// 在两幅图像中绘制匹配结果
var output = new cv.Mat();
cv.drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, bestMatches, output);
// 保存匹配结果图像
cv.imwrite("/sdcard/matches.jpg", output);
以上代码中，我们使用了AutoJS的require()函数导入OpenCV模块，并使用cv.imread()函数读取了两幅图像。然后，我们创建了一个SIFT检测器对象，并使用它检测了两幅图像中的关键点和描述符。接着，我们创建了一个FLANN匹配器对象，并使用它对两幅图像中的关键点进行了匹配。最后，我们筛选出了最优的匹配结果，并使用cv.drawMatches()函数在两幅图像中绘制了匹配结果，并将结果保存到了本地。