1.autojspro完美破解版？
2.Auto.js快速入门实战教程
3.autojs修改下拉框高度
4.求在autojs中使用opencv的游戏源码游戏源码SIFT特征匹配例子

autojspro完美破解版？

       Autojs微信自动操作免root脚本源码

       æˆ‘们可以想一下取关公众号的步骤：选择公众号长按取消。打开微信进入朋友圈页面执行脚本就可自动点赞。打开微信进入视频号页面就可自动点赞评论。

       ç®€å•è®²å°±æ˜¯æ— éœ€root就可执行脚本实现手机自动化操作。打开Autojs查看布局获取点赞框架信息，我们可以看到点赞空间点击属性位False这时我们可以找他的父亲框架进行查看直到点击属性位true。

       AutoJs最新版本apk特色：简单易用的自动操作函数；悬浮窗录制和运行；丰富的文档、教程与示例；更专业&强大的选择器API，提供对屏幕上的控件的寻找、遍历、获取信息、操作等。

Autojs检测并开启无障碍服务

       Auto.jsPro基于控件的操作依赖于无障碍服务，因此最好在脚本运行开始时，确保无障碍服务已经启用。如果运行到某个需要权限的语句无障碍服务并没启动，则会抛出异常并跳转到无障碍服务界面。这样的用户体验并不友好。

       ä¸€èˆ¬å¤§éƒ¨åˆ†è½¯ä»¶éƒ½ä¼šç›´æŽ¥æ£€ç´¢å¼€å¯æ— éšœç¢æœåŠ¡çš„应用从而判定你是否使用脚本。

       åœ¨å®‰å“设备上安装Auto.js应用程序。打开Auto.js应用程序，点击左上角的菜单按钮，选择“设置”。在设置页面中，找到“无障碍服务”选项，点击进入。在无障碍服务页面中，找到“Auto.js”选项，点击进入。

       å¯ä»¥ã€‚autojs是可以不开启无障碍服务运行的，是一款新的手机脚本开发工具，开发语言是JS，开发门槛低，做过网站开发的都会写JS。

autojspro是什么

       autojspro是一个写脚本的付费软件。

       AutoJSPro在手机上可以使用File.save()函数来保存文件，可以指定文件名和文件内容，以及文件的存储路径。

       Auto.jsPro基于控件的操作依赖于无障碍服务，因此最好在脚本运行开始时，确保无障碍服务已经启用。如果运行到某个需要权限的语句无障碍服务并没启动，则会抛出异常并跳转到无障碍服务界面。这样的用户体验并不友好。

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脚本基本概念。官方定义，游戏源码游戏源码Auto.js是脚本一种无需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不熟悉的游戏源码游戏源码读者，以实例指导开发自动完成淘宝领喵币任务的脚本App源码开发系统脚本，帮助快速上手。游戏源码游戏源码

       开始之前，脚本需要声明，游戏源码游戏源码由于Auto.js暂时下线，脚本我通过群组获得了apk安装包和打包工具，游戏源码游戏源码但未经过官方验证，脚本可能存在安全风险。游戏源码游戏源码强烈建议自行编译，脚本使用时需谨慎，游戏源码游戏源码源码暴力赚钱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，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。java内部源码

       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，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，voip电话 源码可以打包成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。远程调试源码

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。