抖音自动关注粉丝引流脚本，最新测试每天可加110人左右，python脚本，到手可用

慢走不送

我只发脚本，别的什么都不说了，版主别开枪！


因为很多人在问，这个不是什么高大上的玩意儿，发出来共同进步！我自己在用的，还只有这个稳定一点，别的什么其实都不好用。


需要自己截图，存在程序同目录下，就是通过图片判断，是否点击和点击位置。

主程序

1. #python 3.6.4
   
2. # encoding:utf-8
   
3. 
   
4. #确保已连接好adb
   
5. #1080 2280 分辨率，一加6测试通过
   
6. #抖音版本20200618
   
7. 
   
8. import os
   
9. import cv2
   
10. import sys
    
11. import time
    
12. import random
    
13. from PIL import Image #pip install pillow  
    
14. import diannaoshuohua
    
15. import zhaotu
    
16. 
    
17. # 上传照片到电脑
    
18. def screen():
    
19.         # 截图保存在手机上
    
20.         os.system('adb shell screencap -p /sdcard/screen.png')
    
21.         # 传到电脑上
    
22.         os.system('adb pull /sdcard/screen.png')
    
23. 
    
24. # 截图，粉丝详情页图片
    
25. def screen3():
    
26.         # 截图保存在手机上
    
27.         os.system('adb shell screencap -p /sdcard/screen3.png')
    
28.         # 传到电脑上
    
29.         os.system('adb pull /sdcard/screen3.png')
    
30. 
    
31. 
    
32. #处理照片
    
33. def getDistance():         
    
34.         #读取图片
    
35.         image = Image.open('screen.png')
    
36.         #返回元组
    
37.         width = image.size[0]
    
38.         height = image.size[1]
    
39.         #print(height,width)
    
40. 
    
41.         for i in range(803,804):#遍历一个纵列
    
42.                 for j in range(0,height):
    
43.                         if image.getpixel((i,j))[:3] == (179, 38, 69):#如果找到符合位置的颜色点，则确定了按钮所在
    
44.                                 yield j   #生成器。返回所有找到的纵坐标的值
    
45. 
    
46. def jietu(mubiaotu):
    
47.         # 打开刚截取的全屏图
    
48.         img = Image.open(mubiaotu)
    
49.         # 定位到需要截取的地方
    
50.         img = img.crop((0, 200, 1080, 1400))
    
51.         # 截取成功并保存到本地
    
52.         img.save('screen3_jietu.png')
    
53. 
    
54. def as_num(x):
    
55.     y = '{:.10f}'.format(x)  # .10f 保留10位小数
    
56.     return y
    
57. 
    
58. # 查找图片
    
59. def findImg(target1,template2):
    
60.         #读取目标图片
    
61.         target = cv2.imread(target1)
    
62.         #读取模板图片
    
63.         template = cv2.imread(template2)
    
64.         #获得模板图片的高宽尺寸
    
65.         theight,twidth = template.shape[:2]
    
66.         #执行模板匹配，采用的匹配方式cv2.TM_SQDIFF_NORMED
    
67.         result = cv2.matchTemplate(target,template,cv2.TM_SQDIFF_NORMED)
    
68.         cv2.normalize(result,result, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX, -1 )
    
69.         min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
    
70.         strmin_val = str(min_val)
    
71.         cv2.rectangle(target,min_loc,(min_loc[0]+twidth,min_loc[1]+theight),(0,0,225),2)
    
72.         print ("匹配最小值为："+as_num(float(str(min_val))))
    
73.         print ('匹配最大值为：'+as_num(float(str(max_val))))
    
74.         r = int((image.getpixel((min_loc[0]+23,min_loc[1]+17)))[0])
    
75.         if (abs(float(as_num(float(str(max_val))))) >= 0.9) and r > 180:#如果找到符合位置的颜色点:
    
76.                 print ('找到符合的图片')
    
77.                 return True
    
78.         else:
    
79.                 print('没有找到符合的图片')
    
80.                 return False
    
81. 
    
82. 
    
83. if __name__ == '__main__':#主函数开头
    
84. 
    
85.         i=0
    
86.         n=0
    
87.         sj = random.uniform(1,5)
    
88. 
    
89.          
    
90.         for _ in range(100):
    
91.                 screen()
    
92.                 print('截屏某用户的粉丝列表')
    
93.                 xy = zhaotu.findImg2('s.png','screen.png')
    
94.                 for d in xy:
    
95.                         screen()
    
96.                         time.sleep(sj)
    
97.                         os.system('adb shell input tap {} {}'.format(d[0],d[1]))
    
98.                         time.sleep(sj)
    
99.                         screen3()#个人详情页截图        
    
100.                         time.sleep(sj)
     
101.                         jietu('screen3.png')
     
102.                         time.sleep(sj)        
     
103.                         
     
104.                         if zhaotu.findImg1('nv.png','screen3_jietu.png'):
     
105.                                 xy = zhaotu.findImg1('nv.png','screen3_jietu.png')
     
106.                                 image = Image.open("screen3_jietu.png")#打开个人详情页截图
     
107.                                 r = int((image.getpixel((xy[0],xy[1])))[0])
     
108.                                 if (r > 180):
     
109.                                         print('找到一位女士，即将关注！')
     
110.                                         os.system('adb shell input tap 550 466')#点击关注按钮，暂用坐标，待完善
     
111.                                         time.sleep(sj)
     
112.                                         os.system('adb shell input keyevent 4')
     
113.                                         time.sleep(sj)                                         
     
114.                                         i=i+1
     
115.                                         print('已关注了'+str(i)+'位女士')
     
116.                                         if i == 175:
     
117.                                                 print('本次运行已关注198人，已退出运行！')
     
118.                                                 diannaoshuohua.shuohua('本次已关注198人，即将退出！')
     
119.                                                 os.system('adb shell input keyevent 26')#power事件。
     
120.                                                 sys.exit()
     
121.                                 else:
     
122.                                         os.system('adb shell input keyevent 4') #点击后退按钮        
     
123.                         else:
     
124.                                 print('这不是女士，即将返回！')
     
125.                                 n=n+1
     
126.                                 os.system('adb shell input keyevent 4') #点击后退按钮
     
127.                                          
     
128.                 #翻页滑动按钮
     
129.                 os.system('adb shell input swipe 548 1500 540 225 511')
     
130.                 time.sleep(random.uniform(0.4, 0.8))
     
131.                 print('正在翻页。。。')
     
132. 
     
133. 
     
134. #zhaotu.py 调用方法：findImg('目标图片地址','模板图片地址')
     
135. #findImg2----多目标匹配，返回的是生成器结果，需要for遍历出单个结果
     
136. #findImg1----单目标匹配，返回图片所在位置的中心点坐标值
     
137. 
     
138. import cv2
     
139. import numpy
     
140. from PIL import Image
     
141. 
     
142. def as_num(x):
     
143.     y = '{:.10f}'.format(x)  # .10f 保留10位小数
     
144.     return y
     
145. 
     
146. def findImg2(target,template):#opencv模板匹配----多目标匹配
     
147.         #读取目标图片
     
148.         target = cv2.imread(target)
     
149.         #读取模板图片
     
150.         template = cv2.imread(template)
     
151.         #获得模板图片的高宽尺寸
     
152.         theight, twidth = template.shape[:2]
     
153.         #执行模板匹配，采用的匹配方式cv2.TM_SQDIFF_NORMED  
     
154.         print(theight,twidth)
     
155.         result = cv2.matchTemplate(target,template,cv2.TM_SQDIFF_NORMED) #CV_TM_SQDIFF_NORMED
     
156. 
     
157.         min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
     
158. 
     
159.         cv2.rectangle(target,min_loc,(min_loc[0]+twidth,min_loc[1]+theight),(0,0,225),2)
     
160. 
     
161.         strmin_val = str(min_val)
     
162.         #初始化位置参数
     
163.         temp_loc = min_loc
     
164.         other_loc = min_loc
     
165.         numOfloc = 1
     
166.         #第一次筛选----规定匹配阈值，将满足阈值的从result中提取出来
     
167.         #对于cv2.TM_SQDIFF及cv2.TM_SQDIFF_NORMED方法设置匹配阈值为0.01
     
168.         threshold = 0.01 #这个值从0.01到0.05之间
     
169.         loc = numpy.where(result<threshold)
     
170.         if loc:
     
171.                 #遍历提取出来的位置
     
172.                 for other_loc in zip(*loc[::-1]):
     
173.                     #print(other_loc[0],other_loc[1])
     
174.                     yield other_loc
     
175.         else:
     
176.                 return false
     
177. 
     
178. 
     
179. # 查找设定的图片是否包含在另一张图片里
     
180. def findImg1(target1,template2):#传入要查找的图片地址和名称，1为大图，2为小图，从大图里查找小图。
     
181.         #读取目标图片
     
182.         target = cv2.imread(target1)
     
183.         theight1,twidth1 = target.shape[:2]
     
184.         #读取模板图片
     
185.         template = cv2.imread(template2)
     
186.         #获得模板图片的高宽尺寸
     
187.         theight,twidth = template.shape[:2]
     
188.         #执行模板匹配，采用的匹配方式cv2.TM_SQDIFF_NORMED
     
189.         result = cv2.matchTemplate(target,template,cv2.TM_SQDIFF_NORMED)
     
190.         #归一化处理
     
191.         cv2.normalize(result,result, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX, -1 )
     
192.         #寻找矩阵（一维数组当做向量，用Mat定义）中的最大值和最小值的匹配结果及其位置
     
193.         min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
     
194.         #对于cv2.TM_SQDIFF及cv2.TM_SQDIFF_NORMED方法min_val越趋近与0匹配度越好，匹配位置取min_loc
     
195.         #对于其他方法max_val越趋近于1匹配度越好，匹配位置取max_loc
     
196.         strmin_val = str(min_val)
     
197.         #min_loc：矩形定点
     
198.         cv2.rectangle(target,min_loc,(min_loc[0]+twidth,min_loc[1]+theight),(0,0,225),2)
     
199.         #显示结果,并将匹配值显示在标题栏上
     
200.         print ("匹配最小值为："+as_num(float(str(min_val))))
     
201.         print ('匹配最大值为：'+as_num(float(str(max_val))))
     
202. 
     
203.         if (abs(float(as_num(float(str(max_val))))) >= 0.9):# 如果找到
     
204.                 print ('找到符合的图片')
     
205.                 return min_loc[0]+twidth1/2,min_loc[1]+theight1/2
     
206.         else:
     
207.                 print('没有找到符合的图片')
     
208.                 return False

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8fei

6666

佛尔多

谢谢大佬

qq389602382

好的，非常感谢

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谢谢分享

从前慢

喜欢但是不会用哭了  

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谢谢大牛

愿意忍受

感谢楼主分享

popozs

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钓默默

主要是怎么用，这方面小白