【自动化教程】Andorid自动化答题助手开发思路

一、引言

在当今各类答题 App 和游戏盛行的时代，开发一款答题辅助工具可以帮助用户更高效地参与答题活动。本教程将详细介绍两种不同类型的答题辅助工具开发方案，包括图像识别型和辅助决策型，并阐述关键技术细节、开发建议以及扩展方向。

二、核心实现方案

方案 1：图像识别型（通用性强）

此方案适用于任意答题 App/游戏，通过截屏 + OCR 识别题目并搜索答案。以下是具体的开发流程：

1. 监听截屏事件

我们使用 ContentObserver 监控系统媒体库，检测新截图生成。以下是精简版截屏监听核心代码

public class ScreenShotObserver extends ContentObserver {
    public void onChange(boolean selfChange, Uri uri) {
        Cursor cursor = context.getContentResolver().query(uri, MEDIA_PROJECTIONS, null, null, null);
        if (cursor != null && cursor.moveToFirst()) {
            String path = cursor.getString(cursor.getColumnIndex(MediaStore.Images.Media.DATA));
            if (path.contains("screenshot")) {
                // 关键词过滤
                handleScreenshot(path);
            }
        }
    }
}

这段代码的作用是当系统媒体库中有新的图片插入时，检查其路径是否包含 “screenshot” 关键词，如果包含则调用 handleScreenshot 方法处理截图。

2. 裁剪题目区域

根据答题 App 的 UI 布局确定题目坐标（需适配不同设备）。以优酷答题为例的区域定义如下）：

Rect questionArea = new Rect(75, 350, 990, 1300); // left, top, right, bottom
Bitmap cropped = Bitmap.createBitmap(screenshot, questionArea);

这里通过 Rect 类定义了题目区域的坐标，然后使用 Bitmap.createBitmap 方法从截图中裁剪出题目区域。

3. OCR 文字识别

调用百度 OCR API（免费版 5000 次/日）进行文字识别。以下是 Python 示例（Android 需用 Java 重写）：

from aip import AipOcr
client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
with open("cropped.png", 'rb') as f:
    image = f.read()
result = client.basicGeneral(image)
question_text = result['words_result'][0]['words']

这段代码首先创建了一个 AipOcr 客户端对象，然后读取裁剪后的图片文件，调用 basicGeneral 方法进行文字识别，最后从识别结果中提取题目文本。

4. 答案检索与决策

• 自动搜索：拉起浏览器搜索题目关键词。以下是 Java 代码示例：

Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_WEB_SEARCH); 
intent.putExtra(SearchManager.QUERY, question_text);
startActivity(intent);

这段代码创建了一个意图，用于启动浏览器搜索题目关键词。

• 词频统计：分析搜索结果页面高频选项。通过统计搜索结果页面中各个选项出现的频率，找出高频选项作为可能的答案。
• 知识库匹配：本地 SQLite 题库预存答案。在本地数据库中预先存储一些常见题目的答案，当识别出题目后，在本地数据库中进行匹配查找。

方案 2：辅助决策型（需 root/adb）

此方案适用于快速自动答题，需电脑配合。以下是具体的开发流程：

1. 设备连接

手机开启 USB 调试，电脑安装 ADB 工具。使用命令 adb devices 检测设备是否连接成功。

2. 自动化控制

使用 Python 脚本控制手机。以下是示例代码：

import subprocess # 截屏并拉取到电脑 subprocess.run("adb shell screencap /sdcard/screen.png", shell=True) subprocess.run("adb pull /sdcard/screen.png", shell=True) # 解析题目后模拟点击（示例坐标） subprocess.run("adb shell input tap 500 1200") # 点击选项 A :cite[3]

这段代码通过 subprocess 模块调用 ADB 命令实现截屏、拉取截图到电脑以及模拟点击操作。

三、关键技术细节

截屏优化

使用 MediaProjection 实时录屏（避免依赖系统截图），并降低分辨率提升处理速度。MediaProjection 可以在不依赖系统截图功能的情况下实时获取屏幕画面，同时降低分辨率可以减少数据量，提高处理效率。

OCR 选型对比

答案决策算法

以下是词频统计示例（需获取搜索结果页文本）：

public int findBestOption(String searchResult, String[] options) {  int maxCount = 0, bestIndex = 0;  for (int i = 0; i < options.length; i++) {  int count = StringUtils.countMatches(searchResult, options[i]);  if (count > maxCount) {  maxCount = count;  bestIndex = i;  }  }  return bestIndex; }

这段代码通过遍历选项数组，统计每个选项在搜索结果文本中出现的次数，找出出现次数最多的选项并返回其索引。

四、开发建议

适配多设备

• 动态获取屏幕密度：通过 DisplayMetrics metrics = getResources().getDisplayMetrics(); 动态获取屏幕密度，以便根据不同设备的屏幕特性进行适配。
• 为不同 App 预设坐标：以下是示例代码：

Map<String, Rect> appRegions = new HashMap<>(); appRegions.put("youku", new Rect(75, 350, 990, 1300)); appRegions.put("uc", new Rect(75, 400, 990, 1220));

通过为不同的答题 App 预设题目区域坐标，可以提高工具的通用性和适配性。

性能优化

• 异步处理：OCR 和网络请求在子线程执行，避免阻塞主线程，提高应用的响应速度。
• 缓存机制：重复题目直接调取历史答案，减少不必要的 OCR 识别和网络请求，提高答题效率。

规避风险

• 添加随机延迟：模拟人类操作间隔，避免被答题平台检测到是自动化操作。
• 避免商用：仅用于学习目的（部分平台禁用自动化），遵守相关平台的规定。

五、扩展方向

离线题库

集成 SQLite 存储常见题目。通过在本地数据库中存储常见题目及其答案，可以在没有网络的情况下也能进行答题辅助。

语音播报

使用 Text-to-Speech 朗读题目，方便用户在不方便查看屏幕时也能参与答题。

错题本

通过记录错题并提供解析，可以帮助用户总结经验，提高答题能力。