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1eeMY · Jul 8, 2024 · ba70f3c · ba70f3c
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diff --git a/README.md b/README.md
@@ -0,0 +1,151 @@
+<p align="center">
+  <a href="https://github.com/LinYuanovo/pikpak_auto_invite">
+    <img src="https://raw.githubusercontent.com/LinYuanovo/pic_bed/main/pikpak_auto_invite/faviconV2.png" alt="Logo" width="80" height="80">
+  </a>
+  <h1 align="center">PikPak自动邀请</h1>
+  <p align="center">
+    ·
+    <a href="https://github.com/LinYuanovo/pikpak_auto_invite/issues">报告Bug</a>
+    ·
+    <a href="https://github.com/LinYuanovo/pikpak_auto_invite/issues">提出新特性</a>
+  </p>
+</p>
+
+基于bilibili平台UP主[纸鸢花的花语](https://space.bilibili.com/67788420/)所公开的源码以及其群管理Atong的pikpak临时碰撞版脚本进行修改的PikPak自动邀请程序，附带图像识别过验证码
+
+<!-- PROJECT SHIELDS -->
+
+[![Contributors][contributors-shield]][contributors-url]
+[![Forks][forks-shield]][forks-url]
+[![Stargazers][stars-shield]][stars-url]
+[![Issues][issues-shield]][issues-url]
+
+<!-- PROJECT LOGO -->
+
+## 目录
+
+- [作者](#作者)
+- [上手指南](#上手指南)
+  - [本地运行](#本地运行)
+  - [GitHub Actions运行（每日云端定时自动运行）](#GitHubActions运行)
+- [文件目录说明](#文件目录说明)
+- [说明](#说明)
+
+### 作者
+
+临渊
+
+邮箱：<[email protected]>
+
+### 上手指南
+
+#### 本地运行
+
+##### 使用前的配置
+
+在使用本项目前请确保你具有以下环境
+
+1. Python[推荐Python3.9~~别问为什么，我就是3.9，别的我不知道能不能运行~~]（如未安装请查看[Python安装教程](https://blog.csdn.net/maiya_yayaya/article/details/131828467?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=python如何安装&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-0-131828467.142^v100^pc_search_result_base7&spm=1018.2226.3001.4187)）
+2. pip（如未安装请查看[pip安装及如何加速安装第三方组件](https://blog.csdn.net/figo0423/article/details/136146344?ops_request_misc=%7B%22request%5Fid%22%3A%22171784122216800226579490%22%2C%22scm%22%3A%2220140713.130102334..%22%7D&request_id=171784122216800226579490&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~baidu_landing_v2~default-7-136146344-null-null.142^v100^pc_search_result_base7&utm_term=pip如何安装&spm=1018.2226.3001.4187)）
+
+##### **安装步骤**
+
+1. 克隆项目到本地，如无法克隆也可以直接从右上角下载zip压缩包到本地解压
+
+```shell
+git clone https://github.com/LinYuanovo/pikpak_auto_invite.git
+```
+
+2. 进入到项目目录
+
+```shell
+cd pikpak_auto_invite
+```
+
+3. 安装项目所需依赖（如安装有问题自行换源）
+
+```shell
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+##### 效果演示
+
+在项目目录下用终端输入或利用`Pycharm`等工具直接运行`run.py`
+
+```shell
+python run.py
+```
+
+![效果演示](https://raw.githubusercontent.com/LinYuanovo/pic_bed/main/pikpak_auto_invite/7c010670-6d0c-41c0-8ad5-d6dab5e6bf02.png)
+
+如果需要查看请求返回信息，请将主程序`run.py`的`DEBUG_MODE`参数设为True
+
+如果多次出现IP问题可尝试将自己所用的魔法设置为代理，即主程序`run.py`的`PROXY`参数
+
+如果觉得模型不够满意也可以查看我的另一个项目[Ddddocr 自训练今日校园、PikPak验证码模型](https://github.com/LinYuanovo/ddddocr_models)里面包含了几个版本的模型以及数据集，可以自己进行训练
+
+#### GitHubActions运行
+
+[B站-视频教程](https://www.bilibili.com/video/BV1JZ3FeWEsF/)
+
+1. 点击项目右上角进行**fork**，也可以顺手点个**star**
+
+    ![对项目进行fork](https://raw.githubusercontent.com/LinYuanovo/pic_bed/main/pikpak_auto_invite/f43174c1-1576-4ab0-b86f-31355b400887.png)
+
+2. 然后点击你fork的项目中的**Settings**，找到**Secrets and variables**，选中**Actions**里的**New repository secret**添加一个环境变量，名称必须为**INVITE_CODE**，内容就填你的邀请码
+
+    ![添加变量](https://raw.githubusercontent.com/LinYuanovo/pic_bed/main/pikpak_auto_invite/8ad57054-1c8b-4100-8e24-ab8d6ef51899.png)
+
+    ![添加变量](https://raw.githubusercontent.com/LinYuanovo/pic_bed/main/pikpak_auto_invite/1a702216-0a12-44c4-8067-54eb8e34e7c5.png)
+
+3. 点击你项目上方的**Actions**，第一次打开可能需要点击 `I understand...`，来启用actions
+
+4. 提交修改来触发Actions，建议直接修改`run.py`，在空白的地方输入一次换行**commit**提交即可
+
+    ![修改run.py](https://raw.githubusercontent.com/LinYuanovo/pic_bed/main/pikpak_auto_invite/44e7cf20-658a-4400-99a3-35babc2d5834.png)
+
+    ![提交修改](https://raw.githubusercontent.com/LinYuanovo/pic_bed/main/pikpak_auto_invite/cca72584-36be-4b16-b0bb-141899eaa1b5.png)
+
+5. 点开**Actions**查看运行日志
+
+    ![查看日志](https://raw.githubusercontent.com/LinYuanovo/pic_bed/main/pikpak_auto_invite/3e58af4c-bf57-496c-9129-d237fd0aae7d.png)
+
+    ![查看日志](https://raw.githubusercontent.com/LinYuanovo/pic_bed/main/pikpak_auto_invite/2cbadd33-bb64-4619-bc38-f86b3bd59ed8.png)
+
+    至此操作完成，每天早十点、晚六点十分各定时执行一次（可以自己到`/.github/workflows/run.yml`中修改定时），可以以同样方式进入**Actions**查看日志
+
+### 文件目录说明
+
+```
+pikpak_auto_invite 
+├── /.github/
+│  │──  /workflows/
+│  │  │── run.yml           Github Actions配置文件
+├── README.md
+├── /models/
+│  │── pikpak3.0.onnx       图像识别模型
+│  │── pikpak4.0.onnx       图像识别模型
+│  │── charsets.json        配置
+├── /temp/                  缓存验证图片
+├── run.py                  程序主入口
+├── image.py                处理图片
+└── recognize.py            图像识别
+```
+
+### 说明
+
+- 本项目仅仅只是在UP主[纸鸢花的花语](https://space.bilibili.com/67788420/)所公开的源码以及其群管理Atong的脚本基础上进行简单修改，加入了图像识别处理验证码，并未进行任何架构上的更改。上传本项目也仅为了用于学习研究以及备份，无任何不良引导，如有侵权请联系我进行删除。如果项目对你有帮助欢迎点点star。
+- 项目依赖于GitHub Actions运行，不会泄露你的邀请码
+- 官方限制现在邀请的会员掉了人数也不会掉，所以邀请之前请查看自己人数是否超**50**人
+
+<!-- links -->
+
+[your-project-path]:LinYuanovo/pikpak_auto_invite
+[contributors-shield]: https://img.shields.io/github/contributors/LinYuanovo/pikpak_auto_invite.svg?style=flat-square
+[contributors-url]: https://github.com/LinYuanovo/pikpak_auto_invite/graphs/contributors
+[forks-shield]: https://img.shields.io/github/forks/LinYuanovo/pikpak_auto_invite.svg?style=flat-square
+[forks-url]: https://github.com/LinYuanovo/pikpak_auto_invite/network/members
+[stars-shield]: https://img.shields.io/github/stars/LinYuanovo/pikpak_auto_invite.svg?style=flat-square
+[stars-url]: https://github.com/LinYuanovo/pikpak_auto_invite/stargazers
+[issues-shield]: https://img.shields.io/github/issues/LinYuanovo/pikpak_auto_invite.svg?style=flat-square
+[issues-url]: https://img.shields.io/github/issues/LinYuanovo/pikpak_auto_invite.svg
diff --git a/image.py b/image.py
@@ -0,0 +1,80 @@
+import os
+import cv2
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+
+
+# 导入原始图像
+def read_img(path):
+    img = cv2.imread(path)
+    # 获取图像基本信息
+    height, width, channel = img.shape
+    return img, height, width
+
+
+# 图像切割
+def cut_img(img, height, width, matrix):
+    # 切割图像
+    img_list = [[0 for _ in range(len(matrix[0]))] for _ in range(len(matrix[0]))]
+    for i in range(len(matrix[0])):
+        for j in range(len(matrix[0])):
+            # 纵向切割
+            img_list[j][i] = img[i * height // len(matrix[0]): (i + 1) * height // len(matrix[0]),
+                             j * width // len(matrix[0]): (j + 1) * width // len(matrix[0])]
+    return img_list
+
+
+# 图像重组
+def re_img(img_list, height, width, matrix):
+    new_img_list = [[0 for _ in range(len(matrix[0]))] for _ in range(len(matrix[0]))]
+    for i in range(len(matrix[0])):
+        for j in range(len(matrix[0])):
+            k, l = matrix[i][j].split(',')
+            new_img_list[i][j] = img_list[int(k)][int(l)]
+    # 图像拼接
+    img = np.zeros((height, width, 3), np.uint8)
+    for i in range(len(matrix[0])):
+        for j in range(len(matrix[0])):
+            img[i * height // len(matrix[0]): (i + 1) * height // len(matrix[0]),
+            j * width // len(matrix[0]): (j + 1) * width // len(matrix[0])] = new_img_list[i][j]
+    return img
+
+
+# 图像展示
+def show_img_list(img_list):
+    n = len(img_list)
+    for i in range(n):
+        for j in range(n):
+            plt.subplot(n, n, i * n + j + 1)
+            plt.imshow(img_list[i][j])
+            plt.axis('off')
+    plt.show()
+
+
+def show_img(img):
+    plt.imshow(img)
+    plt.axis('off')
+    plt.show()
+
+
+# 保存图像
+def save_img(img, path):
+    if not os.path.exists(os.path.dirname(path)):
+        os.makedirs(os.path.dirname(path))
+    cv2.imwrite(path, img)
+
+
+# 删除缓存图像
+def delete_img():
+    for file in os.listdir('temp/'):
+        os.remove(f'temp/{file}')
+    print('删除缓存图片成功')
+
+
+def run(img_path, frames):
+    iamge, height, width = read_img(img_path)
+    img_list = cut_img(iamge, height, width, frames[0]['matrix'])
+    for i in range(len(frames)):
+        matrix = frames[i]['matrix']
+        temp_img = re_img(img_list, height, width, matrix)
+        save_img(temp_img, f'temp/{i}.png')
diff --git a/recognize.py b/recognize.py
@@ -0,0 +1,19 @@
+import ddddocr
+import os
+
+
+def run():
+    ocr = ddddocr.DdddOcr(det=False, ocr=False, show_ad=False, import_onnx_path="models/pikpak4.0.onnx",
+                          charsets_path="models/charsets.json")
+
+    ima_path = 'temp/'
+    for file in os.listdir(ima_path):
+        with open(f"{ima_path}/{file}", 'rb') as f:
+            image_bytes = f.read()
+            if ocr.classification(image_bytes) == 'correct':
+                # print(f'{file.split(".")[0]}')
+                return file.split(".")[0]
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    run()
diff --git a/requirements.txt b/requirements.txt
@@ -0,0 +1,7 @@
+aiohttp==3.8.4
+ddddocr==1.4.10
+matplotlib==3.7.1
+numpy==1.23.3
+opencv_python==4.6.0.66
+opencv_python_headless==4.6.0.66
+rich==13.7.1