因为自己在玩一个Steam的多人扫雷游戏，最近又进一步学习了AI开发和测试，所以心血来潮做了一个自动扫雷程序。

难点不在于扫雷的算法，而是在这个超大的地图中通过什么样的拖动导航，精确找到未打开和已开格子的边缘地带。

好在最后终于也是成功开发，虽然导航还是存在一丝丝问题，但是完全可以可以用了。

项目地址： Github：letsminesweeper-bot

Let's Minesweeper 自动扫雷程序

这是一个完全离线运行的 Let's Minesweeper(一起来扫雷) 自动扫雷辅助程序。它通过读取当前游戏窗口截图，识别棋盘格、数字、地雷和特殊图形，再使用本地规则推理决定下一步操作。

程序只处理当前可见视口，不尝试读取或保存整张超大地图；当当前区域没有可执行操作时，会通过拖动鼠标探索相邻区域。

一、Let's Minesweeper 简单介绍

Let's Minesweeper(一起来扫雷) 是经典扫雷游戏的玩法。与普通固定大小的扫雷不同，本游戏地图非常大，需要按住鼠标左键拖动视口来查看不同区域。

游戏中主要存在以下类型的格子：

• 已打开的空白格和数字格。
• 未打开的灰色格。
• 灰色背景上带有图形的已确认雷格。
• 已打开的雷图形。
• 黄色宝箱，包括打开和关闭两种外观，属于安全图形格。

二、特性

识别与推理

• 自动定位当前窗口和可见棋盘网格。
• 支持数字 1–6 的颜色识别。
• 灰格上出现任何图形时，按游戏规则识别为地雷。
• 支持黄色宝箱安全图形识别。
• 支持“已经打开的雷”图形识别，并将其计入周围数字的雷数。
• 使用基础扫雷规则和集合差分规则推导安全格与地雷。
• 只执行确定性操作，不进行概率猜雷。

自动操作

• 连续批量右键标旗，再连续批量左键开格。
• 点击带有移动等待、按键保持和点击间隔，降低游戏漏收输入的概率。
• 自动拖动地图，拖动后等待画面稳定并重新校准网格。
• 允许从任意完整棋盘格开始拖动，拖动不会触发开格或踩雷。
• 沿未开区域边缘顺时针探索，并尽量让已开格与未开格各占视口一半。
• 当前视口清空时，先沿最后一次开格或标雷方向移动一次，再进入顺时针探索。
• 识别异常时最多进行 8 次恢复拖动，恢复成功后继续运行。
• 中央小块未开区域会被识别为孤岛并主动离开，避免围绕孤岛循环。
• 沿前沿搜索超过一分钟没有找到可执行区域时，在战术台提示按 F8 停止并手动更换区域。

战术台

• 观察窗口默认不勾选“每秒自动刷新”，需要时手动开启。
• 自动运行时观察窗口保持打开。
• F8 紧急停止。
• 统计自动程序实际执行的累计开格和标旗数量。
• 统计数据持久化到本地，重启程序或重新开始自动运行不会清零。
• 提供“清除统计”按钮，只有手动点击后才会归零。
• 截图识别在后台线程运行，减少窗口卡顿。
• 小窗口布局下，开始、暂停、执行一批、重新读取和自动刷新选框仍保持可见。

三、运行要求

操作系统

• Windows 10 或 Windows 11。
• 屏幕必须处于解锁状态。
• Let's Minesweeper 窗口需要保持可见；使用屏幕截图后备方式时不能被其他窗口遮挡。

软件环境

• Python 3.10 或更高版本。
• Python 标准库中的 Tkinter。
• Pillow。
• NumPy。
• OpenCV-Python。

当前项目使用的导入依赖为：

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Pillow
numpy
opencv-python

自动点击通常需要以管理员权限运行程序；如果出现 WinError 5，请使用“以管理员身份运行”。

四、软件说明

Github文件结构

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lets-minesweeper-bot/
├─ app.py                         # 战术台界面和程序入口
├─ start-minesweeper-bot.cmd      # Windows 启动脚本
├─ minesweeper/
│  ├─ automation.py               # 自动扫雷、导航和恢复逻辑
│  ├─ capture.py                  # 游戏窗口截图
│  ├─ geometry.py                 # 棋盘网格校准
│  ├─ input_control.py            # 鼠标点击和拖动
│  ├─ observer.py                 # 观察、稳定检测和图像覆层
│  ├─ recognition.py              # 格子与特殊素材识别
│  ├─ solver.py                   # 局部扫雷约束求解
│  └─ statistics.py               # 累计统计持久化
├─ tests/                         # 离线测试
├─ samples/                       # 本地截图和识别结果样本
├─ data/statistics.json           # 累计开格/标旗数据
└─ shice.png                      # 游戏实际效果图

战术台示意

战术台左侧显示当前棋盘截图和识别覆层，右侧显示当前安全格、建议标雷、未开格、累计统计和操作按钮。

颜色含义：

• 蓝框：确定安全，可以开格。
• 红框：逻辑推导出的待标雷。
• 绿框：游戏画面中已经带图形的确认雷。
• 深红框：已经打开的雷，不会再次操作。
• 金色框：黄色宝箱安全格。
• 紫色框：无法识别的格子，程序不会根据它点击或标雷。

关键安全机制

• 拖动过程中不把中间截图交给识别器。
• 鼠标释放后连续确认画面稳定，才重新识别棋盘。
• 点击批次结束后等待绿色浮动加分文字消失。
• 识别矛盾或网格异常时不执行点击。
• F8 可以中断点击批次和拖动过程。

五、使用方法

1. 准备游戏窗口

1. 启动 Let's Minesweeper。
2. 将窗口还原并保持棋盘可见。
3. 如果使用自动点击，请确保游戏和自动程序使用相同的权限级别；推荐都以管理员权限运行。

2. 启动战术台

双击：

start-minesweeper-bot.cmd

也可以cd到项目目录运行：

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python .\app.py

3. 观察模式

程序启动后会自动读取一次当前视口。此时默认不会每秒刷新，也不会点击游戏。

需要持续观察时，勾选“每秒自动刷新”。

4. 执行一批

点击“执行一批”时，程序只处理当前截图中已经推导出的这一批标旗和开格操作，完成后返回观察状态。

5. 开始自动运行

点击“开始自动运行”后，程序会等待一秒，然后循环执行：

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6

读取当前视口
→ 批量标雷
→ 批量开格
→ 等待动画和加分文字消失
→ 重新识别
→ 必要时拖动探索

6. 暂停和紧急停止

• 点击“暂停”：等待当前鼠标按键释放后停止。
• 按 F8：立即停止后续操作；拖动过程中会释放左键。
• 如果一分钟内一直找不到可开区域，按提示使用 F8 停止，再手动把游戏换到新的区域。

六、测试过程

项目使用本地截图样本和离线单元测试验证，不需要网络。

测试覆盖内容包括：

• 普通灰格、数字、空白格识别。
• 数字 6 识别。
• 黄色宝箱和关闭宝箱识别。
• 已打开雷识别及雷数约束。
• 拖动动画期间不识别，稳定后重新校准。
• 从任意格子开始拖动。
• 顺时针未开区域边缘导航。
• 开格/未开格比例救援。
• 中央未开孤岛逃离。
• 当前视口清空后的探索。
• 异常识别后的最多 8 次恢复拖动。
• 累计统计持久化和手动清零。
• 战术台默认自动刷新状态。

运行测试：

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python -m unittest discover -s .\tests -v

当前已验证全部 34 项测试通过，并完成 Python 编译检查：

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python -m compileall -q .\app.py .\minesweeper .\tests

注意事项

• 本程序只针对当前 Let's Minesweeper 的画面风格和交互方式进行识别。
• 游戏窗口移动、缩放或遮挡后，程序需要重新读取并校准。
• 遇到新图形素材时，建议先保持观察模式并采集截图，再加入识别规则。
• 程序不会获取或保存整张超大地图，只保留当前视口和少量导航状态。