百万英雄答题神器

流程

首先，带着大家捋一遍流程：

first：将手机屏幕投影到电脑上，或者开启模拟器，在电脑上，将问题和答案截图

second：进行图像识别，将问题和答案转换成文字

third：百度搜索问题和答案并爬取数据

fourth：进行数据分析，给出答案

投影/模拟器

本人使用的iphone和Mac进行投影，只需要通过quickTime即可。

如果是安卓机，你也可以使用vysor

如果不想投影的小伙伴可以下载夜神模拟器或者Genymotion模拟器。

ok，这一步太简单了，就不多说了。

图像识别

其实我的上一篇文章就是为了这一篇做铺垫，我在python人工智能-图像识别文章中已经详细介绍了如何通过PIL截取图片，并通过pytesseract进行文字识别。这里我就不详细讲述了，同学们可以看上一篇。

这里直接上代码：

这里我们使用，因为我们这里问题和答案相当于一个文本列.

例如下列问题：

通过上面的代码，我们会先获得到问题和答案的截图：

然后通过下面的代码识别图中的文字，并保存到变量中，后面会用到：

运行后

这下我们的到来问题和答案，接下来就去搜索答案，由于我门没有强大的后台，所以只能自己去百度爬取数据。

搜索答案

这里我们用到了python库中的、和

这篇文章就不具体讲解爬虫的基本知识了。

上面的代码运行后会得到如下链接

https://zhidao.baidu.com/search?ct=17&pn=0&tn=ikaslist&rn=10&fr=wwwt&word=4%27%E4%BA%BA%E6%B0%91%E6%97%A5%E6%8A%A5%E6%B5%B7%E5%A4%96%E7%89%88%E4%BE%A0%E5%AE%A2%E5%B2%9B%E7%9A%84%E4%BD%9C%E8%80%85_%E8%88%AC%0A%E8%87%AA%E7%A7%B0%E8%87%AA%E5%B7%B1%E4%B8%BA%E5%B2%9B%E5%8F%94%E5%92%8C%3F%0A%0A%E5%B2%9B%E5%A6%B9%0A%0A%E5%B2%9B%E5%A9%B6%0A%0A%E5%B2%9B%E5%A7%A8

接下来就通过我们的BeautifulSoup去解析页面

数据分析

到这里我们已经有了如下的数据：

通过统计答案在搜索结果中的次数来给出推荐答案（较为复杂的推荐结果尚在完善之中，敬请期待）

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