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作者：EasyWave 时间：2013.10.06
类别：Linux 应用Music Player Daemon 声明：转载，请保留链接
注意：如有错误，欢迎指正。这些是我学习的日志文章......
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一:简介
Music Player Daemon是一款广受欢迎的音乐服务端软件，提供了丰富的用于音乐播放的控制接口，支持MP3、Ogg Vorbis、FLAC、AAC、Mod和wave等音频格式，以及播放列表管理。采用C/S架构开发的MPD，用户可以使用各种前端来控制MPD的播放行为，也可以使用终端甚至网页来控制，因此能够满足各类用户的需求。
二:需要哪些组件
由于Music Player Daemon需要用到以下关键组件：
1）：Glib库,因此需要移植Glib库,不过这里不采用glib-2.12.13，最终选择glib-2.14.6的版本，因为在ncmpc-0.20的应用中需要用到Gregex，由于glib-2.12.13并不支持regex，而glib-2.14.6是可以支持的，故选择glib-2.14.6版本。
2）：ogg库，在Music Player Daemon中采用插件的方式来加载。
3）：FLAC库，在Music Player Daemon中采用插件的方式来加载。
4）：libmad库，在Music Player Daemon中采用插件的方式来加载。
5）：AAC库，在Music Player Daemon中采用插件的方式来加载。
有了以上的几个库，基本上是可以播放FLAC、OGG、MP3、AAC几种格式的音频文件了。
三：编译组件
1): Glib组件的编译
由前面的博文可知，编译Glib需要用到Gettext和libiconv等。如下所示：
如果想要编译成功glib就需要用到上图中前面三个库项目。gettext的编译脚本配置如下：
#!/bin/bash
export LDFLAGS="-L/usr/local/arm_linux_4.2/arm-none-linux-gnueabi/lib"
export CFLAGS="-I/usr/local/arm_linux_4.2/arm-linux/include"
export PKG_CONFIG_PATH="$INSTALL_PATH/lib/pkgconfig"
#autoreconf -ivf
if [ -f config.log ]; then
make distclean
fi
echo am_cv_func_working_getline=yes>arm-linux.cache &&
./configure --prefix=$INSTALL_PATH \
--host=arm-none-linux-gnueabi \
--build=i486-linux-gnu \
--cache-file=arm-linux.cache \
--disable-dependency-tracking \
--enable-shared=yes \
--enable-static=no \
--with-gnu-ld
if [ $? -eq 0 ]; then
make
if [ $? -eq 0 ]; then
make install
exit 0
fi
fi
exit 1
libiconv的编译脚本如下：
export PKG_CONFIG_PATH="$INSTALL_PATH/lib/pkgconfig"
#autoreconf -ivf
if [ -f config.h ]; then
make distclean
fi
./configure --prefix=$INSTALL_PATH \
--host=arm-none-linux-gnueabi \
--build=i486-linux-gnu \
--enable-shared=no \
--enable-static=yes \
--with-gnu-ld
if [ $? -eq 0 ]; then
make
if [ $? -eq 0 ]; then
make install
exit 0
fi
fi
exit 1
Glib编译脚本如下：
export LDFLAGS="-L$INSTALL_PATH/lib -L/usr/local/arm_linux_4.2/arm-none-linux-gnueabi/lib"
export CFLAGS="-I$INSTALL_PATH/include"
export PKG_CONFIG_PATH="$INSTALL_PATH/lib/pkgconfig"
export LIBS="-lasprintf -lgettextpo -lgettextsrc -lgettextlib -lintl"
#autoreconf -ivf
if [ -f config.h ]; then
make distclean
fi
echo glib_cv_stack_grows=no>arm-linux.cache &&
echo ac_cv_type_long_long=yes>>arm-linux.cache &&
echo glib_cv_uscore=no>>arm-linux.cache &&
echo ac_cv_func_posix_getpwuid_r=yes>>arm-linux.cache&&
./configure --prefix=$INSTALL_PATH \
--host=arm-none-linux-gnueabi \
--build=i486-linux-gnu \
--cache-file=arm-linux.cache \
--enable-maintainer-mode \
--enable-debug=no \
--enable-ansi=no \
--enable-gc-friendly \
--disable-mem-pools \
--enable-threads \
--disable-rebuilds \
--disable-visibility \
--disable-largefile \
--enable-iconv-cach=auto \
--enable-shared=yes \
--enable-static=no \
--enable-fast-install=yes \
--disable-libtool-lock \
--enable-included-printf \
--enable-regex \
--enable-gtk-doc=no \
--enable-man=no \
--with-gnu-ld
if [ $? -eq 0 ]; then
make
if [ $? -eq 0 ]; then
make install
exit 0
fi
fi
exit 1
编译成功之后，就可以看到Glib库了，如下：[只列举一部分]
其它的第三方库，在下一篇文章再来分析,如下所示的第三方Audio编解码库。。。
自从微信5.0发布以后，新增的功能除了游戏之外，其他的并没有更多的体验，像银行卡绑定，手机支付这些，我想我是一直不会使用的，无论它做得再好，一句话，“不安全，丢了手机还丢钱包”。
闲话少说，国庆前媳妇豆包和周围朋友都一直在疯狂的玩微信的小游戏“天天爱消除”，“天天联萌”，有一天跟朋友说，弄个刷分的工具，刷刷分吧，朋友顿时各种搜索，找了些刷分的程序，大致功能是修改游戏里存储积分的字段，存储金币的字段等，保证在提交的结果时候会有一个高分，结果没过几天就被腾讯清号了，游戏的金币等级全被将为0。作为一个极端主义的IT男，肯定是会思考各种办法去解决，下面进入正题。
背景
通过计算机自动玩微信游戏“天天爱消除”，“天天连萌”，主要目的是为帮助老婆刷分。
难点
1、 用电脑程序实现手动模拟触屏；
2、 图像识别，捕获屏幕图像，把图像转换为对应的数组（数组中不同的值代表不同图案）；
3、 搜索最优移动方案。
核心算法 首先写了一个用电脑操作手机的类： Robot.java(主要操作类） , Point.java（定义手机坐标类)
主要接口如下：
public void Snapshot(); //获取手机截图
public void Drag(Point p1，Point p2) ; //模拟触屏，从点p1移动到p2
public void Touch(Point p) ; //模拟触屏，点击p点
public void SetNum(); //通过获取的截图设置num数组，对于不同的游戏，实现不一样
public Point Search(); //搜索，返回最优点，同上，对于不同的游戏，实现不一样。
.........
天天爱消除--- 图像的识别算法：
由于只有7中颜色，而且颜色的区分度比较明显，因此取图像指定范围的RGB像素值，定义一个精度，计算是否满足即可，获取颜色代码如下：
public int GetColor(BufferedImage bufferedImage,int startx,int starty,int width,int height)
{
int R = 0;
int G = 0;
int B = 0;
for(int rx = startx;rx<startx+width;rx++)
{
for(int ry = starty;ry<starty+height;ry++)
{
int RGB = bufferedImage.getRGB(rx, ry);
R += (RGB & 0xff0000 ) >> 16 ;
G += (RGB & 0xff00 ) >> 8 ;
B += (RGB & 0xff );
}
}
R = R/(width*height);
G = G/(width*height);
B = B/(width*height);
Double[] temp = new Double[7];
double jingdu = 50;
//红色
int i = 254;
int j = 82;
int k = 105;
temp[0] = Math.sqrt((R-i)*(R-i)+(G-j)*(G-j)+(B-k)*(B-k));
//白色
i=234;j=233;k=233;
temp[1] = Math.sqrt((R-i)*(R-i)+(G-j)*(G-j)+(B-k)*(B-k));
//绿色
i=186;j=240;k=91;
temp[2] = Math.sqrt((R-i)*(R-i)+(G-j)*(G-j)+(B-k)*(B-k));
//黄色
i=253;j=228;k=85;
temp[3] = Math.sqrt((R-i)*(R-i)+(G-j)*(G-j)+(B-k)*(B-k));
//棕色
i=234;j=151;k=86;
temp[4] = Math.sqrt((R-i)*(R-i)+(G-j)*(G-j)+(B-k)*(B-k));
//紫色
i=160;j=127;k=200;
temp[5] = Math.sqrt((R-i)*(R-i)+(G-j)*(G-j)+(B-k)*(B-k));
//蓝色
i=83;j=179;k=233;
temp[6] = Math.sqrt((R-i)*(R-i)+(G-j)*(G-j)+(B-k)*(B-k));
if(temp[0]<jingdu)
return 1;//System.out.print("红色");
else if(temp[1]<jingdu)
return 2;// System.out.print("白色");
else if(temp[2]<jingdu)
return 3;// System.out.print("绿色");
else if(temp[3]<jingdu)
return 4; // System.out.print("黄色");
else if(temp[4]<jingdu)
return 5;// System.out.print("棕色");
else if(temp[5]<jingdu)
return 6;// System.out.print("紫色");
else if(temp[6]<jingdu)
return 7;// System.out.print("蓝色");
else
return random.nextInt(1000)+8; // System.out.print("未匹配");
}
天天爱消除的---搜索算法：
计算最优解。由于当消去4个或5个以及特殊道具会有额外加分及消除功能，暂不考虑，只需要消去3个，4个，5个相同颜色时的权重即可。
定义f(3)=350，f(4)=1200，f(5)=5000，即单次消除的分值（玩游戏时估计出一个值)
每次移动，发生的消去只能在移动点和被移动点之间产生，因此只需要分别计算以该两点为中心，上下左右最大相同匹配的长度和次数。
上图最优移动方案为 swap(1,4,2,4) , [1][4] 与 [2][4]交换，可同时消去两对，生成的M=700。
public int Get_Value(int x,int y)
{
int temp = num[x][y];
int value = 0;
int row_con = 1;
int col_con = 1;
int a = x-1;
int b = y;
while(a>=0 && temp==num[a--][b])
col_con++;
a = x+1;
while(a<N && temp==num[a++][b])
col_con++;
a = x;
b = y-1;
while(b>=0 && temp==num[a][b--])
row_con++;
b = y+1;
while(b<N && temp==num[a][b++])
row_con++;
value += Calculate(row_con);
value += Calculate(col_con);
return value;
}
private int Calculate(int x)
{
switch(x)
{
case 3:
return 350;
case 4:
return 800;
case 5:
return 1700;
default:
}
return 0;
}
天天连萌---图像识别算法：
由于天天连萌图像比较多，而且相似的颜色图案也比较多，因此不能采用计算区域平均颜色来定义每个图案。在实际识别的时候，为了丰富知识，采用了汉明距离计算图像相似度的算法(具体可参考链接：http://www.open-open.com/lib/view/open1358901340114.html），但是存在的问题就是需要提前把每种图案进行存储，用手机截屏加PS，会很快实现，为了达到相似的计算，建议去中间75*65范围图像，这样避免了有时候会出现道具，加分等符号的影响，最后识别的效果感觉非常不错。每种图像定义一种值，大约有30种不同的图案吧，没有图案则置为0。每获取一种图，就进行搜索是否存在，存在置相应的数，否则为0，如发现炸弹的图案，同样置0。（炸弹实际上不阻挡消去路径，保留的话可以到游戏结束增加积分。）
天天连萌---搜索算法：
由图像转换得到的一个数组，定义为5*10，加上外围边界，实际上是7*12的数组，范围对于计算机来说是非常小了。因此直接采用深度优先，控制方向，控制转弯次数即可达到搜索目的。
public void Start_Search() throws InterruptedException
{
while(!Is_empty())
{
for(int i = 1;i<=Width;i++)
for(int j = 1;j<=Height;j++)
if( num[i][j]!=0 && Search(i,j,num[i][j]))
Touch_hengping(i, j);
}
}
private boolean Search(int x,int y,int target)
{
int con = 2;
if(Search_path(x-1,y,1,2,target)||Search_path(x+1,y,2,2,target)||Search_path(x,y-1,3,2,target)||Search_path(x,y+1,4,2,target))
{
num[x][y]=0;
return true;
}
return false;
}
private boolean Search_path(int x,int y , int dir,int con,int target)
{ ... }
Search_path就是深度求解的过程，x,y表示起点坐标，dir表示方向，con表示可拐弯次数，target表示目标数值。
效果：
虽然不能达到很高的分数，但是也可以保持在游戏排名靠前的位置，免得被腾讯发现又分数又清零了。事实上通过模拟按键的方式刷分，应该很难检测出来的。
目前最高刷到27关，平均2s可闯一关，但是由于每次截图耗时，所以连击较少，分数并不高。
在图像处理上还需要优化。
缺点：
1、通过计算机发送指令到手机上捕获图片再回传到计算机上，测试需要耗时1.5秒，太费时间；
2、在天天连萌中进行图像识别时候，均涉及到文件的访问，所以在截图后再匹配图片的时候也需要一段时间，也很费时;
3、天天爱消除中消除后的效果影响截图，对图像识别有影响，截图的次数多，实际情况较慢。
改进：
将程序移植到手机上，利用手机进行计算，省去了图像在手机与计算机之间的传输，但可惜的是对手机移动应用开发并不擅长，因此还需要时间才能完成。
LT比较懒，很少写博客，10月后回归，多写东西锻炼写作能力。
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作者：EasyWave 时间：2013.10.06
类别：Linux 应用glib2.12.13 声明：转载，请保留链接
注意：如有错误，欢迎指正。这些是我学习的日志文章......
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一：Glib简介
glib库是Linux平台下最常用的C语言函数库，它具有很好的可移植性和实用性。glib是Gtk+库和Gnome的基础。glib可以在多个平台下使用，比如Linux、Unix、Windows等。glib为许多标准的、常用的C语言结构提供了相应的替代物。如果有什么东西本书没有介绍到，请参考glib的头文件：glib.h。glib.h中的头文件很容易理解，很多函数从字面上都能猜出它的用处和用法。如果有兴趣，glib的源代码也是非常好的学习材料。
glib的各种实用程序具有一致的接口。它的编码风格是半面向对象，标识符加了一个前缀“g”，这也是一种通行的命名约定。
使用glib库的程序都应该包含glib的头文件glib.h。如果程序已经包含了gtk.h或gnome.h，则不需要再包含glib.h。
二：Glib库的编译
要想在编译Glib不出现错误，首先需要确定你的嵌入式交叉编译器中是否包含gettext和libiconv，如果你的交叉编译工具中没有这两个库的话，那么编译的过程中会出现以下的错误：
1):gettext错误
You must have either have gettext support in your C library, or use the
GNU gettext library. (http://www.gnu.org/software/gettext/gettext.html
就算是你的主机host中已经安装了gettext的话，也还是会提示此类错误，因此需要首先确定你的嵌入式交叉编译工具中是否包含了gettext。
2): libiconv无法找到iconv.h头文件
如果你的交叉编译工具中没有包含libiconv的话，那么会提示iconv.h无法找到的问题，因此如果交叉编译工具中没有的话，就需要下载libiconv自行编译
3):cannot run test program while cross compiling
对于这个问题，需要仔细看看configure文件，有哪些会提示这类错误，我这里通过修改如下几项就不会提示这类错误了，如下：
echo glib_cv_stack_grows=no
echo ac_cv_type_long_long=yes
echo glib_cv_uscore=no
echo ac_cv_func_posix_getpwuid_r=yes
三：编译选项设置
#!/bin/bash
if [ "$1" == "" ]; then
INSTALL_PATH=`pwd`/_install
else
if [ -d $1 ]; then
INSTALL_PATH=$1
else
exit 1
fi
fi
mkdir -p $INSTALL_PATH
export LDFLAGS="-L$INSTALL_PATH/lib -L/usr/local/arm_linux_4.2/arm-none-linux-gnueabi/lib"
export CFLAGS="-I$INSTALL_PATH/include"
export PKG_CONFIG_PATH="$INSTALL_PATH/lib/pkgconfig"
export LIBS="-lasprintf -lgettextpo -lgettextsrc -lgettextlib -lintl"
#autoreconf -ivf
if [ -f config.h ]; then
make distclean
fi
echo glib_cv_stack_grows=no>arm-linux.cache &&
echo ac_cv_type_long_long=yes>>arm-linux.cache &&
echo glib_cv_uscore=no>>arm-linux.cache &&
echo ac_cv_func_posix_getpwuid_r=yes>>arm-linux.cache&&
./configure --prefix=$INSTALL_PATH \
--host=arm-none-linux-gnueabi \
--build=i486-linux-gnu \
--cache-file=arm-linux.cache \
--enable-maintainer-mode \
--enable-debug=no \
--enable-ansi=no \
--enable-gc-friendly \
--disable-mem-pools \
--enable-threads \
--disable-rebuilds \
--disable-largefile \
--enable-shared=yes \
--enable-static=no \
--enable-fast-install=yes \
--disable-libtool-lock \
--disable-gtk-doc \
--with-gnu-ld
if [ $? -eq 0 ]; then
make
if [ $? -eq 0 ]; then
make install
exit 0
fi
fi
exit 1
编译之后的library如下：
四：总结
我在编译glib的时候，开始出现问题的地方始终是在gettext，由于我的交叉编译工具中并没有gettext，所以需要重新编译一份gettext，我这里选用的版本是：gettext0.14.2版本，这是由于我的交叉编译工具的原因，无法选用更高版本的。