抖音自动关注脚本，每天加粉120人左右BY_cheng0009
最近做抖音号，用python写了个脚本，自动关注粉丝。（通过adb连接手机，既可以用usb线，也可以wifi连接）脚本的功能：
在手机上打开一个指定用户的粉丝列表，逐个进行关注，关注之前，先判断是否女性，如是则关注，不是则返回，继续循环。（还可以加入打招呼语）
每天关注200个女性用户，专门关注那种粉丝量不多的，这样回关率会更高。
我测试的结果是每天能有120人回关我。
自己再把视频内容打磨一下，开个抖音小店，挣点小钱还是可以的。
当然，从长远来说，做爆款视频才是出路，一个视频火了几千几万粉丝都有了，但那玩意靠运气，有时不是一朝一夕就能达到的。
这个脚本可以每天持续，无成本运行。
还有自动点赞美女（孩子）视频功能（加了百度的人脸识别功能）这个也已实现，可以增加与粉丝的粘性互动，对于带货有好处。
接下来我还准备做自动回复，自动评论等功能。
如果有人感兴趣，我再出教程吧。
#python 3.6.4
#在cmd中连接手机的命令：adb connect 192.168.31.32（地址）
# encoding:utf-8
import os
import cv2
import sys
import time
import random
from PIL import Image #pip install pillow
import diannaoshuohua
os.system('adb tcpip 1314')
os.system('adb connect 192.168.xx.xxx:1314')#无线连接 adb
time.sleep(2)
d = u2.connect('192.168.xx.xxx:1314')#否则，要在cmd界面去运行
# 上传照片到电脑，截粉丝列表图片
def screen():
# 截图保存在手机上
os.system('adb shell screencap -p /sdcard/screen.png')
# 传到电脑上
os.system('adb pull /sdcard/screen.png')
# 截图，该粉丝详情页图片
def screen3():
# 截图保存在手机上
os.system('adb shell screencap -p /sdcard/screen3.png')
# 传到电脑上
os.system('adb pull /sdcard/screen3.png')
#处理照片，找到要点击的按钮的所有纵坐标值
def getDistance():
#读取图片
image = Image.open('screen.png')
#返回元组
width = image.size
height = image.size
#print(height,width)
for i in range(803,804):#遍历一个纵列
for j in range(0,height):
if image.getpixel((i,j))[:3] == (179, 38, 69):#如果找到符合位置的颜色点，则确定了按钮所在
yield j #生成器。返回所有找到的纵坐标的值
def jietu(mubiaotu):
# 打开刚截取的全屏图
img = Image.open(mubiaotu)
# 定位到需要截取的地方
img = img.crop((0, 0, 1080, 1400))
# 截取成功并保存到本地
img.save('screen3_jietu.png')
def as_num(x):
y = '{:.10f}'.format(x)# .10f 保留10位小数
return y
# 查找设定的图片是否包含在另一张图片里
def findImg(target1,template2):#传入要查找的图片地址和名称，1为大图，2为小图，从大图里查找小图。
#读取目标图片
target = cv2.imread(target1)
#读取模板图片
template = cv2.imread(template2)
#获得模板图片的高宽尺寸
theight,twidth = template.shape[:2]
#执行模板匹配，采用的匹配方式cv2.TM_SQDIFF_NORMED
result = cv2.matchTemplate(target,template,cv2.TM_SQDIFF_NORMED)
#归一化处理
cv2.normalize(result,result, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX, -1 )
#寻找矩阵（一维数组当做向量，用Mat定义）中的最大值和最小值的匹配结果及其位置
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
#匹配值转换为字符串
#对于cv2.TM_SQDIFF及cv2.TM_SQDIFF_NORMED方法min_val越趋近与0匹配度越好，匹配位置取min_loc
#对于其他方法max_val越趋近于1匹配度越好，匹配位置取max_loc
strmin_val = str(min_val)
#绘制矩形边框，将匹配区域标注出来
#min_loc：矩形定点
#(min_loc+twidth,min_loc+theight)：矩形的宽高
#(0,0,225)：矩形的边框颜色；2：矩形边框宽度
cv2.rectangle(target,min_loc,(min_loc+twidth,min_loc+theight),(0,0,225),2)
#显示结果,并将匹配值显示在标题栏上
#cv2.imshow("MatchResult----MatchingValue="+strmin_val,target)
print ("匹配最小值为："+as_num(float(str(min_val))))
print ('匹配最大值为：'+as_num(float(str(max_val))))
r = int((image.getpixel((min_loc+23,min_loc+17))))
if (abs(float(as_num(float(str(max_val))))) >= 0.9) and r > 180:#如果找到符合位置的颜色点:
print ('找到符合的图片')
return True
else:
print('没有找到符合的图片')
return False
# cv2.waitKey()
# cv2.destroyAllWindows()
#生成器 可以遍历 惰性计算（只能运行一次）
if __name__ == '__main__':# 主函数开头
i=0
n=0
k=0
sj = random.uniform(1,4)
for _ in range(100):#翻的页数
screen()
print('zheli')
xPosition = getDistance()
print(xPosition)
for y in xPosition:
screen()
print('2zheli')
xPosition = getDistance()
time.sleep(sj)
for y in xPosition:
time.sleep(sj)
os.system('adb shell input tap 495 {}'.format(y))
print(str(y))
time.sleep(sj)
screen3()#个人详情页截图
time.sleep(sj)
jietu('screen3.png')
time.sleep(sj)
image = Image.open("screen3_jietu.png")#打开个人详情页截图
time.sleep(sj)
if findImg('screen3_jietu.png','chazhaomubiao.png'):
print('找到一位女士，即将关注！')
os.system('adb shell input tap 550 466')#点击关注按钮
time.sleep(sj)
#os.system('adb shell input tap 62 151')#点击后退按钮
os.system('adb shell input keyevent 4')
time.sleep(sj)
i=i+1
print('已关注了'+str(i)+'位女士')
if i == 198:
print('本次运行已关注198人，已退出运行！')
diannaoshuohua.shuohua('本次已关注198人，即将退出！')
#os.system("shutdown -s -t 60")
os.system('adb shell input keyevent 26')#power事件。
sys.exit()
else:
print('这不是女士，即将返回！')
n=n+1
os.system('adb shell input keyevent 4') #点击后退按钮
#os.system('adb shell input tap 62 151')
break
#翻页滑动按钮
os.system('adb shell input swipe 548 1500 540 225 511')
time.sleep(random.uniform(0.4, 0.8))
print('正在翻页。。。')
k=k+1
print(f'已翻{k}页')
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