python minicap

### 使用 Minicap 的 Python 实现 Minicap 是一种轻量级的屏幕捕获工具，广泛用于 Android 设备上的截图操作。以下是关于如何在 Python 中集成和使用 Minicap 的详细介绍。 #### 1. 启动 Minicap 并映射端口 为了使 Python 能够与 Minicap 进行通信，首先需要通过 ADB 命令启动 Minicap，并将其端口转发到本地机器上： ```bash adb shell LD_LIBRARY_PATH=/data/local/tmp /data/local/tmp/minicap -P <width>x<height>@<output_width>x<output_height>/<rotation> & adb forward tcp:<local_port> localabstract:minicap ``` 上述命令中的 `<width>` 和 `<height>` 表示设备的实际分辨率，`<output_width>` 和 `<output_height>` 则表示期望输出的分辨率，而 `<rotation>` 表示旋转角度[^2]。 #### 2. 创建 WebSocket 或 Socket 链接 一旦 Minicap 成功运行并通过 `adb forward` 映射了端口，则可以通过 Python 的 `websocket-client` 库或者标准库中的 `socket` 模块来创建链接。以下是一个基于 WebSocket 的实现方式： ```python import websocket try: import thread except ImportError: import _thread as thread import time def on_message(ws, message): print("Received:", message) def on_error(ws, error): print(error) def on_close(ws, close_status_code, close_msg): print("Connection closed") def on_open(ws): def run(*args): while True: time.sleep(1) ws.send("Hello") time.sleep(1) ws.close() print("Thread terminating...") thread.start_new_thread(run, ()) if __name__ == "__main__": lport = 1313 # 替换为你实际使用的端口号 websocket.enableTrace(True) ws = websocket.WebSocketApp(f"ws://localhost:{lport}/minicap", on_message=on_message, on_error=on_error, on_close=on_close) ws.on_open = on_open ws.run_forever() ``` 此代码片段展示了如何利用 WebSocket 来接收由 Minicap 发送的数据流[^1]。 #### 3. 解析图像数据 当从 Minicap 接收到原始字节流之后，通常还需要对其进行解码处理才能得到最终的图像文件。下面是一段简化版的解析逻辑： ```python from PIL import Image import struct class Banner: def __init__(self, banner_data): self.version = struct.unpack('B', banner_data[:1])[0] self.length = struct.unpack('>I', b'\x00' + banner_data[1:4])[0] ... # 更多字段初始化省略 @staticmethod def parse(data): return Banner(data) class FrameDataParser: def __init__(self, frame_header_size, image_format='RGB'): self.frame_header_size = frame_header_size self.image_format = image_format def decode_frame(self, raw_bytes): header_info = raw_bytes[:self.frame_header_size] img_payload = raw_bytes[self.frame_header_size:] width, height = struct.unpack('<II', header_info[-8:]) # 提取宽高信息 im = Image.frombytes(self.image_format, (width, height), img_payload) return im # 示例调用 frame_parser = FrameDataParser(frame_header_size=Banner.parse(banner_raw).length * 4) image = frame_parser.decode_frame(raw_image_bytes_from_socket) image.save('screenshot.png') ``` 这里定义了一个简单的类结构用来封装 Banner 数据以及帧头信息提取过程[^3]^, ^[^4]。 --- ### 总结 以上介绍了如何借助 Python 编程语言完成对 Minicap 工具的支持工作，包括但不限于服务端配置、客户端连接建立以及最后一步的关键——二进制图片流转换成可读形式保存下来供后续分析或展示用途。