MaaFramework项目中的夜神模拟器分辨率读取异常问题分析
2025-07-06 10:57:21作者:宗隆裙
问题现象
在使用MaaFramework框架连接夜神模拟器时,系统最初能够正确识别模拟器的原始分辨率(1600×900),但在实际运行过程中却错误地读取为900×900的分辨率。这种分辨率识别异常可能导致后续图像识别和操作坐标计算出现偏差。
技术背景
MaaFramework是一个自动化测试框架,其核心功能之一是通过ADB连接安卓模拟器并获取设备信息。分辨率识别是框架的基础功能,主要依赖以下技术点:
- 通过ADB命令获取设备显示参数
- 解析设备方向状态(横屏/竖屏)
- 根据方向状态调整分辨率数值
问题根源分析
从日志中可以观察到两个关键现象:
- 初始分辨率检测阶段正确返回了1600×900
- 方向检测返回了0(表示竖屏状态)
- 最终分辨率却错误地显示为900×900
经过深入分析,这实际上是C++代码中的一个逻辑处理缺陷。当框架检测到设备处于竖屏状态时,应该交换宽度和高度值(例如将1600×900转为900×1600),但代码中错误地将两个维度都设置为了相同值。
解决方案
该问题已在提交f098c67中修复,主要修正了以下内容:
- 完善了竖屏状态下的分辨率处理逻辑
- 确保在方向变化时正确交换宽高值
- 增加了分辨率数据的有效性验证
技术启示
这个案例提醒开发者在处理设备方向变化时需要注意:
- 安卓设备的显示方向会影响实际可见区域
- 竖屏状态下应该交换宽高值而非简单赋值
- 关键参数的获取和转换需要增加日志记录以便调试
- 边界条件测试的重要性(如正方形分辨率的情况)
最佳实践建议
对于类似框架的开发,建议:
- 实现完善的设备信息采集模块
- 增加分辨率变化的单元测试用例
- 在关键参数转换处添加详细的日志输出
- 考虑不同模拟器厂商的特殊实现差异
- 建立设备参数的缓存和更新机制
该问题的解决提升了框架在各类安卓模拟器上的兼容性,特别是对夜神等主流模拟器的支持更加完善。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218