pil：python imaging library，已經是python平台事實上的影象處理標準庫了。pil功能非常強大，但api卻非常簡單易用。pillow : 是pil的乙個派生分支，但如今已經發展成為比pil本身更具活力的影象處理庫。
**如下
from pil import imagegrab #imagegrab不是attribute而是另乙個attribute的目錄所以必須from pil載入否則無法使用。pil.imagegrab.grab()命令也不正確因為使用命令時'.'後只能是attribute
s_found=0
x,y=-1,-1
#輸出-1意味著沒找到
im = imagegrab.grab((0,0,1920,1080))#與座標不同，這裡0，0，1，1是乙個畫素，而座標是從0~1919的
pix = im.load()
width = im.size[0]
height = im.size[1]
for x in range(0,width,1):
if s_found == 1:
break
#跳出這個迴圈（因為找到了符合的畫素） p.s. continue則是跳出此次迴圈，（如第三次迴圈）
for y in range(0,height,1):
#這是兩個迴圈語句的復合，用for+range實現了遍歷，也可以寫成 for x in range(width) 但如此不可改變步長
#也可以從中心找找到就不找了#可以改變步長#可以用希爾伯特曲線之類的遍歷方式來更有效地分析影象
r, g, b = pix[x, y]#用im.load[x,y]函式輸出點的顏色（用pix代替了）
if (r,g,b)==(225,225,225):
x=xy=y#若需繼續執行遍歷則需暫存一下座標
s_found=1
break
#跳出這個迴圈（因為找到了符合的畫素）
print(x,y)
將選項選為100%然後就解決問題了，雖然這樣做有點其實治標不治本，anyway
range函式的用法：
來自網路
此圖來自早期的python，python3.6輸入range(5)返回range(5),但功能是一致的,range(5)是迭代器，不是元組，不是列表。
接下來，嘗試用p-1.3.1與p-1.4中實現的功能實現ow自動尋找血條並瞄準
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