import time
from pynput.mouse import Button, Controller
from pynput.keyboard import Key, Listener

mouse = Controller()

# Базовые координаты (начало домофона)
XcoordA = 100  # Базовый X
YcoordA = 500  # Базовый Y

# Расстояния между кнопками
x_offset = 150  # Горизонтальное расстояние
y_offset = 150  # Вертикальное расстояние

# Таблица с данными
woof = [
    # [x coord, y coord, var]
    [XcoordA, YcoordA, 4]  # `4` здесь — значение apple
]

def on_press(key):
    try:
        if key == Key.f4:
            # Логика для "meow" остаётся
            for kitties in meow:
                mouse.position = (kitties[0], kitties[1])
                time.sleep(0.2)
                mouse.click(Button.left, kitties[2])
                time.sleep(0.2)

        elif key == Key.f5:
            for puppies in woof:
                # Берём координаты из таблицы
                base_x, base_y, apple = puppies

                # Рассчитываем новые координаты
                new_x = base_x + apple * x_offset
                new_y = base_y + apple * y_offset

                # Кликаем
                mouse.position = (new_x, new_y)
                time.sleep(0.2)
                mouse.click(Button.left, 1)  # 1 клик
                time.sleep(0.2)

    except AttributeError:
        return False

with Listener(on_press=on_press) as listener:
    listener.join()

import
easyocr
import
cv2
import
numpy
as
np
import
pyautogui

reader
=
easyocr
.
Reader
(
[
'en'
]
)
while
True
:
screenshot
=
pyautogui
.
screenshot
(
)
screenshot
=
cv2
.
cvtColor
(
np
.
array
(
screenshot
)
,
cv2
.
COLOR_RGB2BGR
)
results
=
reader
.
readtext
(
screenshot
)
for
(
bbox
,
text
,
prob
)
in
results
:
text
=
text
.
strip
(
)
.
upper
(
)
if
text
==
"A"
:
print
(
0
)
elif
text
==
"B"
:
print
(
1
)

import
cv2
import
numpy
as
np
import
pyautogui

pattern_image
=
cv2
.
imread
(
'pattern.png'
)
# путь к картинке кнопки
while
True
:
screenshot
=
pyautogui
.
screenshot
(
)
screenshot
=
cv2
.
cvtColor
(
np
.
array
(
screenshot
)
,
cv2
.
COLOR_RGB2BGR
)
result
=
cv2
.
matchTemplate
(
screenshot
,
pattern_image
,
cv2
.
TM_CCOEFF_NORMED
)
if
np
.
any
(
result
>=
0.8
)
:
print
(
"founded"
)