1. OpenCV：模板匹配。 获得小跳棋中心位置
2. OpenCV：边缘检测。 获得下一方块中心位置
Python+ADB+OpenCv，实现「 跳一跳 」自动化。
/ 01 / ADB
ADB工具即Android Debug Bridge(安卓调试桥) tools。
ADB 是一个命令行窗口，用于通过电脑端与模拟器或者真实设备交互。
与之前小F接触过的Appium有点相似。
ADB的安装很简单，就是将安装包解压后，将路径添加到系统的环境变量中即可。
然后使用Python的os模块执行ADB命令。
def get_screenshot():
# 截取手机的屏幕
os.system('adb shell /system/bin/screencap -p /sdcard/screencap.png')
# 把模拟器里面的文件或文件夹传到电脑上
os.system('adb pull /sdcard/screencap.png screencap.png')
def jump(distance):
# 设置按压时间,系数为1.35
press_time = int(distance * 1.35)
# 生成随机手机屏幕模拟触摸点,防止成绩无效
# 生成随机整数(0-9),最终数值为(0-90)
rand = random.randint(0, 9) * 10
# adb长按操作,即在手机屏幕上((320-410),(410-500))坐标处长按press_time毫秒
cmd = ('adb shell input swipe %i %i %i %i ' + str(press_time)) % (320 + rand, 410 + rand, 320 + rand, 410 + rand)
# 输出adb命令
print(cmd)
# 执行adb命令
os.system(cmd)
本次涉及到的ADB命令，就只有三个，不多。
一个截屏，一个推送手机截图到电脑上，最后模拟长按手机屏幕。
/ 02 / 跳动实现
先检测游戏结束画面。
判断是否需要结束游戏程序。
# 游戏结束的模板图像
temp_end = cv2.imread('end.jpg', 0)
def game_over(img):
""" 模板匹配,检测是否要将程序结束 """
# 如果在游戏截图中匹配到带"再玩一局"字样的模板，则循环中止
res_end = cv2.matchTemplate(img, temp_end, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
if cv2.minMaxLoc(res_end)[1] > 0.95:
print('Game over!')
return True
模板匹配原理图如下。
当返回的最大矩阵值大于0.95时，则认为原始图像中肯定出现了再玩一局字样。
则游戏结束，程序也随之结束。
小跳棋的模板匹配代码如下。
主要是获取小跳棋的位置，即「跳一跳」起点位置参数。
# 读取小跳棋模板图像
temple = cv2.imread('temple.png', 0)
# 获取小跳棋模板图像的高和宽
th, tw = temple.shape[:2]
def get_start(img):
""" 模板匹配,获取跳一跳起点的位置参数(小跳棋) """
# 使用标准相关系数匹配,1表示完美匹配,-1表示糟糕的匹配,0表示没有任何相关性
result = cv2.matchTemplate(img, temple, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
# 使用函数minMaxLoc,确定匹配结果矩阵的最大值和最小值(val)，以及它们的位置(loc)
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
# 得到小跳棋的中心位置参数
return max_loc[0] + 47, max_loc[1] + 208
得到结果如下。
下面通过OpenCV的边缘检测获取「跳一跳」的终点位置。
def get_end(img): """ 边缘检测,获取跳一跳终点的位置参数(方块) """ # 高斯模糊 img_rgb = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) # 边缘检测 canny_img = cv2.Canny(img_rgb, 1, 10) # 获得边缘检测图像的高和宽 H, W = canny_img.shape # 第一个顶点的高度 y_top = np.nonzero([max(row) for row in canny_img[400:]])[0][0] + 400 # 第一个顶点的宽度 x_top = int(np.mean(np.nonzero(canny_img[y_top]))) # 跳过小白圈,然后遍历 y_bottom = y_top + 80 for row in range(y_bottom, H): if canny_img[row, x_top] != 0: y_bottom = row break # 得到方块的中心点 x_center, y_center = x_top, (y_top + y_bottom) // 2 return x_center, y_center
边缘检测原理图如下。
最后便是主程序啦。
# 循环直到游戏失败结束
for i in range(10000):
# 将安卓手机上的截图移到电脑当前文件夹下
get_screenshot()
# 读取截图图像
img = cv2.imread('screencap.png', 0)
# 游戏结束
if game_over(img):
break
# 得到起点位置参数
x_start, y_start = get_start(img)
# 获取终点位置参数
x_end, y_end = get_end(img)
# 将起点位置绘制出来,一个圆
cv2.circle(img, (x_start, y_start), 10, 255, -1)
# 将终点位置绘制出来,一个圆
img_end = cv2.circle(img, (x_end, y_end), 10, 255, -1)
# 保存图片
cv2.imwrite('end.png', img_end)
# 计算起点和终点的直线距离,勾三股四弦五
distance = (x_start - x_end) ** 2 + (y_start - y_end) ** 2
distance = distance ** 0.5
# 根据获得的距离来设置按压时长
jump(distance)
time.sleep(1.3)
下面就来看一下「跳一跳」自动跳跃的视频。
轻轻松松得分，毫无问题。
/ 03 / 总结
相关工具及代码已上传网盘，公众号回复 「跳一跳」 即可获取。
安装好ADB工具，然后通过数据线将安卓手机和电脑连接。
最后运行代码， 亲测有效。
当然代码还是有待优化的，如下图~
一方面是得分不高，另一方面就是会被检测到作弊...
总结
以上所述是小编给大家介绍的使用Python实现跳一跳自动跳跃功能 ,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！
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