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前言

最近微信小游戏跳一跳大热,自己也是中毒颇久,无奈手残最高分只拿到200分。无意间看到教你用Python来玩微信跳一跳一文,在电脑上利用adb驱动工具操作手机,详细的介绍以及如何安装adb驱动可以去看这篇文章,这里就不再介绍了。但是原文每次跳跃需要手动点击,于是想尝试利用图像处理的方法自动化。
最重要的不是最终刷的分数,而是解决这个问题的过程。花了一个下午尝试各种方法,最终采用opencv的模板匹配+边缘检测,方法很简单但效果很好。
本文主要分享如何用Opencv对游戏截图进行检测,自动找到小人和跳跃目标点的位置,计算跳跃距离,从而让电脑帮你玩跳一跳游戏! 本文的代码见https://github.com/moneyDboat/wechat_jump_jump,欢迎fork和star~

主要使用的Python库及对应版本:

python 3.6
opencv-python 3.3.0
numpy 1.13.3

Opencv

首先介绍下opencv,是一个计算机视觉库,本文将用到opencv里的模板匹配和边缘检测功能。

模板匹配

模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一。这种方法的原理非常简单,遍历图像中的每一个可能的位置,比较各处与模板是否“相似”,当相似度足够高时,就认为找到了我们的目标。
例如提供小人的模板图片 这里写图片描述

import cv2
import numpy as np

# imread()函数读取目标图片和模板
img_rgb = cv2.imread("0.png", 0)
template = cv2.imread('temp1.jpg', 0) 

# matchTemplate 函数:在模板和输入图像之间寻找匹配,获得匹配结果图像 
# minMaxLoc 函数:在给定的矩阵中寻找最大和最小值,并给出它们的位置
res = cv2.matchTemplate(img_rgb,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
min_val,max_val,min_loc,max_loc = cv2.minMaxLoc(res)

使用OpenCV的matchTemplate函数,就能找到中小人的位置。小人的检测效果非常好,每次都能识别得很精确。 这里写图片描述 观察到小人跳到物块中心之后,下一个物块中心就会出现白色小圆点,同样可以匹配图中白色小圆点,从而获得跳跃目标点的坐标,计算跳跃的距离。 这里写图片描述 但是只匹配小圆点获得跳跃目标位置会出现问题,因为有些物块本身就是白色的,导致检测失败,所以我们在检测失败(模板匹配的相似度很低)的情况下采用边缘检测。

边缘检测

边缘检测顾名思义就是检测图片中的边缘,使用opencv中的cv2.Canny函数。 跳一跳的画面很简洁,所以边缘检测的效果很好。检测出边缘后,从上至下扫描图片就能找到下一个物块的大致位置。

img = cv2.imread('1.png', 0)

# 先做高斯模糊能够提高边缘检测的效果
img = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)  
canny = cv2.Canny(img, 1, 10) 

这里写图片描述

总结

以上就是用OpenCV让电脑帮你玩跳一跳的整体思路,还有很多细节之后再补充,具体的流程见https://github.com/moneyDboat/wechat_jump_jump中的play.py文件,我已经尽力将代码注释写得详尽。
电脑上安装好adb驱动和相关的Python库,手机通过数据线连接电脑,运行play.py,接下来你就可以刷刷剧吃吃零食,然后让电脑帮你刷分啦~
这是我自己的结果截图,自动刷到1000分以上是没有问题的。
这里写图片描述 还有很多不完善的地方,例如屏幕分辨率适配等,如果有什么更好的想法和建议,欢迎评论共同探讨~~

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用Python+Opencv让电脑帮你自动玩微信跳一跳

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