用Python+Opencv让电脑帮你自动玩微信跳一跳
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0.png modify random swipe location Jan 4, 2018
README.md update readme Dec 31, 2017
last.png modify random swipe location Jan 4, 2018
play.py modify random swipe location Jan 4, 2018
temp.jpg init commit Dec 30, 2017
temp_end.jpg init commit Dec 30, 2017
temp_player.jpg
temp_white_circle.jpg init commit Dec 30, 2017

README.md

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~~