最近微信的跳一跳小程序可謂火了一把，不是因?yàn)樗旧矶嗪猛?，而是有大部分的程序員們加入其中，利用各種領(lǐng)域方法，實(shí)現(xiàn)了微信跳一跳的外掛，分?jǐn)?shù)輕松上千或上萬(wàn)。之前也看了基于Python開(kāi)源的代碼，GitHub上現(xiàn)在的star已經(jīng)快超過(guò)1W了，簡(jiǎn)直不敢想。趁著今天禮拜天，在實(shí)驗(yàn)室中也簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)了一下微信跳一跳的輔助工具，精度還不夠高，我跑了一下才到90，純屬娛樂(lè)好玩的，后期再繼續(xù)改進(jìn)，主要是依賴C++來(lái)實(shí)現(xiàn)了一下。
環(huán)境： Win10+VS2012+Opencv2.4.10+ADB工具
環(huán)境的搭建請(qǐng)查閱相關(guān)資料！
主要思路：
通過(guò)adb圖像獲取部分大家可以查閱相關(guān)資料，代碼也很簡(jiǎn)單：
adb shell screencap -p /sdcard/autojump.pngadb pull /sdcard/autojump.png
利用上面兩行代碼即可將手機(jī)當(dāng)前的屏幕進(jìn)行截圖并且上傳到工程文件路徑下。
首先就是在上傳的autojump.png圖片上進(jìn)行模板匹配，匹配出小人，并計(jì)算小人的坐標(biāo)；
然后就是通過(guò)Canny()函數(shù)進(jìn)行圖像的邊緣檢測(cè)，這里使用的閾值為5，10基本可以檢測(cè)出所有邊緣信息；
然后根據(jù)一般下一個(gè)要跳的地點(diǎn)始終在小人的左半屏或又半屏部分這一先驗(yàn)知識(shí)，來(lái)進(jìn)行查找范圍的確定，進(jìn)行行掃描，掃描到的第一個(gè)值為255的即返回當(dāng)前坐標(biāo)值；然后通過(guò)計(jì)算與小人坐標(biāo)的距離即可得到下一步要跳躍的距離，（注：本代碼中在下一個(gè)坐標(biāo)的縱坐標(biāo)進(jìn)行+50處理，由于本文中只利用了一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行測(cè)試的，這樣做是顯然不合理的，接下來(lái)可以再利用第二個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行下一個(gè)跳躍目標(biāo)中心點(diǎn)的計(jì)算），由于本人手機(jī)是1080*1920的所以再得到距離過(guò)后乘以一個(gè)跳躍系數(shù)1.35，（這里不同分辨率的手機(jī)系數(shù)是不一樣的），這樣就得到了跳躍按壓時(shí)間，從而通過(guò)system()命令進(jìn)行調(diào)用ADB工具進(jìn)行與手機(jī)通訊實(shí)現(xiàn)模擬人的點(diǎn)擊。本文僅僅是簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)了一下看看效果，如果想跑高分還得進(jìn)行代碼的優(yōu)化與更改！其次因?yàn)槊看伟磯旱牡攸c(diǎn)肯定是不一樣的，而本文也采用簡(jiǎn)單的同一位置按壓，這樣做很容易被騰訊反作弊給查出來(lái)的，所以這里可以添加一個(gè)隨機(jī)數(shù)從而可以簡(jiǎn)單的避免位置重復(fù)！
代碼如下：
/* 時(shí)間：2018-1-7 地點(diǎn)：SHNU 功能：wechat簡(jiǎn)單跳一跳C++代碼的實(shí)現(xiàn)，有待改進(jìn)，僅供學(xué)習(xí)之用！歡迎大家提出新算法*/#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>#include<math.h>using namespace cv;using namespace std;//全局變量定義區(qū)Mat srcImage;Mat dstImage;Mat Character;//get_screenshot();獲取手機(jī)上的圖像void get_screenshot();//Canny_Dec();邊緣檢測(cè)void Canny_Dec(Mat& srcImage);//獲取Character坐標(biāo)Point get_Character_Loc(Mat& srcImage,Mat& Tem_img);//獲取下一個(gè)要跳的點(diǎn)Point get_next_img_Loc(Mat& srcImage,Point& Character_Loc);//計(jì)算距離int get_distance(Point& first_point,Point& next_point);//跳躍void jump(int&g_distance);int main(int argc,char** argv){ system("color 3F"); while (true) { get_screenshot(); srcImage = imread("autojump.png"); dstImage = srcImage.clone(); Character = imread("./Template/character.png"); //imshow("Character",Character); //cvtColor(srcImage,srcImage,CV_BGR2GRAY); Point next_p = get_Character_Loc(srcImage,Character); cout<<"next_p:"<<1111<<endl; Point get_next = get_next_img_Loc(srcImage,next_p); int g_distance = get_distance(next_p,get_next); jump(g_distance); //cout<<"get_next_img_Loc:"<<get_next<<endl; circle(dstImage,get_next,8,Scalar(0,221,2)); //imshow("test",dstImage); imwrite("Canny.png",dstImage); _sleep(1500); } return 0;}void get_screenshot(){ system("adb shell screencap -p /sdcard/autojump.png"); system("adb pull /sdcard/autojump.png");}Point get_Character_Loc(Mat& srcImage,Mat& Tem_img){ matchTemplate(srcImage,Tem_img,dstImage,CV_TM_SQDIFF); double minVal,maxVal; Point minLoc,maxLoc,matchLoc; minMaxLoc(dstImage,&minVal,&maxVal,&minLoc,&maxLoc,Mat()); matchLoc = minLoc; //matchLoc是最佳匹配的區(qū)域左上角點(diǎn) rectangle(srcImage,Rect(matchLoc,Size(Character.cols,Character.rows)),Scalar(255,255,0),1,8,0); //Canny(srcImage,srcImage,1,10); putText(srcImage,"Wang",Point(matchLoc.x+Character.cols*0.5,matchLoc.y+Character.rows),1,2,Scalar(0,0,255));//畫(huà)出Character小人的坐標(biāo) return Point(matchLoc.x+Character.cols*0.5,matchLoc.y+Character.rows);}Point get_next_img_Loc(Mat& srcImage,Point& Character_Loc){ cout<<"get_next_img_Loc"<<endl; cvtColor(srcImage,srcImage,CV_BGR2GRAY); Canny(srcImage,srcImage,5,10); imwrite("get_next_img_Loc.png",srcImage); //imshow("get",srcImage); cout<<"Character_Loc.x:"<<Character_Loc.x<<endl; if(Character_Loc.x < 540) { for(int j = int(srcImage.rows*0.2);j<int(srcImage.rows*0.8);j++) { uchar* data = srcImage.ptr<uchar>(j); for(int i = 1079;i > 540 ;i--) { if(data[i] == 255) { return Point(i,j); //cout<<"Point:"<<Point(i,j)<<endl; } } } } else { for(int j = int(srcImage.rows*0.2);j<int(srcImage.rows*0.8);j++) { uchar* data = srcImage.ptr<uchar>(j); for(int i = 0;i<540;i++) { if(data[i] == 255) return Point(i,j); } } }}int get_distance(Point& first_point,Point& next_point){ int A = first_point.x - next_point.x; int B = first_point.y - (next_point.y+50); return int(pow(pow(A,2)+pow(B,2),0.5));}void jump(int&g_distance){ char AA[50]; int distance_ = g_distance * 1.35; sprintf(AA,"adb shell input swipe 320 410 320 410 %d",distance_); cout<<AA<<endl; system(AA);}邊緣檢測(cè)圖片：
下一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)定位：
上圖中畫(huà)出的小圈圈，不太清晰，將就著看下！小菜水平有限，僅僅是基于好玩就弄了下！
結(jié)果：用開(kāi)源的隨便跑跑幾百，自己的怎么跑，90 【累哭】
華麗的分割線――――――――――――――――
又來(lái)更新一下啦！
晚上不想看論文就想到了之前的跳一跳，經(jīng)過(guò)一邊顯示命令窗口輸出和一邊顯示Canny()邊緣化處理終于找到了上次跑的分?jǐn)?shù)低的原因啦！
主要原因如下所示：
如上所示，由于之前選取的Canny()中的閾值為1和10，這導(dǎo)致一旦要跳到的下一個(gè)目標(biāo)物體的顏色和背景色很接近時(shí)就很容易使得邊緣的梯度小于10，因此就不會(huì)被認(rèn)為是邊緣，從而導(dǎo)致上面的這種情況出現(xiàn)。索性今天就將閾值設(shè)為3和8，并在Canny（）函數(shù)前面加上了一個(gè)高斯濾波器。如下：
GaussianBlur(srcImage,srcImage,Size(3,3),0);
還有就是上面的_sleep(1500)函數(shù)，這里如果閑時(shí)間比較久的話也是可以改為1000的，速度上有所提升。
同時(shí)加上按壓位置的隨機(jī)數(shù)，使得每次按壓點(diǎn)都是在(320,410)―(350,460)之間。代碼如下：
int rand_x = int(320+rand()%50); //加上隨機(jī)數(shù)使得每次按壓都是在點(diǎn)（320,410）-（370,460）之間 int rand_y = int(410+rand()%50); sprintf(AA,"adb shell input swipe %d %d %d %d %d",rand_x,rand_y,rand_x,rand_y,distance_);
如下圖所示：
由上圖可知，每次按壓的位置都是在變的。
完整版代碼如下：
/* 時(shí)間：2018-1-7 地點(diǎn)：SHNU 功能：wechat簡(jiǎn)單跳一跳C++代碼的實(shí)現(xiàn)，有待改進(jìn)，僅供學(xué)習(xí)之用！歡迎大家提出新算法*/#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>#include<math.h>#include<stdlib.h>//rand()隨機(jī)數(shù)頭文件using namespace cv;using namespace std;//全局變量定義區(qū)Mat srcImage;Mat dstImage;Mat Character;static int i = 0;//get_screenshot();獲取手機(jī)上的圖像void get_screenshot();//Canny_Dec();邊緣檢測(cè)void Canny_Dec(Mat& srcImage);//獲取Character坐標(biāo)Point get_Character_Loc(Mat& srcImage,Mat& Tem_img);//獲取下一個(gè)要跳的點(diǎn)Point get_next_img_Loc(Mat& srcImage,Point& Character_Loc);//計(jì)算距離int get_distance(Point& first_point,Point& next_point);//跳躍void jump(int&g_distance);int main(int argc,char** argv){ system("color 3F"); while (true) { get_screenshot(); srcImage = imread("autojump.png"); dstImage = srcImage.clone(); Character = imread("./Template/character.png"); //imshow("Character",Character); //cvtColor(srcImage,srcImage,CV_BGR2GRAY); Point next_p = get_Character_Loc(srcImage,Character); //cout<<"next_p:"<<1111<<endl; Point get_next = get_next_img_Loc(srcImage,next_p); int g_distance = get_distance(next_p,get_next); jump(g_distance); //cout<<"get_next_img_Loc:"<<get_next<<endl; circle(dstImage,get_next,8,Scalar(0,221,2)); //imshow("test",dstImage); imwrite("Canny.png",dstImage); _sleep(1000); } return 0;}void get_screenshot(){ system("adb shell screencap -p /sdcard/autojump.png"); system("adb pull /sdcard/autojump.png");}Point get_Character_Loc(Mat& srcImage,Mat& Tem_img){ matchTemplate(srcImage,Tem_img,dstImage,CV_TM_SQDIFF); double minVal,maxVal; Point minLoc,maxLoc,matchLoc; minMaxLoc(dstImage,&minVal,&maxVal,&minLoc,&maxLoc,Mat()); matchLoc = minLoc; //matchLoc是最佳匹配的區(qū)域左上角點(diǎn) cout<<"maxVal:"<<maxVal<<endl; rectangle(srcImage,Rect(matchLoc,Size(Character.cols,Character.rows)),Scalar(255,255,0),1,8,0); //Canny(srcImage,srcImage,1,10); putText(srcImage,"Wang",Point(matchLoc.x+Character.cols*0.5,matchLoc.y+Character.rows),1,2,Scalar(0,0,255));//畫(huà)出Character小人的坐標(biāo) return Point(matchLoc.x+Character.cols*0.5,matchLoc.y+Character.rows);}Point get_next_img_Loc(Mat& srcImage,Point& Character_Loc){ cout<<"get_next_img_Loc"<<endl; cvtColor(srcImage,srcImage,CV_BGR2GRAY); GaussianBlur(srcImage,srcImage,Size(3,3),0); Canny(srcImage,srcImage,3,8); char AA[30]; sprintf(AA,"get_next_img_Loc_%d.png",i); cout<<AA<<endl; imwrite(AA,srcImage); i++; //imshow("get",srcImage); cout<<"Character_Loc.x:"<<Character_Loc.x<<endl; if(Character_Loc.x < 540) { for(int j = int(srcImage.rows*0.2);j<int(srcImage.rows*0.8);j++) { uchar* data = srcImage.ptr<uchar>(j); for(int i = 1079;i > 540 ;i--) { if(data[i] == 255) { return Point(i,j); //cout<<"Point:"<<Point(i,j)<<endl; } } } } else { for(int j = int(srcImage.rows*0.2);j<int(srcImage.rows*0.8);j++) { uchar* data = srcImage.ptr<uchar>(j); for(int i = 0;i<540;i++) { if(data[i] == 255) return Point(i,j); } } } return Character_Loc;}int get_distance(Point& first_point,Point& next_point){ int A = first_point.x - next_point.x; int B = first_point.y - (next_point.y+50); return int(pow(pow(A,2)+pow(B,2),0.5));}void jump(int&g_distance){ char AA[50]; int distance_ = g_distance * 1.35; int rand_x = int(320+rand()%50); //加上隨機(jī)數(shù)使得每次按壓都是在點(diǎn)（320,410）-（370,460）之間 int rand_y = int(410+rand()%50); sprintf(AA,"adb shell input swipe %d %d %d %d %d",rand_x,rand_y,rand_x,rand_y,distance_); cout<<AA<<endl; system(AA);}通過(guò)測(cè)試效果如下：輕松得榜首，到五百多時(shí)程序依然可以一直在運(yùn)行，我覺(jué)得時(shí)間太長(zhǎng)，所以就直接弄掛了。不過(guò)并不影響榜首的位置！上圖：
總結(jié)：主要本人剛好也是視覺(jué)圖像方向的，哈哈，就閑的無(wú)聊測(cè)試了一把，經(jīng)過(guò)更改和測(cè)試。如果不遇到那種與背景色特別相近的，上榜首是沒(méi)問(wèn)題的！ 嗯，說(shuō)了這么多，這個(gè)博客也就到此結(jié)束啦，有問(wèn)題歡迎留言！
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持武林網(wǎng)。
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