基于Python与OpenCV的跳一跳自动跳跃脚本实现

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)

# 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

# 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

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

# 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)