前言
最近微信小游戲跳一跳大熱谆甜，自己也是中毒頗久垃僚，無奈手殘最高分只拿到200分。無意間看到教你用Python來玩微信跳一跳一文规辱，在電腦上利用adb驅(qū)動工具操作手機谆棺，詳細的介紹以及如何安裝adb驅(qū)動可以去看這篇文章，這里就不再介紹了罕袋。但是原文每次跳躍需要手動點擊改淑，于是想嘗試?yán)脠D像處理的方法自動化碍岔。
最重要的不是最終刷的分?jǐn)?shù)，而是解決這個問題的過程溅固「讹酰花了一個下午嘗試各種方法，最終采用opencv的模板匹配+邊緣檢測侍郭，方法很簡單但效果很好询吴。
本文主要分享如何用Opencv對游戲截圖進行檢測，自動找到小人和跳躍目標(biāo)點的位置亮元，計算跳躍距離猛计，從而讓電腦幫你玩跳一跳游戲！
本文的代碼見https://github.com/moneyDboat/wechat_jump_jump爆捞，歡迎fork和star～
主要使用的Python庫及對應(yīng)版本：
python 3.6
opencv-python 3.3.0
numpy 1.13.3
Opencv
首先介紹下opencv奉瘤，是一個計算機視覺庫，本文將用到opencv里的模板匹配和邊緣檢測功能煮甥。
模板匹配
模板匹配是在一幅圖像中尋找一個特定目標(biāo)的方法之一盗温。這種方法的原理非常簡單，遍歷圖像中的每一個可能的位置成肘，比較各處與模板是否“相似”卖局，當(dāng)相似度足夠高時，就認為找到了我們的目標(biāo)双霍。
例如提供小人的模板圖片
import cv2
import numpy as np
# imread()函數(shù)讀取目標(biāo)圖片和模板
img_rgb = cv2.imread("0.png", 0)
template = cv2.imread('temp1.jpg', 0)
# matchTemplate 函數(shù)：在模板和輸入圖像之間尋找匹配,獲得匹配結(jié)果圖像
# minMaxLoc 函數(shù)：在給定的矩陣中尋找最大和最小值砚偶，并給出它們的位置
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函數(shù)，就能找到中小人的位置洒闸。小人的檢測效果非常好染坯，每次都能識別得很精確。
觀察到小人跳到物塊中心之后丘逸，下一個物塊中心就會出現(xiàn)白色小圓點单鹿，同樣可以匹配圖中白色小圓點，從而獲得跳躍目標(biāo)點的坐標(biāo)深纲，計算跳躍的距離羞反。
但是只匹配小圓點獲得跳躍目標(biāo)位置會出現(xiàn)問題，因為有些物塊本身就是白色的囤萤，導(dǎo)致檢測失敗，所以我們在檢測失斒桥俊（模板匹配的相似度很低）的情況下采用邊緣檢測涛舍。
邊緣檢測
邊緣檢測顧名思義就是檢測圖片中的邊緣，使用opencv中的cv2.Canny函數(shù)唆途。
跳一跳的畫面很簡潔富雅，所以邊緣檢測的效果很好掸驱。檢測出邊緣后，從上至下掃描圖片就能找到下一個物塊的大致位置没佑。
img = cv2.imread('1.png', 0)
# 先做高斯模糊能夠提高邊緣檢測的效果
img = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)
canny = cv2.Canny(img, 1, 10)
總結(jié)
以上就是用OpenCV讓電腦幫你玩跳一跳的整體思路毕贼，還有很多細節(jié)之后再補充，具體的流程見https://github.com/moneyDboat/wechat_jump_jump中的play.py文件蛤奢，我已經(jīng)盡力將代碼注釋寫得詳盡鬼癣。
電腦上安裝好adb驅(qū)動和相關(guān)的Python庫，手機通過數(shù)據(jù)線連接電腦啤贩，運行play.py待秃，接下來你就可以刷刷劇吃吃零食，然后讓電腦幫你刷分啦～
這是我自己的結(jié)果截圖痹屹，自動刷到1000分以上是沒有問題的章郁。
還有很多不完善的地方，例如屏幕分辨率適配等志衍，如果有什么更好的想法和建議暖庄，歡迎評論共同探討～～
