Python如何实现微信《跳一跳》游戏的一指操作自动化？

import time
import numpy as np
from PIL import ImageGrab
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

class WeChatJumpAuto:
    def __init__(self):
        self.screenshot_region = (0, 0, 1080, 1920)  # 根据手机分辨率调整
        self.press_coefficient = 1.35  # 按压时间系数，需要根据实际情况调整
        
    def get_screenshot(self):
        """获取屏幕截图"""
        screenshot = ImageGrab.grab(bbox=self.screenshot_region)
        return cv2.cvtColor(np.array(screenshot), cv2.COLOR_RGB2BGR)
    
    def find_player_and_target(self, img):
        """识别玩家棋子和目标中心点"""
        # 1. 识别玩家棋子（通常为底部中心位置）
        height, width = img.shape[:2]
        roi_height = int(height * 0.6)
        
        # 玩家棋子通常在屏幕底部1/3区域
        player_roi = img[roi_height:, :]
        
        # 使用颜色过滤（棋子通常有特定颜色，这里以红色为例）
        hsv = cv2.cvtColor(player_roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        lower_red = np.array([0, 100, 100])
        upper_red = np.array([10, 255, 255])
        mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
        
        # 查找轮廓
        contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        
        if contours:
            # 取最大的轮廓作为棋子
            max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(max_contour)
            player_x = x + w // 2
            player_y = y + roi_height + h // 2
        else:
            # 如果颜色识别失败，使用固定位置（需要根据实际游戏调整）
            player_x = width // 2
            player_y = height - 150
        
        # 2. 识别目标中心点（使用边缘检测）
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
        
        # 在玩家棋子以上区域寻找目标
        search_region = edges[:player_y-100, :]
        
        # 寻找非零像素点
        nonzero = cv2.findNonZero(search_region)
        if nonzero is not None:
            # 计算所有边缘点的中心
            target_x = int(np.mean(nonzero[:, 0, 0]))
            target_y = int(np.mean(nonzero[:, 0, 1]))
        else:
            # 如果找不到边缘，使用屏幕中心偏上位置
            target_x = width // 2
            target_y = height // 3
        
        return (player_x, player_y), (target_x, target_y)
    
    def calculate_distance(self, player_pos, target_pos):
        """计算两点之间的欧几里得距离"""
        return np.sqrt((target_pos[0] - player_pos[0])**2 + 
                      (target_pos[1] - player_pos[1])**2)
    
    def jump(self, distance):
        """模拟按压操作"""
        press_time = distance * self.press_coefficient
        press_time = max(300, min(press_time, 2000))  # 限制按压时间范围
        
        # 这里需要根据你的ADB命令或模拟点击工具来实现
        # 示例使用ADB命令（需要连接手机并开启USB调试）
        import subprocess
        subprocess.call(f'adb shell input swipe 500 1500 500 1500 {int(press_time)}', shell=True)
        
        return press_time
    
    def run(self):
        """主循环"""
        print("开始自动跳一跳...")
        time.sleep(3)  # 给时间切换到游戏界面
        
        while True:
            try:
                # 1. 截图
                img = self.get_screenshot()
                
                # 2. 识别位置
                player_pos, target_pos = self.find_player_and_target(img)
                
                # 3. 计算距离
                distance = self.calculate_distance(player_pos, target_pos)
                print(f"玩家位置: {player_pos}, 目标位置: {target_pos}, 距离: {distance:.1f}")
                
                # 4. 执行跳跃
                press_time = self.jump(distance)
                print(f"按压时间: {press_time:.1f}ms")
                
                # 5. 等待落地
                time.sleep(2.5)
                
            except KeyboardInterrupt:
                print("\n程序已停止")
                break
            except Exception as e:
                print(f"发生错误: {e}")
                time.sleep(1)

if __name__ == "__main__":
    auto_jump = WeChatJumpAuto()
    auto_jump.run()

核心实现要点：

1. 屏幕截图：使用PIL的ImageGrab获取游戏画面，需要根据手机分辨率调整截图区域
2. 位置识别：
   • 玩家棋子：通过颜色过滤（HSV空间）或固定位置识别
   • 目标中心：使用Canny边缘检测找到下一个跳台的中心点
3. 距离计算：计算棋子底部中心到目标中心的欧几里得距离
4. 按压时间：距离乘以系数得到按压时长，需要实际调试确定最佳系数
5. 模拟操作：通过ADB命令发送长按指令，需要手机开启USB调试

注意：实际使用时需要根据具体游戏版本调整颜色阈值和位置识别逻辑，系数press_coefficient也需要多次测试校准。

调好系数就能稳过。

是的。。。系数调到 1.1 就没问题了

加入 图像识别起点，。。😂https://github.com/Chaaang/wechat_jumpandjump