Python深度强化学习玩微信跳一跳的实现方法

这个实现主要分几个核心步骤：抓取屏幕、识别位置、计算距离、模拟按压。我用ADB工具来获取屏幕截图和控制手机，用OpenCV处理图像识别棋子和小跳板的位置。

关键点在于距离计算和按压时间的关系。我通过像素距离乘以一个时间系数来模拟按压时长，这个系数需要根据手机分辨率和游戏版本进行微调。

import cv2
import numpy as np
import os
import time

def pull_screenshot():
    """使用ADB命令截取手机屏幕"""
    os.system('adb shell screencap -p /sdcard/screenshot.png')
    os.system('adb pull /sdcard/screenshot.png .')

def find_piece_and_board(im):
    """识别棋子和跳板位置"""
    # 棋子模板匹配（简化版，实际需要更精确的识别）
    piece_template = cv2.imread('piece_template.png', 0)
    res = cv2.matchTemplate(im, piece_template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
    piece_x, piece_y = max_loc
    
    # 跳板边缘检测（简化版）
    edges = cv2.Canny(im, 50, 150)
    contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    board_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
    board_x, board_y, board_w, board_h = cv2.boundingRect(board_contour)
    
    return (piece_x, piece_y), (board_x + board_w//2, board_y)

def calculate_distance(piece_pos, board_pos):
    """计算两点间的欧几里得距离"""
    return np.sqrt((board_pos[0] - piece_pos[0])**2 + (board_pos[1] - piece_pos[1])**2)

def jump(distance):
    """根据距离计算按压时间并执行跳跃"""
    press_time = distance * 1.35  # 时间系数，需要调整
    press_time = max(press_time, 200)  # 最小按压时间
    press_time = min(press_time, 2000) # 最大按压时间
    
    cmd = f'adb shell input swipe 500 500 500 500 {int(press_time)}'
    os.system(cmd)

def main():
    while True:
        pull_screenshot()
        im = cv2.imread('screenshot.png', 0)
        
        piece_pos, board_pos = find_piece_and_board(im)
        distance = calculate_distance(piece_pos, board_pos)
        
        print(f"棋子位置: {piece_pos}, 跳板中心: {board_pos}, 距离: {distance}")
        
        jump(distance)
        time.sleep(1)  # 等待跳跃完成

if __name__ == "__main__":
    main()

实际实现时需要注意：棋子识别要用多种方法结合（颜色、形状、模板匹配），跳板识别要考虑各种形状（方形、圆形、药瓶等），时间系数需要大量测试来校准。

建议先做好基础版本再考虑强化学习优化。

好奇这个训练起来会有多慢

跳一跳距离和按压时间正相关，你这样意义不大。