写在前面

分享一下今天下午用python写的“跳一跳”小游戏的辅助程序。之前是准备用树莓派操控一个“机械手指”来代替人的触摸操作，但该方案还在酝酿中，实现了再分享。接下来要分享的是用“纯软件”的方法来玩“跳一跳”。

原理

原理其实很简单，按如下步骤操作即可：

每次跳跃之前，截取一下手机屏幕，并将截图保存到本地电脑中；

计算截图中人偶的位置与将要跳至的台面中心的距离dd；

将以上距离dd换算成相应的触摸时间ss；

发送模拟触摸的命令至手机，触摸时间为以上时间ss；

实现

本人只做过Android开发，因此下面只给出Android平台下的实现方法。

步骤1

可以用Android官方提供的adb工具来完成。首先需要搜索并下载对应操作系统下adb工具。其次需要将手机连接电脑， 并将手机的 设置 > 开发人员选项 > USB调试打开。现在在命令行调用一下adb工具，看是否检查到手机：

adb devices

PS：若将adb路径添加到了PATH环境变量中，则可直接在命令行调用adb；否则以上命令需要输入adb的全路径。

若执行以上命令后，输出了设备相关信息，则说明手机连接成功，可继续以下操作。

用如下命令可截取手机屏幕图片至SD卡保存：

adb shell screencap -p /mnt/sdcard/screencap.png

然后可用如下命令pull图片到电脑：

adb pull /mnt/sdcard/screencap.png C:/screencap.png

步骤2

是整个问题的关键。要计算出人偶与将要跳至的台面中心的距离，需要分别识别出人偶的位置(坐标)和台面中心的位置(坐标)。

我们以人偶最底部的一行的中心作为人偶的位置，如下图所示：

至于怎么识别出人偶的最底部，可以这样来操作。通过观察可发现，人偶底部的颜色的rgb值在(53, 57, 95)到(59, 61, 103)之间，因此我们逐行扫描各个像素点，找到rbg值在该区间的各行，最后一行即为人偶的底部了。得到了最底部的一行，自然就能算出该行的中心坐标。

接下来需要识别人偶将要跳至的平台的中心。要想得到该中心的坐标，我们只需要识别得到下图中的两个顶点vertex1和vertex2的坐标即可：

我们同样用从左往右，从上往下的顺序扫描各个像素点的方法来找出vertex1的坐标。扫描之前先获取整个背景的颜色的rgb值，取任意“空白”处即可(例如本人手机截图大小为1920x1080，可断定坐标为(40, 500)的点一定处于“空白”处。)。在扫描过程中一旦发现某处的颜色与背景色不一致，发生了“突变”，可断定该点即为vertex1。

我们把vertex1点的rgb值记录下来作为台面的背景色。在接下去的扫描过程中，我们开始关心当前扫描的点的rgb值是否和该记录值“相似”。“相似”则说明该点“属于”台面，而通过上图可发现，顶点vertex2是所有“属于”台面的点中，横坐标最小的点，这样vertex2的坐标也找到了。

显然，台面中心的横坐标等于vertex1的横坐标，而纵坐标等于vertex2的纵坐标。

步骤3

通过多次尝试，发现用如下公式转换距离dd(单位：px)为时间ss(单位：毫秒)比较合适：

s=d∗1.35

s=d∗1.35

步骤4

得到了触摸时间，我们还是借助adb工具来模拟触摸屏幕的行为，以下是相关命令：

adb shell input swipe 0 0 0 0 1000

以上命令的最后一个参数即为需要模拟按压屏幕的时长，单位是毫秒。

实现效果

成功连接手机至电脑(手机需开启USB调试)，并进入“跳一跳”游戏，然后到电脑上运行该代码即可自动“跳一跳”。

上一张截图：

完整代码

以下是完整代码，在本人手机(1920 * 1080 )下测试发现大多数情况都能正中靶心，少数情况不能命中靶心，极少数情况会跳出台面以外。其他分辨率的手机可能需要适当修改BACKGROUND_POS和DISTANCE_TO_TIME_RATIO参数大小。

import math

import os

import tempfile

import time

from functools import reduce

from PIL import Image

BACKGROUND_POS = (40, 500)

DISTANCE_TO_TIME_RATIO = 1.35

SCREENSHOT_PATH = tempfile.gettempdir() + "/screenshot.png"

def calculate_jump_distance():

im = Image.open(SCREENSHOT_PATH)

background_rgb = im.getpixel(BACKGROUND_POS)

role_pos_list = None

vertex1_pos = None

block_background_rgb = None

vertex2_pos = None

role_line_flag = True

for y in range(BACKGROUND_POS[1], im.height):

if role_pos_list and role_line_flag:

break

role_line_flag = True

vertex2_line_flag = True

for x in range(BACKGROUND_POS[0], im.width):

current_rgb = im.getpixel((x, y))

next_rgb = im.getpixel((x + 1, y)) if x + 1 < im.width else (0, 0, 0)

# 识别顶点1

if x > BACKGROUND_POS[0] and y > BACKGROUND_POS[1] and not vertex1_pos \

and not is_similar(background_rgb, current_rgb) and is_similar(current_rgb, next_rgb):

vertex1_pos = (x, y)

block_background_rgb = current_rgb

# 识别顶点2

if block_background_rgb and vertex2_line_flag and is_similar(current_rgb, block_background_rgb, 5):

vertex2_line_flag = False

if vertex2_pos:

if x < vertex2_pos[0] and vertex2_pos[0] - x < 20 and y - vertex2_pos[1] < 20:

vertex2_pos = (x, y)

else:

vertex2_pos = (x, y)

# 识别小人

if is_part_of_role(current_rgb):

if role_line_flag:

role_pos_list = []

role_line_flag = False

role_pos_list.append((x, y))

if len(role_pos_list) == 0:

raise Exception('无法识别小人位置！！！')

pos_sum = reduce((lambda o1, o2: (o1[0] + o2[0], o1[1] + o2[1])), role_pos_list)

role_pos = (int(pos_sum[0] / len(role_pos_list)), int(pos_sum[1] / len(role_pos_list)))

destination_pos = (vertex1_pos[0], vertex2_pos[1])

return int(linear_distance(role_pos, destination_pos))

def is_part_of_role(rgb):

return 53 < rgb[0] < 59 and 57 < rgb[1] < 61 and 95 < rgb[2] < 103

def linear_distance(xy1, xy2):

return math.sqrt(pow(xy1[0] - xy2[0], 2) + pow(xy1[1] - xy2[1], 2))

def is_similar(rgb1, rgb2, degree=10):

return abs(rgb1[0] - rgb2[0])