就足以兑现自动跳了,近年来程序分成

眼前开销的有所代码都已经上传到了GitHub。欢迎我们来Star

脚下开销的拥有代码都已经上传到了GitHub。欢迎咱们来Star

https://github.com/GiantLiu/AutoJump

https://github.com/GiantLiu/AutoJump

近来程序分成“全自动版本”和“半活动版本”

眼下程序分成“全自动版本”和“半机动版本”

电动版本

机关版本

WeChat.AutoJump.CMDApp

WeChat.AutoJump.CMDApp

当手机总是好后,打开微信跳一跳

当手机总是好后,打开微信跳一跳

点击”起头游戏”后。运行此程序。就可以实现自动跳了

点击”开首游戏”后。运行此程序。就足以兑现全自动跳了

半电动版本

半机关版本

WeChat.AutoJump.WinApp

WeChat.AutoJump.WinApp

此版本需要鼠标左键点小黑人的底部,鼠标右键点目标位的中坚

此版本需要鼠标左键点小黑人的平底,鼠标右键点目的位的着力

然后程序就会自动跳到相应的岗位

接下来程序就会自行跳到相应的职位

 

 

次第原理
1。将手机点击到《跳一跳》小程序界面;点击“开首游戏”后
2。用Adb工具拿到当前手机的截图,半下载到本地
3.1。如倘若机关版本,那么就要用鼠标左右键来点击开首和对象地方
接下来程序会自行算出要跳动的相距与要点击屏幕的时刻。
3.2。假设是电动版本,那么程序会自动算出小黑人的职位与对象的骨干点,
下一场自动算距离与点击屏幕的年月。

先后原理
1。将手机点击到《跳一跳》小程序界面;点击“起先游戏”后
2。用Adb工具得到当前手机的截图,半下载到本地
3.1。淌假若机动版本,那么快要用鼠标左右键来点击起始和对象地方
然后程序会自动算出要跳动的距离与要点击屏幕的时刻。
3.2。假使是自动版本,那么程序会活动算出小黑人的地点与目的的为主点,
下一场自动算距离与点击屏幕的流年。

4。用Adb工具向无绳电话机发送点击屏幕蓄力命令,完成一次跳动

4。用Adb工具向无绳电话机发送点击屏幕蓄力命令,完成五遍跳动

眼下先后只可以协助Android设备,IOS设备只写了接口,还未曾落实
步骤:

时下先后只好襄助Android设备,IOS设备只写了接口,还尚未落实
步骤:

  • 安卓手机打开USB调试,设置》开发者选项》USB调试
  • 总括机与手机USB线连接,确保实施adb devices可以找到设备id
  • 安卓手机打开USB调试,设置》开发者选项》USB调试
  • 微机与手机USB线连接,确保实施adb devices可以找到设备id

**

 

  • 界面转至微信跳一跳游戏,点击开头游戏
    运转活动/半自动版本程序,就足以起来游戏之路

    图片 1

  •  
  • 界面转至微信跳一跳游戏,点击先河游戏
    运作活动/半自行版本程序,就可以最先游戏之路

    图片 2

  •  

代码关键实现
1。通过adb得到手机的屏幕截图,其实就是向无绳电话机发送有关的授命

**

  第一条命令是把屏幕的截图以png格式保存到手机SD卡
  第二条命令是把手机SD卡里面的图片下载到地头硬盘对应的目录
  第三条命令是把手机里的截图删除
  第四条命令是殡葬屏幕按压命令
从X:100,Y:100以此职务向X200,Y:200这多少个职位移动,其中时间为500皮秒

 

adb shell screencap -p /sdcard/1.png
adb pull /sdcard/1.png D:/Download/
adb shell rm /sdcard/1.png
adb shell input swipe 100 100 200 200 500

代码关键实现
1。通过adb拿到手机的屏幕截图,其实就是向无绳电话机发送有关的指令

此间是.net发送命令相关代码

  第一条命令是把屏幕的截图以png格式保存到手机SD卡
  第二条命令是把手机SD卡里面的图片下载到地头硬盘对应的目录
  第三条命令是把手机里的截图删除
  第四条命令是殡葬屏幕按压命令
从X:100,Y:100以此职务向X200,Y:200这一个职位移动,其中时间为500毫秒

图片 3图片 4

adb shell screencap -p /sdcard/1.png
adb pull /sdcard/1.png D:/Download/
adb shell rm /sdcard/1.png
adb shell input swipe 100 100 200 200 500
public string AdbCommand(string arg)
        {
            using (Process process = new Process())
            {
                var adbDirectoryPath = Path.Combine(AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory, "AndoridAdb");
                var adbPath = Path.Combine(adbDirectoryPath, "adb.exe");
                process.StartInfo.FileName = adbPath;
                process.StartInfo.Arguments = arg;
                process.StartInfo.UseShellExecute = false;
                process.StartInfo.RedirectStandardInput = true;   //重定向标准输入   
                process.StartInfo.RedirectStandardOutput = true;  //重定向标准输出   
                process.StartInfo.RedirectStandardError = true;   //重定向错误输出
                process.StartInfo.CreateNoWindow = true;
                process.Start();
                var result = process.StandardOutput.ReadToEnd();
                process.WaitForExit();
                process.Close();
                return result;
            }
        }

此间是.net发送命令相关代码

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图片 5图片 6

2。假即使活动版本,那么要先鼠标左键点小黑人的最底层,然后鼠标右键点目的地点的中级。
点完右键后。程序会自行算出两点期间离开与时间。然后就跳一步了。这么些从未什么技艺问题

图片 7😉

3。假假使自行版本,这反第一步,你得到屏幕截图后。要分析出小黑人的职位
本人这边的话。就用了EmguCV (OpenCV的.net调用)。
大家能够用到OpenCV的沙盘匹配。MatchTemplate方法
模板的话。随便找一张屏幕截图,用PS把小黑人扣出来。保存为图片就足以了
MatchTemplate会找出异常最高的点。然后提交坐标,那样,大家就可以算出小黑人的着力岗位了

public string AdbCommand(string arg)
        {
            using (Process process = new Process())
            {
                var adbDirectoryPath = Path.Combine(AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory, "AndoridAdb");
                var adbPath = Path.Combine(adbDirectoryPath, "adb.exe");
                process.StartInfo.FileName = adbPath;
                process.StartInfo.Arguments = arg;
                process.StartInfo.UseShellExecute = false;
                process.StartInfo.RedirectStandardInput = true;   //重定向标准输入   
                process.StartInfo.RedirectStandardOutput = true;  //重定向标准输出   
                process.StartInfo.RedirectStandardError = true;   //重定向错误输出
                process.StartInfo.CreateNoWindow = true;
                process.Start();
                var result = process.StandardOutput.ReadToEnd();
                process.WaitForExit();
                process.Close();
                return result;
            }
        }

图片 8图片 9

图片 10😉

var tempGrayPath = Path.Combine(AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory, "Template", "Current.png");

            var tempGrayImg = new Image<Rgb, byte>(tempGrayPath);

            var match = img.MatchTemplate(tempGrayImg, TemplateMatchingType.CcorrNormed);

            double min = 0, max = 0;
            Point maxp = new Point(0, 0);//最好匹配的点
            Point minp = new Point(0, 0);
            CvInvoke.MinMaxLoc(match, ref min, ref max, ref minp, ref maxp);
            Console.WriteLine(min + " " + max);
            CvInvoke.Rectangle(img, new Rectangle(maxp, new Size(tempGrayImg.Width, tempGrayImg.Height)), new MCvScalar(0, 0, 255), 3);

            var startPoint = new Point();
            startPoint.X = maxp.X + (int)(tempGrayImg.Width / 2.0);
            startPoint.Y = maxp.Y + tempGrayImg.Height - 2;
            CvInvoke.Rectangle(img, new Rectangle(startPoint, new Size(1, 1)), new MCvScalar(0, 0, 0), 3);

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2。倘使是全自动版本,那么要先鼠标左键点小黑人的底层,然后鼠标右键点目的地方的高中级。
点完右键后。程序会自行算出两点期间距离与时光。然后就跳一步了。那些没有什么技巧问题

图片 11

3。假诺是机动版本,这反第一步,你拿到屏幕截图后。要分析出小黑人的岗位
自我这里的话。就用了EmguCV (OpenCV的.net调用)。
俺们得以用到OpenCV的沙盘匹配。MatchTemplate方法
模板的话。随便找一张屏幕截图,用PS把小黑人扣出来。保存为图片就足以了
MatchTemplate会找出分外最高的点。然后交到坐标,这样,大家就足以算出小黑人的基本岗位了

4。目的地点总结,
这也是先后最复杂的局部了,
我的兑现步骤为
1:先把图片裁剪到只保留中间的1/3实用分析区域
2:看小黑人在屏幕的左边如故右手,那么目的就会在相反的区域。这样我们就可以把对象区域的图样剪切下来

图片 12图片 13

图片 14图片 15

图片 16😉

////裁剪查找区域
            ////原图片1/3以下,小黑人以上
            var newImgStart = imgHeightSplit;
            var newImgEnd = maxp.Y + tempGrayImg.Height;
            var newImgHeight = newImgEnd - newImgStart;
            Rectangle rect = new Rectangle(0, newImgStart, img.Width, newImgHeight);

            CvInvoke.cvSetImageROI(sourceImg, rect);
            var newImg = new Image<Rgb, byte>(sourceImg.Width, newImgHeight);
            CvInvoke.cvCopy(sourceImg, newImg, IntPtr.Zero);



            ////看小黑人在程序的左边还是右边
            ////如果在左边,那目标点就在图片的右边
            bool targetInLeft = true;
            if (maxp.X < imgWidthCenter) targetInLeft = false;

            Rectangle halfRect;
            if (targetInLeft)
                halfRect = new Rectangle(0, 0, imgWidthCenter, newImgHeight);
            else
                halfRect = new Rectangle(imgWidthCenter, 0, imgWidthCenter, newImgHeight);

            CvInvoke.cvSetImageROI(newImg, halfRect);
            var halfImg = new Image<Rgb, byte>(imgWidthCenter, newImgHeight);
            CvInvoke.cvCopy(newImg, halfImg, IntPtr.Zero);
var tempGrayPath = Path.Combine(AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory, "Template", "Current.png");

            var tempGrayImg = new Image<Rgb, byte>(tempGrayPath);

            var match = img.MatchTemplate(tempGrayImg, TemplateMatchingType.CcorrNormed);

            double min = 0, max = 0;
            Point maxp = new Point(0, 0);//最好匹配的点
            Point minp = new Point(0, 0);
            CvInvoke.MinMaxLoc(match, ref min, ref max, ref minp, ref maxp);
            Console.WriteLine(min + " " + max);
            CvInvoke.Rectangle(img, new Rectangle(maxp, new Size(tempGrayImg.Width, tempGrayImg.Height)), new MCvScalar(0, 0, 255), 3);

            var startPoint = new Point();
            startPoint.X = maxp.X + (int)(tempGrayImg.Width / 2.0);
            startPoint.Y = maxp.Y + tempGrayImg.Height - 2;
            CvInvoke.Rectangle(img, new Rectangle(startPoint, new Size(1, 1)), new MCvScalar(0, 0, 0), 3);

View Code

图片 17😉

图片 18

View
Code

 

图片 19

5。然后我们由此像素分析,找到对象的巅峰
原理是:首个点与后一个点相比,看变化大小
假若生成大小超越一个值。就以为是目的位了(跳一跳背景是潜移默化的)
这里是方块点。顶点就是一个点。当即便目的为圆体的时候
这顶度也能有几个像素的Y轴都是平等的。那么大家要把有多少个一律的找出来。取中间地点,算为终点
图片 20

4。目的地点总计,
这也是先后最复杂的有些了,
自家的贯彻步骤为
1:先把图片裁剪到只保留中间的1/3管用分析区域
2:看小黑人在屏幕的左侧仍旧左边,那么目标就会在相反的区域。这样大家就足以把对象区域的图片剪切下来

图片 21图片 22

图片 23图片 24

Point topPoint = new Point();
            for (int i = 0; i < halfImg.Rows; i++)
            {
                for (int j = 0; j < halfImg.Cols - 1; j++)
                {
                    var cur = halfImg[i, j];
                    var next = halfImg[i, j + 1];
                    if (Math.Abs(RgbHelp.GetDiff(cur, next)) > 2)
                    {
                        var x = 2;
                        next = halfImg[i, j + x];
                        while (Math.Abs(RgbHelp.GetDiff(cur, next)) > 2)
                        {
                            x++;
                            next = halfImg[i, j + x];
                        }
                        topPoint.Y = i;
                        topPoint.X = j + (int)(x / 2.0);
                        break;
                    }
                }
                if (!topPoint.IsEmpty) break;
            }
            CvInvoke.Rectangle(halfImg, new Rectangle(topPoint, new Size(1, 1)), new MCvScalar(0, 0, 255), 3);

            ////这个顶点在原图中的位置
            var oldTopX = topPoint.X;
            if (!targetInLeft) oldTopX += imgWidthCenter;
            var oldTopY = topPoint.Y + imgHeightSplit;
            var oldTopPoint = new Point(oldTopX, oldTopY);
            CvInvoke.Rectangle(img, new Rectangle(oldTopPoint, new Size(1, 1)), new MCvScalar(0, 0, 255), 3);
////裁剪查找区域
            ////原图片1/3以下,小黑人以上
            var newImgStart = imgHeightSplit;
            var newImgEnd = maxp.Y + tempGrayImg.Height;
            var newImgHeight = newImgEnd - newImgStart;
            Rectangle rect = new Rectangle(0, newImgStart, img.Width, newImgHeight);

            CvInvoke.cvSetImageROI(sourceImg, rect);
            var newImg = new Image<Rgb, byte>(sourceImg.Width, newImgHeight);
            CvInvoke.cvCopy(sourceImg, newImg, IntPtr.Zero);



            ////看小黑人在程序的左边还是右边
            ////如果在左边,那目标点就在图片的右边
            bool targetInLeft = true;
            if (maxp.X < imgWidthCenter) targetInLeft = false;

            Rectangle halfRect;
            if (targetInLeft)
                halfRect = new Rectangle(0, 0, imgWidthCenter, newImgHeight);
            else
                halfRect = new Rectangle(imgWidthCenter, 0, imgWidthCenter, newImgHeight);

            CvInvoke.cvSetImageROI(newImg, halfRect);
            var halfImg = new Image<Rgb, byte>(imgWidthCenter, newImgHeight);
            CvInvoke.cvCopy(newImg, halfImg, IntPtr.Zero);

View Code

View Code

图片 25

图片 26

 

 

找到了有关的点。统计小黑人与目的的离开就不是难事了
下一场就是殡葬跳的命令,一个步骤就完了了
图片 27

5。然后大家透过像素分析,找到对象的极端
规律是:首个点与后一个点相比较,看变化大小
设若生成大小领先一个值。就以为是目的位了(跳一跳背景是潜移默化的)
此地是方块点。顶点就是一个点。当假使目的为圆体的时候
这顶度也能有多少个像素的Y轴都是千篇一律的。那么我们要把有多少个一样的找出来。取中间地方,算为巅峰
图片 28

图片 29

图片 30图片 31

 

图片 32😉

Point topPoint = new Point();
            for (int i = 0; i < halfImg.Rows; i++)
            {
                for (int j = 0; j < halfImg.Cols - 1; j++)
                {
                    var cur = halfImg[i, j];
                    var next = halfImg[i, j + 1];
                    if (Math.Abs(RgbHelp.GetDiff(cur, next)) > 2)
                    {
                        var x = 2;
                        next = halfImg[i, j + x];
                        while (Math.Abs(RgbHelp.GetDiff(cur, next)) > 2)
                        {
                            x++;
                            next = halfImg[i, j + x];
                        }
                        topPoint.Y = i;
                        topPoint.X = j + (int)(x / 2.0);
                        break;
                    }
                }
                if (!topPoint.IsEmpty) break;
            }
            CvInvoke.Rectangle(halfImg, new Rectangle(topPoint, new Size(1, 1)), new MCvScalar(0, 0, 255), 3);

            ////这个顶点在原图中的位置
            var oldTopX = topPoint.X;
            if (!targetInLeft) oldTopX += imgWidthCenter;
            var oldTopY = topPoint.Y + imgHeightSplit;
            var oldTopPoint = new Point(oldTopX, oldTopY);
            CvInvoke.Rectangle(img, new Rectangle(oldTopPoint, new Size(1, 1)), new MCvScalar(0, 0, 255), 3);

图片 33😉

View
Code

图片 34

 

找到了有关的点。统计小黑人与对象的离开就不是难题了
接下来就是发送跳的吩咐,一个手续就完事了
图片 35

图片 36

 

 

出处:http://www.cnblogs.com/liuju150/p/WeChat-AutoJump\_Net-OpenCV.html

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