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基于VS+Opencv2.4.10微信跳一跳輔助工具

 更新時間:2018年01月10日 11:00:01   作者:att0206  
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了基于VS+Opencv2.4.10微信跳一跳輔助工具,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

最近微信的跳一跳小程序可謂火了一把,不是因為它本身多好玩,而是有大部分的程序員們加入其中,利用各種領(lǐng)域方法,實(shí)現(xiàn)了微信跳一跳的外掛,分?jǐn)?shù)輕松上千或上萬。之前也看了基于Python開源的代碼,GitHub上現(xiàn)在的star已經(jīng)快超過1W了,簡直不敢想。趁著今天禮拜天,在實(shí)驗室中也簡單的實(shí)現(xiàn)了一下微信跳一跳的輔助工具,精度還不夠高,我跑了一下才到90,純屬娛樂好玩的,后期再繼續(xù)改進(jìn),主要是依賴C++來實(shí)現(xiàn)了一下。
環(huán)境: Win10+VS2012+Opencv2.4.10+ADB工具
環(huán)境的搭建請查閱相關(guān)資料!

主要思路:

通過adb圖像獲取部分大家可以查閱相關(guān)資料,代碼也很簡單:

adb shell screencap -p /sdcard/autojump.png
adb pull /sdcard/autojump.png

利用上面兩行代碼即可將手機(jī)當(dāng)前的屏幕進(jìn)行截圖并且上傳到工程文件路徑下。

首先就是在上傳的autojump.png圖片上進(jìn)行模板匹配,匹配出小人,并計算小人的坐標(biāo);
然后就是通過Canny()函數(shù)進(jìn)行圖像的邊緣檢測,這里使用的閾值為5,10基本可以檢測出所有邊緣信息;
然后根據(jù)一般下一個要跳的地點(diǎn)始終在小人的左半屏或又半屏部分這一先驗知識,來進(jìn)行查找范圍的確定,進(jìn)行行掃描,掃描到的第一個值為255的即返回當(dāng)前坐標(biāo)值;然后通過計算與小人坐標(biāo)的距離即可得到下一步要跳躍的距離,(注:本代碼中在下一個坐標(biāo)的縱坐標(biāo)進(jìn)行+50處理,由于本文中只利用了一個關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行測試的,這樣做是顯然不合理的,接下來可以再利用第二個關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行下一個跳躍目標(biāo)中心點(diǎn)的計算),由于本人手機(jī)是1080*1920的所以再得到距離過后乘以一個跳躍系數(shù)1.35,(這里不同分辨率的手機(jī)系數(shù)是不一樣的),這樣就得到了跳躍按壓時間,從而通過system()命令進(jìn)行調(diào)用ADB工具進(jìn)行與手機(jī)通訊實(shí)現(xiàn)模擬人的點(diǎn)擊。本文僅僅是簡單的實(shí)現(xiàn)了一下看看效果,如果想跑高分還得進(jìn)行代碼的優(yōu)化與更改!其次因為每次按壓的地點(diǎn)肯定是不一樣的,而本文也采用簡單的同一位置按壓,這樣做很容易被騰訊反作弊給查出來的,所以這里可以添加一個隨機(jī)數(shù)從而可以簡單的避免位置重復(fù)!

代碼如下:

/*
 時間:2018-1-7
 地點(diǎn):SHNU
 功能:wechat簡單跳一跳C++代碼的實(shí)現(xiàn),有待改進(jìn),僅供學(xué)習(xí)之用!歡迎大家提出新算法
*/

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<math.h>

using namespace cv;
using namespace std;

//全局變量定義區(qū)
Mat srcImage;
Mat dstImage;
Mat Character;
//get_screenshot();獲取手機(jī)上的圖像
void get_screenshot();
//Canny_Dec();邊緣檢測
void Canny_Dec(Mat& srcImage);
//獲取Character坐標(biāo)
Point get_Character_Loc(Mat& srcImage,Mat& Tem_img);
//獲取下一個要跳的點(diǎn)
Point get_next_img_Loc(Mat& srcImage,Point& Character_Loc);
//計算距離
int get_distance(Point& first_point,Point& next_point);
//跳躍
void jump(int&g_distance);
int main(int argc,char** argv)
{
 system("color 3F");
 while (true)
 {
 get_screenshot();
 srcImage = imread("autojump.png");
 dstImage = srcImage.clone();
 Character = imread("./Template/character.png");
 //imshow("Character",Character);
 //cvtColor(srcImage,srcImage,CV_BGR2GRAY);
 Point next_p = get_Character_Loc(srcImage,Character);
 cout<<"next_p:"<<1111<<endl;

 Point get_next = get_next_img_Loc(srcImage,next_p);

 int g_distance = get_distance(next_p,get_next);

 jump(g_distance);
 //cout<<"get_next_img_Loc:"<<get_next<<endl;
 circle(dstImage,get_next,8,Scalar(0,221,2));
 //imshow("test",dstImage);
 imwrite("Canny.png",dstImage);
 _sleep(1500);
 }
 return 0;
}

void get_screenshot()
{
 system("adb shell screencap -p /sdcard/autojump.png");
 system("adb pull /sdcard/autojump.png");
}

Point get_Character_Loc(Mat& srcImage,Mat& Tem_img)
{
 matchTemplate(srcImage,Tem_img,dstImage,CV_TM_SQDIFF);
 double minVal,maxVal;
 Point minLoc,maxLoc,matchLoc;
 minMaxLoc(dstImage,&minVal,&maxVal,&minLoc,&maxLoc,Mat());
 matchLoc = minLoc; //matchLoc是最佳匹配的區(qū)域左上角點(diǎn)

 rectangle(srcImage,Rect(matchLoc,Size(Character.cols,Character.rows)),Scalar(255,255,0),1,8,0);
 //Canny(srcImage,srcImage,1,10);
 putText(srcImage,"Wang",Point(matchLoc.x+Character.cols*0.5,matchLoc.y+Character.rows),1,2,Scalar(0,0,255));//畫出Character小人的坐標(biāo)
 return Point(matchLoc.x+Character.cols*0.5,matchLoc.y+Character.rows);
}

Point get_next_img_Loc(Mat& srcImage,Point& Character_Loc)
{
 cout<<"get_next_img_Loc"<<endl;
 cvtColor(srcImage,srcImage,CV_BGR2GRAY);
 Canny(srcImage,srcImage,5,10);
 imwrite("get_next_img_Loc.png",srcImage);
 //imshow("get",srcImage);
 cout<<"Character_Loc.x:"<<Character_Loc.x<<endl;
 if(Character_Loc.x < 540)
 {
  for(int j = int(srcImage.rows*0.2);j<int(srcImage.rows*0.8);j++)
  {
   uchar* data = srcImage.ptr<uchar>(j);
   for(int i = 1079;i > 540 ;i--)
   {

    if(data[i] == 255)
    {
     return Point(i,j);
     //cout<<"Point:"<<Point(i,j)<<endl;
    }
   }
  }
 }
 else
 {
  for(int j = int(srcImage.rows*0.2);j<int(srcImage.rows*0.8);j++)
  {
   uchar* data = srcImage.ptr<uchar>(j);
   for(int i = 0;i<540;i++)
   {
    if(data[i] == 255)
     return Point(i,j);
   }
  }
 }
}

int get_distance(Point& first_point,Point& next_point)
{
 int A = first_point.x - next_point.x;
 int B = first_point.y - (next_point.y+50);
 return int(pow(pow(A,2)+pow(B,2),0.5));
}

void jump(int&g_distance)
{
 char AA[50];
 int distance_ = g_distance * 1.35;
 sprintf(AA,"adb shell input swipe 320 410 320 410 %d",distance_);
 cout<<AA<<endl;
 system(AA);
}

邊緣檢測圖片:

這里寫圖片描述

下一個關(guān)鍵點(diǎn)定位:

這里寫圖片描述

上圖中畫出的小圈圈,不太清晰,將就著看下!小菜水平有限,僅僅是基于好玩就弄了下!

結(jié)果:用開源的隨便跑跑幾百,自己的怎么跑,90 【累哭】

這里寫圖片描述

華麗的分割線————————————————

又來更新一下啦!

晚上不想看論文就想到了之前的跳一跳,經(jīng)過一邊顯示命令窗口輸出和一邊顯示Canny()邊緣化處理終于找到了上次跑的分?jǐn)?shù)低的原因啦!

主要原因如下所示:

這里寫圖片描述

如上所示,由于之前選取的Canny()中的閾值為1和10,這導(dǎo)致一旦要跳到的下一個目標(biāo)物體的顏色和背景色很接近時就很容易使得邊緣的梯度小于10,因此就不會被認(rèn)為是邊緣,從而導(dǎo)致上面的這種情況出現(xiàn)。索性今天就將閾值設(shè)為3和8,并在Canny()函數(shù)前面加上了一個高斯濾波器。如下:

GaussianBlur(srcImage,srcImage,Size(3,3),0);

還有就是上面的_sleep(1500)函數(shù),這里如果閑時間比較久的話也是可以改為1000的,速度上有所提升。
同時加上按壓位置的隨機(jī)數(shù),使得每次按壓點(diǎn)都是在(320,410)—(350,460)之間。代碼如下:

 int rand_x = int(320+rand()%50); //加上隨機(jī)數(shù)使得每次按壓都是在點(diǎn)(320,410)-(370,460)之間
 int rand_y = int(410+rand()%50);
 sprintf(AA,"adb shell input swipe %d %d %d %d %d",rand_x,rand_y,rand_x,rand_y,distance_);

如下圖所示:

由上圖可知,每次按壓的位置都是在變的。

完整版代碼如下:

/*
 時間:2018-1-7
 地點(diǎn):SHNU
 功能:wechat簡單跳一跳C++代碼的實(shí)現(xiàn),有待改進(jìn),僅供學(xué)習(xí)之用!歡迎大家提出新算法
*/

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<math.h>
#include<stdlib.h>//rand()隨機(jī)數(shù)頭文件

using namespace cv;
using namespace std;

//全局變量定義區(qū)
Mat srcImage;
Mat dstImage;
Mat Character;

static int i = 0;
//get_screenshot();獲取手機(jī)上的圖像
void get_screenshot();
//Canny_Dec();邊緣檢測
void Canny_Dec(Mat& srcImage);
//獲取Character坐標(biāo)
Point get_Character_Loc(Mat& srcImage,Mat& Tem_img);
//獲取下一個要跳的點(diǎn)
Point get_next_img_Loc(Mat& srcImage,Point& Character_Loc);
//計算距離
int get_distance(Point& first_point,Point& next_point);
//跳躍
void jump(int&g_distance);
int main(int argc,char** argv)
{
 system("color 3F");
 while (true)
 {
 get_screenshot();
 srcImage = imread("autojump.png");
 dstImage = srcImage.clone();
 Character = imread("./Template/character.png");
 //imshow("Character",Character);
 //cvtColor(srcImage,srcImage,CV_BGR2GRAY);
 Point next_p = get_Character_Loc(srcImage,Character);
 //cout<<"next_p:"<<1111<<endl;

 Point get_next = get_next_img_Loc(srcImage,next_p);

 int g_distance = get_distance(next_p,get_next);

 jump(g_distance);
 //cout<<"get_next_img_Loc:"<<get_next<<endl;
 circle(dstImage,get_next,8,Scalar(0,221,2));
 //imshow("test",dstImage);
 imwrite("Canny.png",dstImage);
 _sleep(1000);
 }
 return 0;
}

void get_screenshot()
{
 system("adb shell screencap -p /sdcard/autojump.png");
 system("adb pull /sdcard/autojump.png");
}

Point get_Character_Loc(Mat& srcImage,Mat& Tem_img)
{
 matchTemplate(srcImage,Tem_img,dstImage,CV_TM_SQDIFF);
 double minVal,maxVal;
 Point minLoc,maxLoc,matchLoc;
 minMaxLoc(dstImage,&minVal,&maxVal,&minLoc,&maxLoc,Mat());
 matchLoc = minLoc; //matchLoc是最佳匹配的區(qū)域左上角點(diǎn)
 cout<<"maxVal:"<<maxVal<<endl;
 rectangle(srcImage,Rect(matchLoc,Size(Character.cols,Character.rows)),Scalar(255,255,0),1,8,0);
 //Canny(srcImage,srcImage,1,10);
 putText(srcImage,"Wang",Point(matchLoc.x+Character.cols*0.5,matchLoc.y+Character.rows),1,2,Scalar(0,0,255));//畫出Character小人的坐標(biāo)
 return Point(matchLoc.x+Character.cols*0.5,matchLoc.y+Character.rows);
}

Point get_next_img_Loc(Mat& srcImage,Point& Character_Loc)
{
 cout<<"get_next_img_Loc"<<endl;
 cvtColor(srcImage,srcImage,CV_BGR2GRAY);
 GaussianBlur(srcImage,srcImage,Size(3,3),0);
 Canny(srcImage,srcImage,3,8);
 char AA[30];
 sprintf(AA,"get_next_img_Loc_%d.png",i);
 cout<<AA<<endl;
 imwrite(AA,srcImage);
 i++;
 //imshow("get",srcImage);
 cout<<"Character_Loc.x:"<<Character_Loc.x<<endl;
 if(Character_Loc.x < 540)
 {
  for(int j = int(srcImage.rows*0.2);j<int(srcImage.rows*0.8);j++)
  {
   uchar* data = srcImage.ptr<uchar>(j);
   for(int i = 1079;i > 540 ;i--)
   {    
    if(data[i] == 255)
    {
     return Point(i,j);
     //cout<<"Point:"<<Point(i,j)<<endl;
    }
   }
  }
 }
 else
 {
  for(int j = int(srcImage.rows*0.2);j<int(srcImage.rows*0.8);j++)
  {
   uchar* data = srcImage.ptr<uchar>(j);
   for(int i = 0;i<540;i++)
   {
    if(data[i] == 255)
     return Point(i,j);
   }
  }
 }
 return Character_Loc;
}

int get_distance(Point& first_point,Point& next_point)
{
 int A = first_point.x - next_point.x;
 int B = first_point.y - (next_point.y+50);
 return int(pow(pow(A,2)+pow(B,2),0.5));
}

void jump(int&g_distance)
{
 char AA[50];
 int distance_ = g_distance * 1.35;
 int rand_x = int(320+rand()%50); //加上隨機(jī)數(shù)使得每次按壓都是在點(diǎn)(320,410)-(370,460)之間
 int rand_y = int(410+rand()%50);
 sprintf(AA,"adb shell input swipe %d %d %d %d %d",rand_x,rand_y,rand_x,rand_y,distance_);
 cout<<AA<<endl;
 system(AA);
}

通過測試效果如下:輕松得榜首,到五百多時程序依然可以一直在運(yùn)行,我覺得時間太長,所以就直接弄掛了。不過并不影響榜首的位置!上圖:

總結(jié):主要本人剛好也是視覺圖像方向的,哈哈,就閑的無聊測試了一把,經(jīng)過更改和測試。如果不遇到那種與背景色特別相近的,上榜首是沒問題的! 嗯,說了這么多,這個博客也就到此結(jié)束啦,有問題歡迎留言!

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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