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，實現(xiàn)了微信跳一跳的外掛，分數(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，在實驗室中也簡單的實現(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，主要是依賴C++來實現(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當前的屏幕進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圖片上進行模板匹配，匹配出小人，并計算小人的坐標；
然后就是通過Canny()函數(shù)進行圖像的邊緣檢測，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始終在小人的左半屏或又半屏部分這一先驗知識，來進行查找范圍的確定，進行行掃描，掃描到的第一個值為255的即返回當前坐標值；然后通過計算與小人坐標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的縱坐標進行+50處理，由于本文中只利用了一個關(guān)鍵點進行測試的，這樣做是顯然不合理的，接下來可以再利用第二個關(guān)鍵點進行下一個跳躍目標中心點的計算），由于本人手機是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()命令進行調(diào)用ADB工具進行與手機通訊實現(xiàn)模擬人的點擊。本文僅僅是簡單的實現(xiàn)了一下看看效果，如果想跑高分還得進行代碼的優(yōu)化與更改！其次因為每次按壓的地點肯定是不一樣的，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數(shù)從而可以簡單的避免位置重復！
代碼如下：
/*
時間：2018-1-7
地點：SHNU
功能：wechat簡單跳一跳C++代碼的實現(xiàn)，有待改進，僅供學習之用！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();獲取手機上的圖像
void get_screenshot();
//Canny_Dec();邊緣檢測
void Canny_Dec(Mat& srcImage);
//獲取Character坐標
Point get_Character_Loc(Mat& srcImage,Mat& Tem_img);
//獲取下一個要跳的點
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
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
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：
下一個關(guān)鍵點定位：
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】
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數(shù)低的原因啦！
主要原因如下所示：
如上所示，由于之前選取的Canny()中的閾值為1和10，這導致一旦要跳到的下一個目標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，因此就不會被認為是邊緣，從而導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數(shù)，使得每次按壓點都是在(320,410)—(350,460)之間。代碼如下：
int rand_x = int(320+rand()%50); //加上隨機數(shù)使得每次按壓都是在點（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：SHNU
功能：wechat簡單跳一跳C++代碼的實現(xiàn)，有待改進，僅供學習之用！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();獲取手機上的圖像
void get_screenshot();
//Canny_Dec();邊緣檢測
void Canny_Dec(Mat& srcImage);
//獲取Character坐標
Point get_Character_Loc(Mat& srcImage,Mat& Tem_img);
//獲取下一個要跳的點
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
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
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); //加上隨機數(shù)使得每次按壓都是在點（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，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
本文介紹了“C++讀寫.mat文件的方法”，需要的朋友可以參考一下2013-03-03
下面小編就為大家?guī)硪黄粋€string類的簡單實現(xiàn)案例。小編覺得挺不錯的現(xiàn)在就分享給大家，也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧2017-01-01
C語言動態(tài)與靜態(tài)分別實現(xiàn)通訊錄詳細過程
這篇文章主要為大家介紹了C語言動態(tài)與靜態(tài)分別實現(xiàn)通訊錄，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下，希望能夠給你帶來幫助2022-02-02
VS?Code+msys2配置Windows系統(tǒng)下C/C++開發(fā)環(huán)境
我們在windows10中使用VS Code做C++程序開發(fā)過程中,需要安裝MSYS2和MinGW,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于VS?Code+msys2配置Windows系統(tǒng)下C/C++開發(fā)環(huán)境的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下2022-12-12
c++中#include <>與#include""的區(qū)別詳細解析
<>先去系統(tǒng)目錄中找頭文件，如果沒有在到當前目錄下找。所以像標準的頭文件 stdio.h、stdlib.h等用這個方法2013-10-10
這篇文章主要為大家介紹了c++?對象在棧上還是在堆上問題分析,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進步,早日升職加薪2023-11-11
這篇文章主要介紹了linux C 打印錯誤信息和標準輸入輸出詳細介紹的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下2016-12-12
本文給大家介紹C++/CLI在vs上的安裝和初步使用，本文通過圖文并茂的形式給大家介紹的非常詳細，對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友參考下吧2021-07-07
這篇文章主要介紹了全面了解C語言?static?關(guān)鍵字，文章首先通過先介紹一下頭文件的創(chuàng)建展開主題的詳細內(nèi)容，需要的小伙伴可以參考一下2022-04-04
這篇文章主要為大家介紹了C語言實現(xiàn)簡易通訊錄的完整流程，此通訊錄還可以增容，并且每個環(huán)節(jié)都有完整代碼，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助2022-05-05