如何用python玩跳一跳

如何用Python玩跳一跳

使用Python玩跳一跳的方法包括：准备开发环境、通过ADB连接手机、获取游戏截图、图像处理与分析、计算跳跃距离、模拟点击操作。其中，通过ADB连接手机是关键步骤之一，它不仅能获取游戏截图，还能控制模拟点击操作。

要使用Python玩跳一跳，首先需要安装并配置ADB（Android Debug Bridge），然后通过Python脚本连接手机，获取游戏截图并进行图像处理和分析，计算跳跃距离，最后通过ADB模拟点击操作实现跳跃。具体步骤如下：

一、准备开发环境

在开始之前，需要确保计算机上已安装Python和ADB。可以通过以下命令安装所需的Python库：

pip install pillow numpy opencv-python

这些库将用于图像处理和分析。此外，还需要配置ADB环境变量，以便在命令行中使用ADB命令。

二、通过ADB连接手机

首先，启用手机的开发者选项和USB调试模式，然后将手机通过USB线连接到计算机。使用以下命令确认ADB是否正确连接到手机：

adb devices

如果设备列表中显示了手机的序列号，说明连接成功。

三、获取游戏截图

使用以下命令从手机中获取游戏截图并保存到本地：

import os
def get_screenshot():
    os.system('adb shell screencap -p /sdcard/screenshot.png')
    os.system('adb pull /sdcard/screenshot.png')

该函数通过ADB命令获取手机屏幕截图并将其保存到本地计算机。

四、图像处理与分析

使用Pillow库读取截图，并通过OpenCV和NumPy进行图像处理和分析，以识别当前棋子的位置和目标位置：

from PIL import Image
import numpy as np
import cv2
def process_image(image_path):
    image = Image.open(image_path)
    image = np.array(image)
    # 转换为灰度图像
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 使用Canny边缘检测
    edges = cv2.Canny(gray_image, 50, 150)
    # 使用Hough变换检测直线
    lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 100, minLineLength=50, maxLineGap=10)
    # 在图像上绘制检测到的直线
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
    return image

该函数读取截图并通过边缘检测和Hough变换识别图像中的直线。可以根据实际需要进一步处理图像，识别棋子和目标的位置。

五、计算跳跃距离

根据棋子和目标的位置，计算跳跃距离。假设棋子和目标的坐标分别为(x1, y1)和(x2, y2)，则跳跃距离为两点之间的欧几里得距离：

import math
def calculate_distance(x1, y1, x2, y2):
    return math.sqrt((x2 - x1)<strong>2 + (y2 - y1)</strong>2)

六、模拟点击操作

使用ADB命令模拟点击操作，实现跳跃。可以根据跳跃距离调整点击时间，以控制跳跃的力度：

def jump(distance):
    press_time = int(distance * 1.35)  # 根据实际情况调整系数
    os.system(f'adb shell input swipe 500 1600 500 1600 {press_time}')

七、整合代码

将上述步骤整合到一个完整的Python脚本中，实现自动跳一跳：

import os
import math
from PIL import Image
import numpy as np
import cv2
def get_screenshot():
    os.system('adb shell screencap -p /sdcard/screenshot.png')
    os.system('adb pull /sdcard/screenshot.png')
def process_image(image_path):
    image = Image.open(image_path)
    image = np.array(image)
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray_image, 50, 150)
    lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 100, minLineLength=50, maxLineGap=10)
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
    return image
def calculate_distance(x1, y1, x2, y2):
    return math.sqrt((x2 - x1)<strong>2 + (y2 - y1)</strong>2)
def jump(distance):
    press_time = int(distance * 1.35)
    os.system(f'adb shell input swipe 500 1600 500 1600 {press_time}')
def main():
    while True:
        get_screenshot()
        image = process_image('screenshot.png')
        # 示例坐标
        x1, y1 = 100, 100  # 棋子位置
        x2, y2 = 200, 200  # 目标位置
        distance = calculate_distance(x1, y1, x2, y2)
        jump(distance)
if __name__ == '__main__':
    main()