如何python写跳一跳外挂

在Python中写跳一跳外挂的关键点包括：理解游戏机制、使用图像识别技术、模拟点击操作、不断优化算法等。下面将详细描述其中一个关键点——使用图像识别技术来识别游戏中的元素。

一、理解游戏机制

在编写跳一跳外挂之前，首先需要了解游戏的机制。跳一跳是一款基于物理模拟的游戏，玩家需要控制一个小人通过按压屏幕来跳跃到下一个方块。按压时间越长，小人的跳跃距离越远。游戏的核心在于精确计算按压时间，以保证小人能够准确地跳到下一个方块上。

跳跃原理：通过按压时间控制跳跃距离。按压时间越长，跳跃距离越远。
游戏界面：识别当前所在的位置和目标方块的位置。
按压时间计算：按压时间与跳跃距离成正比，需要通过图像识别计算出两个方块之间的距离，从而确定按压时间。

二、使用图像识别技术

图像识别是实现跳一跳外挂的关键技术之一。通过图像识别技术，可以精确地识别游戏中的元素，从而计算出按压时间。

截图：首先需要获取游戏的截图。可以使用ADB（Android Debug Bridge）工具来实现。
图像处理：使用Python的图像处理库（如OpenCV）对截图进行处理，提取出当前所在位置和目标方块的位置。
计算距离：通过图像处理技术，计算出当前所在位置和目标方块之间的距离。
计算按压时间：根据距离计算出按压时间，从而控制小人的跳跃。

三、模拟点击操作

在实现图像识别之后，接下来需要模拟点击操作。可以使用Python的ADB库来实现。

连接设备：通过ADB连接安卓设备。
模拟点击：根据计算出的按压时间，通过ADB命令模拟点击操作。
优化算法：不断调整算法，以提高跳跃的准确性。

四、不断优化算法

在实现基础功能之后，需要不断优化算法，以提高外挂的准确性和稳定性。

数据收集：通过不断收集数据，分析按压时间与跳跃距离之间的关系。
算法调整：根据收集到的数据，不断调整算法，以提高准确性。
错误处理：处理游戏中的各种异常情况，如位置偏移、方块形状变化等。

五、代码实现

以下是一个简单的Python代码示例，展示了如何实现跳一跳外挂的基本功能。

import cv2
import numpy as np
import subprocess
import time
def get_screenshot():
    process = subprocess.Popen("adb shell screencap -p", shell=True, stdout=subprocess.PIPE)
    screenshot = process.stdout.read()
    screenshot = screenshot.replace(b'\r\n', b'\n')
    with open("screenshot.png", "wb") as f:
        f.write(screenshot)
def find_positions(image):
    img_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, binary = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    positions = []
    for contour in contours:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        if w > 50 and h > 50:
            positions.append((x + w // 2, y + h // 2))
    return positions
def calculate_press_time(start, end):
    distance = np.linalg.norm(np.array(start) - np.array(end))
    press_time = distance * 1.25  # Adjust this factor based on your needs
    return int(press_time)
def jump(press_time):
    command = f"adb shell input swipe 500 1600 500 1600 {press_time}"
    subprocess.call(command, shell=True)
def main():
    while True:
        get_screenshot()
        image = cv2.imread("screenshot.png")
        positions = find_positions(image)
        if len(positions) < 2:
            continue
        start = positions[0]
        end = positions[1]
        press_time = calculate_press_time(start, end)
        jump(press_time)
        time.sleep(2)
if __name__ == "__main__":
    main()