答案:通过ADB和OpenCV实现安卓《跳一跳》自动化,步骤为截屏、图像识别小人与目标位置、计算距离并转换为按压时间、执行长按跳跃,循环运行。需开启USB调试,安装ADB及Python库,利用颜色或模板匹配定位元素,模拟点击实现自动游玩,但可能被检测,仅限学习交流。

玩《跳一跳》这类安卓小游戏,可以通过 Python 自动化操作手机屏幕来实现“自动跳跃”。以下是使用 Python 实现安卓版《跳一跳》自动游玩的基本思路和步骤,主要依赖 ADB(Android Debug Bridge)和图像识别技术。
通过电脑连接安卓手机,利用 ADB 获取当前屏幕截图,再用 Python 分析图像判断小人和目标位置,计算按压时间,最后通过 ADB 模拟屏幕长按操作实现跳跃。整个过程循环执行,即可实现自动“跳一跳”。
adb devices 确认设备已识别。使用 pip 安装以下库:
pip install opencv-python numpy matplotlib adbutils
以下是实现自动跳的核心逻辑:
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adb shell screencap /sdcard/screen.png adb pull /sdcard/screen.png ./screen.png
示例代码片段:
import cv2
import numpy as np
<h1>读取截图</h1><p>img = cv2.imread('screen.png')</p>
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<h1>简单方式:通过颜色或模板匹配找小人(如绿色底部)</h1><p>hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR<em>BGR2HSV)
mask = cv2.inRange(hsv, (35, 43, 46), (77, 255, 255)) # 绿色范围
contours, </em> = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
if contours:</p><h1>找到小人中心</h1><pre class="brush:php;toolbar:false;"><pre class="brush:php;toolbar:false;">c = max(contours, key=cv2.contourArea)
player_pos = tuple(c[c[:, :, 1].argmin()][0]) # 最高点作为位置# 示例:简单找目标平台(需根据实际情况调整) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, thresh = cv2.threshold(gray, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) <p>for c in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(c) if 100 < w < 800 and 100 < h < 800: # 过滤大小合适的平台 target_pos = (x + w//2, y + h//2) break
distance = np.sqrt((target_pos[0] - player_pos[0])**2 + (target_pos[1] - player_pos[1])**2) press_time = distance * 1.35 # 系数需校准(因设备而异) press_time = int(np.clip(press_time, 200, 1200)) # 限制在合理范围
adb shell input swipe 500 500 500 500 {press_time}
(起点和终点相同,持续时间为 press_time 毫秒)
将上述步骤封装成循环:
注意:微信版本更新可能导致图像变化,需定期调整识别逻辑。
基本上就这些。虽然能跑起来,但容易被游戏检测为非人工操作。仅用于学习交流,不建议长期使用。
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