微信跳一跳外挂（纯学习研究）

一、梳理

跳一跳的游戏可以细分为两步骤：距离判断 + 按压模拟，这两步都有下面这些解决方案：

1、距离判断：

● 简单方案：像素点判断

● 进阶方案：OpenCV 图像分析

2、按压模拟：

● 简单方案：adb/wda 指令

下面逐一介绍这里的实现方法，非常有意思。

二、距离判断

1. 像素点判断

该方法采用自目前最火的跳一跳小游戏「辅助程序」：wechat_jump_game。

如上图所示，我们先定义了「棋子」和「棋盘」，需要找到的两个目标点用橙色点标注，首先针对棋子的目标点的判断，可以这么做：

相关代码：

而针对棋盘中心点的确认的思路则是这样的：

当然还有一些其他方法来尽量缩小棋盘中心点的检测区域，这里简单介绍下：

当然，如果恰好跳到中心点，下一个棋盘中间会有白色点，则可以直接匹配中心点的色值，得到棋盘中心点，这种情况基本百发百中：

相关代码：

但棋盘种类比较多，形状也各异，而且棋盘表面并非纯色，还有其他颜色，所以即使像素判断的代码里增加了很多特殊 case，依旧不能做到非常完美：

总结一下，目前这个方案基本没有太大问题，但如果跳一跳游戏把背景改成了非线性渐变，或随机飘落一些物体，或棋盘表面更加复杂，那这里的算法就基本不可用了。

2. OpenCV 图像分析

基于像素点的判断低效而且不够健壮，而利用 OpenCV 计算机视觉库则可以从图像分析层面进一步简化判断逻辑提升效率，首先采用该方法的跳一跳小游戏「辅助程序」来自 wechat_jump_jump。它是这么得到棋子的位置的：

相关代码：

接下来找棋盘的中心点，假如下一个棋盘存在白色的示意点，同样采用上面的模板匹配方法进行匹配，若匹配不上（匹配值小于某阈值，也许下个棋盘本身就是白色，所以灰度图分辨不出），则采用第二种方案：

这里是否准确的精髓就在于高斯滤波去除图像噪音的临界点以及 Canny 函数中阈值的设定，需要不断调整参数到最优状态。

相关代码：

三、按压模拟

1. adb/wda 指令

这两个分别是针对 Android 和 iOS 的命令行工具，可以将手机和电脑连接起来，并通过命令行发送指令，指令中就包含了屏幕的截图和按压模拟。不过 iOS 配置起来稍微麻烦一点，具体操作指引可以参考 这里。其核心的命令有：

当然，如果嫌配置麻烦，还可以通过 Android 的 AirDrop App 或 iOS 的 QuickTime 把手机屏幕投到电脑中，然后通过 Python 的 Pillow 库来截取投屏的内容，再做进一步的图像识别工作。

还有一点值得一提，按压时间这部分还是有优化的空间，前面提到了跳跃距离和按压时间基本是线性关系，但越到后面可以越发现，距离并非和按压时间绝对成线性比例，因为游戏本身不是一个纯 2D 的平面场景（2.5D），所以我们测量到的直线距离在 2.5D 场景中是有变化的，虽然影响不大，但在游戏后期棋盘越来越小，距离越来越大时，容易凸现出问题来，所以关于距离的计算有几种不同的解决：

拟合函数的细节可以参考：

1）https://github.com/metowolf/JumpJumpHelper

2）https://github.com/wangshub/wechat_jump_game/issues/744

3）https://github.com/wangshub/wechat_jump_game/pull/841

四、最后

反对一切使用外挂行为！

反对一切使用外挂行为！

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通过对外挂程序源码的研读，学习到了非常多创新的思维，这也算是外挂留给代码世界的果实。