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其实也不能说算是外挂吧,算是个游戏小助手吧,毕竟不能抓包,也不能直接修改分数(据说之前可以直接抓包修改分数,不过这漏洞已经被微信官方修复),今天这个是 Android 同学可以非常容易看懂的一篇文章,是从 Android 的角度实现的,附带着技术原理分析和代码分析。 这个开源库已经被我同学分享到 GitHub 上,他自己很无聊,就写了这个东西和这篇文章,自己通过写代码实现高分也是玩的不亦乐乎,这就是程序员和普通玩家的区别吧。 开源库地址:https://github.com/xushanmeng/WechatJumpHelper
功能简介用JAVA自动控制手机玩跳一跳
运行环境JAVA,最低版本为7.0,官网下载 adb驱动,官网下载(需要翻墙),或者到这里下载SDK-tools,其中就包含adb 安卓手机,目前已适配分辨率 1600x2560 1440x2560 1080x1920 720x1080
使用方法有JAVA开发工具的同学可以直接运行java代码,便于代码调试,下面主要介绍运行已经打包好的jar包的方法
手机打开USB调试,并连接电脑 通过下面的命令,运行Android.jar java -jar Android.jar
根据手机分辨率选择跳跃系数,目前已适配机型: 其他分辨率请自己微调。 1600x2560机型推荐0.92 1440x2560机型推荐1.039 1080x1920机型推荐1.392 720x1080机型推荐2.078
原理说明通过adb命令控制手机截图,并取回到本地 adb shell screencap -p /sdcard/screen.png adb pull /sdcard/screen.png .
图片分析 根据棋子的颜色,取顶部和底部的特征像素点,在截图中进行匹配,找到棋子坐标 由于目标物体不是在左上就是在右上,可以从上往下扫描,根据色差判断目标物体位置,其中又分为以下几种类型 


计算棋子坐标和目标落点的距离 距离×跳跃系数=按压屏幕的时间,不同分辨率的手机,跳跃系数也有所不同
通过adb命令,给手机模拟按压事件 adb shell input swipe x y x y time
其中x 和y 是屏幕坐标,time 是触摸时间,单位ms。
工程结构
代码详解这里将针对一些关键算法的代码进行解释
寻找棋子位置 把截图放大,可以看到棋子顶部像素连成一条横线,那么我们通过颜色匹配,找到这一条线的始末位置,取中间位置,就得到了棋子的x坐标。 
棋子的底部也是一条横线,用颜色匹配,我们检测到相似颜色的最大y坐标,就是棋子底部了,不过考虑到棋子底部是个圆盘,我们把棋子的y坐标再往上提一些。 
这样我们就得到了棋子的xy坐标,下面是相关代码:
/* 计算棋子位置 */ Pixel piece = new Pixel(); for (int i = TOP_BORDER; i < screenheight="" -="" bottom_border;="" i++)=""> int startX = 0; int endX = 0; for (int j = LEFT_BORDER; j < screenwidth="" -="" right_border;="" j++)=""> int red = Color.red(pixels[i][j].color); int green = Color.green(pixels[i][j].color); int blue = Color.blue(pixels[i][j].color); if (50 < red="" &&="" red=""><>55 && 50 < green="" &&="" green=""><>55 && 55 < blue="" &&="" blue=""><>65) {//棋子顶部颜色 //如果侦测到棋子相似颜色,记录下开始点 if (startX == 0) { startX = j; endX = 0; } } else if (endX == 0) { //记录下结束点 endX = j;
if (endX - startX < piece_top_pixels)=""> //规避井盖的BUG,像素点不够长,则重新计算 startX = 0; endX = 0; } } if (50 < red="" &&="" red=""><>60 && 55 < green="" &&="" green=""><>65 && 95 < blue="" &&="" blue=""><>105) {//棋子底部的颜色 //最后探测到的颜色就是棋子的底部像素 piece.y = i; } } if (startX != 0 && piece.x == 0) { piece.x = (startX + endX) / 2; } } //棋子纵坐标从底部边缘调整到底部中心 piece.y -= PIECE_BOTTOM_CENTER_SHIFT;
寻找靶点 所谓靶点,就是目标物体中心的那个小圆点,颜色值为0xf5f5f5 。 
那么我们只需要寻找颜色值为0xf5f5f5的色块就可以了,为了规避其他物体相近颜色干扰,我们可以限制色块的大小,正确大小的色块才是靶点。 但是如何计算色块的大小呢,色块最顶端到最底端y坐标的差值我们作为色块的高度,同理,最左侧到最右侧x坐标的差值作为宽度,我们只需要查找这四个顶点的坐标就可以了。 本来打算用凸包的Graham扫描算法,后来发现色块已经是凸包了,且边缘像素是连续的,那么我们按照一定顺序,遍历边缘像素,就可以在O(n^-2)的时间复杂度里,得到色块的顶点坐标了。 我们从第一个像素点开始,寻找的顺序如图所示: 
/** * 寻找色块顶点像素 */ public static final Pixel[] findVertexs(Pixel[][] pixels, Pixel firstPixcel) { Pixel[] vertexs = new Pixel[4]; Pixel topPixel = firstPixcel; Pixel leftPixel = firstPixcel; Pixel rightPixel = firstPixcel; Pixel bottomPixel = firstPixcel; Pixel currentPixcel = firstPixcel; //先把坐标置于左上角 while (checkBorder(pixels, currentPixcel)//判断是否超出图像边缘 && Color.compareColor(pixels[currentPixcel.y - 1][currentPixcel.x], firstPixcel)) {//判断是否是相同颜色 currentPixcel = pixels[currentPixcel.y - 1][currentPixcel.x]; } while (checkBorder(pixels, currentPixcel) && Color.compareColor(pixels[currentPixcel.y][currentPixcel.x - 1], firstPixcel)) { currentPixcel = pixels[currentPixcel.y][currentPixcel.x - 1]; } //寻找上顶点像素 while (checkBorder(pixels, currentPixcel)) { if (Color.compareColor(pixels[currentPixcel.y - 1][currentPixcel.x], firstPixcel)) { currentPixcel = pixels[currentPixcel.y - 1][currentPixcel.x]; } else if (Color.compareColor(pixels[currentPixcel.y][currentPixcel.x + 1], firstPixcel)) { currentPixcel = pixels[currentPixcel.y][currentPixcel.x + 1]; } else { topPixel = findCenterPixcelHorizontal(pixels, currentPixcel); break; } } //寻找右顶点像素 while (checkBorder(pixels, currentPixcel)) { if (Color.compareColor(pixels[currentPixcel.y][currentPixcel.x + 1], firstPixcel)) { currentPixcel = pixels[currentPixcel.y][currentPixcel.x + 1]; } else if (Color.compareColor(pixels[currentPixcel.y + 1][currentPixcel.x], firstPixcel)) { currentPixcel = pixels[currentPixcel.y + 1][currentPixcel.x]; } else { rightPixel = findCenterPixcelVertial(pixels, currentPixcel); break; } } //寻找下顶点像素 while (checkBorder(pixels, currentPixcel)) { if (Color.compareColor(pixels[currentPixcel.y + 1][currentPixcel.x], firstPixcel)) { currentPixcel = pixels[currentPixcel.y + 1][currentPixcel.x]; } else if (Color.compareColor(pixels[currentPixcel.y][currentPixcel.x - 1], firstPixcel)) { currentPixcel = pixels[currentPixcel.y][currentPixcel.x - 1]; } else { bottomPixel = findCenterPixcelHorizontal(pixels, currentPixcel); break; } } //寻找左顶点像素 while (checkBorder(pixels, currentPixcel)) { if (Color.compareColor(pixels[currentPixcel.y][currentPixcel.x - 1], firstPixcel)) { currentPixcel = pixels[currentPixcel.y][currentPixcel.x - 1]; } else if (Color.compareColor(pixels[currentPixcel.y - 1][currentPixcel.x], firstPixcel)) { currentPixcel = pixels[currentPixcel.y - 1][currentPixcel.x]; } else { leftPixel = findCenterPixcelVertial(pixels, currentPixcel); break; } } vertexs[0] = leftPixel; vertexs[1] = topPixel; vertexs[2] = rightPixel; vertexs[3] = bottomPixel; return vertexs; }
得到了四个坐标点,我们就可以计算色块的中点了,也就是目标落点。 对于没有靶点,但是落点是规则平面的,也可以用类似算法。 斜率计算对于没有靶点,又不是规则平面的,我们怎么计算落点呢,这时候就要用到斜率了。 可以看得出来,每次左上角或右上角出现的物体,针对当前物体的方向都是一样的,也就是两个物体中心的连线,斜率是固定的。 基本所有的目标物体,最顶点像素中点的x坐标,都是在物体中间,我们至少先得到了目标物体x坐标了,记为des.x ,接下来要求des.y 。 
如上图所示,计算过程如下: 斜线的公式为 y=kx+b 那么,在棋子坐标上有 piece.y=k*piece.x+b 在目标落点坐标上有 des.y=kdes.x+b 代入得到 des.y=k*(des.x-piece.x)+piece.y
然而这种算法还是有偏差的。 
可以看到,同样的斜率,如果棋子的位置有偏差,计算出来最终落点还是会有偏差的。 代码解析就先讲这么多,希望有大神可以提出更好的解决方案。
玩游戏小窍门连续的落到物体中心位置,是有分数加成的,最多跳一次可以得几十分 井盖、商店、唱片、魔方,多停留一会,有音乐响起后也是有分数加成的
那么看一下程序员的朋友圈有多残酷吧


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