引言：

一、准备工作：

    环境搭建：

    • 确保你的电脑已安装Ubuntu操作系统。
    • 安装Python：打开终端，执行sudo apt update和sudo apt install python3。
    • 安装必要的库：如pip3 install opencv-python、pip3 install adbutils等。

    连接设备：

    • 通过USB连接你的安卓手机至电脑。
    • 打开手机开发者选项，并启用USB调试。

二、脚本原理简析：

  1. 屏幕截图：获取当前游戏界面的截图。
  2. 图像处理：使用OpenCV库分析截图，找到小人的位置和下一个盒子的位置。
  3. 距离计算：根据两个位置计算跳跃所需的时长。
  4. 模拟点击：通过ADB工具模拟长按屏幕，完成跳跃。

三、代码实现：

import cv2
import numpy as np
import time
from adbutils import adb

# 连接设备
device = adb.device()

def get_screenshot():
    # 获取屏幕截图并保存
    image = device.screencap()
    with open('screenshot.png', 'wb') as f:
        f.write(image)
    return cv2.imread('screenshot.png')

def find_piece_and_board(img):
    # 图像处理，找到小人和盒子
    # 这里简化处理，实际需要根据游戏画面调整
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, thresh = cv2.threshold(gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    # 假设 contours[0] 是小人，contours[1] 是盒子
    piece_pos = contours[0][0][0]
    board_pos = contours[1][0][0]
    return piece_pos, board_pos

def calculate_distance(piece_pos, board_pos):
    # 计算距离
    distance = np.sqrt((board_pos[0] - piece_pos[0]) ** 2 + (board_pos[1] - piece_pos[1]) ** 2)
    return distance

def jump(distance):
    # 模拟跳跃
    press_time = distance * 1.35  # 需要根据实际情况调整系数
    device.shell(f'input touchscreen swipe 500 500 500 500 {int(press_time)}')

def main():
    while True:
        img = get_screenshot()
        piece_pos, board_pos = find_piece_and_board(img)
        distance = calculate_distance(piece_pos, board_pos)
        jump(distance)
        time.sleep(1.5)  # 等待游戏画面更新

if __name__ == '__main__':
    main()

四、调试与优化：

  1. 系数调整： 跳跃时间系数需要根据实际游戏情况进行微调。
  2. 图像处理： 根据游戏界面的变化，可能需要调整图像处理的算法。
  3. 异常处理： 增加错误处理机制，如设备连接失败、截图失败等。

五、结语：

拓展阅读：

  • 学习OpenCV进行更高级的图像处理。
  • 探索ADB工具的其他功能，实现更多自动化操作。
  • 了解Python在游戏开发中的更多应用。

希望这篇文章能激发你对编程的兴趣，开启你的技术探索之旅！