基于python的简易安卓小外挂制作

1.前言

初学python，看到微信跳一跳外挂觉得挺有意思，想做个比这个稍简单的来学习一下相关语法与模块

（此外挂只用于学习！并没有过多关于外挂的知识！）所做的游戏就是这个！开心斗游戏中的消砖块小游戏

通过点击屏幕来使该位置增加方块，从而达到消掉一层四个砖块，是一个简单的休闲小游戏。

2.所用工具/前期准备

（1）.python3.X

请读者自行配置环境。

（2）.adb

本攻略只适合安卓手机，请先下载adb驱动

下载地址：http://adbshell.com/downloads

（3）.python中的openCV模块进行简单的图像识别

下载方法：命令行中输入pip install opencv-python进行下载

（4）.python中的numpy,PIL和pylab模块进行简单运算和图像处理

pip install matplotlibpip install numpypip install pillow

3.adb安装注意事项

1.在cmd中输入adb，显示如下字样证明安装成功。

2.将手机调整到开发者模式（百度各种型号的打开方法），并开启USB调试功能

3.将手机与PC连接，手机中询问是否调试，一直点同意。PC中打开cmd 输入

adb devices

若看到如下显示，则证明已经连接上了！可以开启我们的编程之旅了！

4.adb的简易操作

//在屏幕上做划屏操作，前四个数为坐标点，后面是滑动的时间（单位毫秒）
adb shell input swipe 50 250 250 250 500
//在屏幕上点击坐标点x=50  y=250的位置。
adb shell input tap 50 250
//截图
adb shell /system/bin/screencap -p /sdcard/screenshot.png
//将截好的图保存到电脑之中
adb pull /sdcard/screenshot.png D:\screenshot

以上就是我们可能会用到的基本指令了，想了解更多的adb指令的话，我参考的这篇文章：https://blog.csdn.net/jlminghui/article/details/39268419

5.图像处理

（1）.我们先要抓取屏幕并传输到电脑中，上面已经提过了，所以直接上函数

def screenshot():os.system("adb shell screencap -p /sdcard/game.png")#cmd运行os.system("adb pull /sdcard/game.png D:/PYthon/first_j/game.png")#存入电脑里面

截图后，我们得到如下图像

（2）.我们发现上方的信息和下方的一些按键并不是我们想要的，我们可以轻松的把它们裁剪掉

 crop_img = img[280:1780, 20:1080]  # X=1060,Y=1500

效果图：

（3）.当我们拿到这一张彩色的图片的时候，我们自然的知道应该向哪里发射方块，可是怎么才能让机器知道呢？这里我们应该把图像转化为灰度或二值图像，进行一系列的去噪等操作，使得计算机可以认出我们的图像并做判断

Q：什么是灰度图像？什么是二值图像？

http://www.jb51.net/article/78762.htm

这篇文章讲解的非常清晰，读者可以仔细阅读，了解一下数字图像的构成和灰度图像的原理

我们这里讲图片转化为二值图像，效果图如下

   GrayImage = cv2.cvtColor(crop_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret, thresh = cv2.threshold(GrayImage, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

在上图中，我们看到方块有些不整齐，有一部分白色，我们要把这些白色填充掉，使得后面的程序更容易识别方块，此时需要一些形态学方面的操作。

    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (25, 25))closed = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

上一下效果图

PS：左上角的东西我们无需担心~它只是在个别的时候会蹦出来，告诉我们我们的砖块行数+2了，然后会马上消失~并不影响我们的识别~

到这里，我们对图像的处理已经很完善了。机器已经能很轻松的识别哪里是砖块（黑色——值为0），哪里是空白（白色——值为255），如果小伙伴们有时候处理一些复杂的图像，可以再用一下腐蚀与膨胀算法，效果也是非常好的。贴一下代码

    # 分别执行4次形态学腐蚀与膨胀算法。closed = cv2.erode(closed, None, iterations=4)closed = cv2.dilate(closed, None, iterations=4)

6.模拟操作

相信大家的想法和我最初的想法非常像，这个是不是已经接近尾声了，我只需要检测 X= [100,375,650,925]

这四个点哪里是白色就模拟按键就好了？我就是用了这个简单的算法，发现模拟的结果非常不理想：（划重点）因为adb模拟按键和截图的速度并不快，所以会导致没有人的操作快！

那怎么办？只能优化算法咯

我们先检测哪里有方块，什么时候出方块，并把他的位置存到数组中

    #先检测什么时候有块for count in np.arange(1450,0,-50):if int(closed[count,100])+int(closed[count,375])+int(closed[count,650])+int(closed[count,925])!=255*4:breakfor i in np.arange(count,0,-160):Y.append(i)

记录后，一次性进行多次按键操作，实现一张图模拟多个按键，这样效率就高多啦

    for i in Y:if closed[i,100]!=0:val.append(120)elif closed[i,375]!=0:val.append(395)elif closed[i,650]!=0:val.append(670)elif closed[i,925]!=0:val.append(945)return val

7.结束

作为一名python初学者，第一次写东西，文章不免有错误的地方，希望读者能指出，多多交流，文章还会不断优化，具体的灰度图像和图像处理会再详细讲解。希望能给初学者带来帮助！谢谢

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