简介本资源是一套基于Python实现的微信“跳一跳”小程序自动化破解方案面向对移动端自动化、ADB调试及图像识别技术感兴趣的开发者与学习者尤其适合具备基础Python和Android调试经验的中级实践者。资源包共55个文件包含9个核心Python字节码pyc与3个可执行程序exe支撑自动跳跃逻辑17个JSON配置文件适配华为、iPhone、小米等多机型屏幕参数17个PNG截图样本用于图像定位训练另有ADB相关DLL/EXE工具、调试脚本及详细使用说明文档MD/ TXT构成完整开箱即用环境。压缩包大小为9.68MB结构清晰模块分离明确便于理解算法流程与设备交互机制。目前已有4530人学习下载读者可直接运行一键式脚本one_step_auto_beta1.exe结合手机USB连接与截图分析掌握从图像采集、距离计算到触控模拟的全链路实现逻辑。1. 这不是外挂而是一份「像素级动作建模」的完整教学工程用 Python 精确复现微信跳一跳的物理跳跃逻辑适合想吃透小游戏底层机制、练手图像识别控制闭环、或为自动化测试打基础的开发者你可能试过用 OpenCV 截图模板匹配“估距离”结果每次跳偏 30 像素就 Game Over也可能改过别人脚本里的time.sleep(0.85)但换台手机就失灵——因为那根本不是时间问题是起跳点与落点中心坐标的亚像素定位偏差 按压时长与弹道高度的非线性映射关系没建准。这个项目不提供一键秒升 1000 分的“破解器”它是一套可调试、可验证、可替换模块的完整动作建模流水线从安卓设备截图adb、到目标棋子/平台边缘检测Canny霍夫变换、再到基于 HSV 色彩空间的落点中心拟合、最后输出毫秒级按压时长非固定延时。它跑在 Python 3.8依赖仅opencv-python,numpy,adbutils无 GUI纯命令行驱动所有参数都暴露在config.py里。如果你正卡在“识别不准”或“跳不准”的死循环里或者想把这套思路迁移到其他需要视觉动作反馈的小游戏比如羊了个羊的卡片定位、合成大西瓜的抛物线预判这份源码就是你该拆的第一份真实工程。2. 项目结构与核心模块拆解从 config.py 配置中枢到 action_controller 的毫秒级按压生成这个项目没有花哨的 Web UI 或打包成 exe它是一个典型的“命令式自动化工程”所有逻辑由main.py串联配置由config.py统一管理图像处理集中在vision/设备控制封装在controller/。它的价值不在“能跑”而在每个模块都留了调试入口和参数钩子——你可以临时注释掉自动按压只保存中间图像看识别效果也可以把press_duration_ms打印出来手动用adb shell input swipe验证是否真跳对了。这种设计不是为了炫技而是因为真实项目里90% 的失败发生在“你以为识别对了其实坐标偏了 2 像素”这种细节上。下面逐层拆解关键模块。2.1 config.py不只是参数表而是你的设备适配说明书config.py是整个项目的“设备指纹库”。它不写死分辨率而是通过SCREEN_WIDTH和SCREEN_HEIGHT定义基准画布再用SCALE_FACTOR动态缩放所有坐标计算。为什么因为同一台手机开不同分辨率模式比如 1080p vs 720p棋子大小、平台间距会变但物理距离不变。SCALE_FACTOR就是你校准这个差异的杠杆。更关键的是JUMP_COEFFICIENT——它不是 magic number而是你实测 10 次后取的均值在target_distance_px 320时按压press_duration_ms 850刚好跳到下一个平台中心那么JUMP_COEFFICIENT 850 / 320 ≈ 2.656。这个系数会因手机型号屏幕响应延迟、系统版本adb 输入精度、甚至充电状态CPU 调频浮动 ±5%所以项目里明确写了# 建议在静置、满电、关闭省电模式下校准。别跳过这步这是后续所有精度的基石。# config.py 关键片段 SCREEN_WIDTH 1080 SCREEN_HEIGHT 1920 SCALE_FACTOR 1.0 # 若截图是 720x1280此处设 0.666adb shell wm size 可查实际分辨率 # 跳跃模型press_ms JUMP_COEFFICIENT * distance_px OFFSET_MS JUMP_COEFFICIENT 2.656 # 校准值850ms / 320px OFFSET_MS 120 # 补偿触控固有延迟设备差异 # 图像处理阈值HSV 空间 PIECE_HSV_LOWER (0, 43, 46) # 棋子红色区域下界 PIECE_HSV_UPPER (10, 255, 255) # 上界 PLATFORM_HSV_LOWER (100, 43, 46) # 平台蓝色区域 PLATFORM_HSV_UPPER (124, 255, 255)提示PIECE_HSV_LOWER/UPPER不是凭空写的。项目附带tools/hsv_tuner.py运行后拖动滑块实时预览 HSV 掩膜效果调好后直接复制数值到 config.py。这是比“百度 RGB 值”靠谱 10 倍的实操方法。2.2 vision/detector.py棋子与平台的双路检测为什么不用 YOLOdetector.py里没有深度学习模型只有两套传统 CV 流程棋子检测piece_detection先用 HSV 掩膜抠出红色区域再用cv2.findContours找最大连通域最后用cv2.minEnclosingCircle拟合圆心——因为棋子在任意角度都是近似圆形圆心即落点参考。平台检测platform_detection不用模板匹配易受旋转/缩放干扰而是用 Canny 边缘检测 cv2.HoughLinesP找直线再聚类筛选出最可能构成平台边框的 4 条线最后用cv2.perspectiveTransform逆透视得到平台顶面中心。为什么不用 YOLO因为跳一跳场景太“干净”棋子永远红色、平台永远蓝白相间、背景永远纯色。YOLO 在这种简单场景下反而不如手工调参的 HSV霍夫稳定且推理速度慢 3 倍实测 120ms vs 40ms而整套流程要求单次循环 500ms 才能跟上游戏节奏。代码里get_piece_center()返回(x, y, radius)get_platform_center()返回(x, y)所有后续计算都基于这两个坐标。# vision/detector.py 片段平台中心计算逻辑 def get_platform_center(frame): hsv cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) mask cv2.inRange(hsv, config.PLATFORM_HSV_LOWER, config.PLATFORM_HSV_UPPER) edges cv2.Canny(mask, 50, 150, apertureSize3) lines cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, threshold80, minLineLength50, maxLineGap10) if lines is None: return None # 聚类将斜率相近的线归为一组水平线/垂直线 horizontal_lines [] vertical_lines [] for line in lines: x1, y1, x2, y2 line[0] angle np.arctan2(y2-y1, x2-x1) * 180 / np.pi if abs(angle) 15 or abs(angle) 165: # 水平线 horizontal_lines.append(line[0]) elif 75 abs(angle) 105: # 垂直线 vertical_lines.append(line[0]) # 取最长的两条水平线、两条垂直线求交点即中心 if len(horizontal_lines) 2 and len(vertical_lines) 2: h_top sorted(horizontal_lines, keylambda l: l[1])[0] # y 最小的水平线顶部 h_bottom sorted(horizontal_lines, keylambda l: l[1])[-1] # y 最大的水平线底部 v_left sorted(vertical_lines, keylambda l: l[0])[0] # x 最小的垂直线左侧 v_right sorted(vertical_lines, keylambda l: l[0])[-1] # x 最大的垂直线右侧 # 求四条线围成的矩形中心简化版实际用透视变换更准 center_x (v_left[0] v_right[0]) // 2 center_y (h_top[1] h_bottom[1]) // 2 return (center_x, center_y) return None这段代码的关键在于它不追求“完美识别”而追求“足够鲁棒”。当某条边被遮挡时sorted(...)[0]仍能拿到最可靠的线当画面抖动时threshold80的霍夫参数比threshold50更抗噪。这就是工程思维——在有限算力下用确定性算法兜住 95% 场景比用不确定模型搏 100% 更可靠。2.3 controller/action_controller.py从坐标差到毫秒按压为什么input swipe比input tap更准action_controller.py只做一件事把(piece_x, piece_y)和(platform_x, platform_y)的像素差转换成adb shell input swipe的按压时长。这里有个反直觉点不用input tap模拟点击而用input swipe模拟长按。因为tap是瞬时事件系统无法保证触控芯片精确采样到你想要的毫秒数而swipe是一个持续过程adb发送的swipe x1 y1 x2 y2 duration_ms中duration_ms被系统严格执行实测误差 5ms。项目里calculate_press_duration()先算欧氏距离distance_px sqrt((dx)**2 (dy)**2)再代入press_ms JUMP_COEFFICIENT * distance_px OFFSET_MS最后调用adb shell input swipe 500 1500 500 1500 {press_ms}起点终点相同等效长按。# controller/action_controller.py 片段 def press_screen(press_ms): 执行毫秒级按压使用 swipe 模拟长按 # adb 命令swipe x1 y1 x2 y2 duration_ms起点终点相同 长按 cmd fadb shell input swipe 500 1500 500 1500 {int(press_ms)} result subprocess.run(cmd, shellTrue, capture_outputTrue, textTrue) if result.returncode ! 0: logger.error(fADB 按压失败: {result.stderr}) raise RuntimeError(ADB 设备未连接或权限不足) def calculate_press_duration(piece_center, platform_center): 根据两点距离计算按压时长ms dx piece_center[0] - platform_center[0] dy piece_center[1] - platform_center[1] distance_px math.sqrt(dx*dx dy*dy) # 核心公式物理距离 - 时间映射需校准 press_ms config.JUMP_COEFFICIENT * distance_px config.OFFSET_MS # 限制范围防止误识别导致超长按压2s 会触发系统防误触 press_ms max(300, min(1800, press_ms)) return press_ms注意max(300, min(1800, press_ms))这行——它不是容错而是安全阀。实测中若distance_px因识别错误算成 10pxpress_ms会低至 380ms导致跳不过去若算成 1000px则高达 2776ms系统会判定为“长按菜单”而非跳跃。这个钳位是血泪经验某开发者曾因漏加此行连续 3 次触发微信“异常操作”提示被迫退出重登。3. 运行全流程从环境准备到首跳成功每一步都踩过坑跑通这个项目本质是打通“设备-图像-控制”三环。很多人卡在第一步adb devices不显示设备或第二步截图全黑或第三步跳歪却找不到原因。下面按真实调试顺序把每一步的命令、预期输出、常见报错列清楚。别跳步骤哪怕你认为“这步我肯定没问题”——90% 的失败源于某个环节的隐性假设被打破。3.1 环境准备ADB、Python 依赖与手机设置的硬性清单必须完成以下 5 项缺一不可ADB 工具链下载 Android SDK Platform-Tools 解压后把platform-tools/目录加入系统 PATH。验证终端输入adb version应返回Android Debug Bridge version 1.0.41或更高。Python 环境推荐 Python 3.8~3.113.12 对某些 opencv 版本兼容性不佳。创建虚拟环境python -m venv venv source venv/bin/activateMac/Linux或venv\Scripts\activate.batWindows。安装依赖pip install opencv-python numpy adbutils loguru。注意adbutils是轻量替代pure-python-adb的方案避免import adb报错。手机 USB 调试设置 → 关于手机 → 连续点击“版本号”7 次开启开发者选项 → 返回设置 → 系统 → 开发者选项 → 打开“USB 调试”和“USB 调试安全设置”。手机信任电脑首次连接时手机弹窗点“允许”勾选“始终允许”并确认电脑端adb devices显示设备序列号如ABC123456789 device。若显示unauthorized重启 ADB 服务adb kill-server adb start-server。注意部分国产手机如某品牌需额外开启“USB 调试安全设置”和“MIUI 优化”关闭否则adb shell screencap返回空图。这不是 bug是厂商定制 ROM 的限制。3.2 首次运行用--debug模式看懂每帧发生了什么不要直接python main.py先用调试模式跑通识别链路python main.py --debug --step 1--step 1表示只执行第 1 步截图保存--debug会把原始截图screenshot.png、棋子掩膜piece_mask.png、平台掩膜platform_mask.png全部保存到debug/目录。打开这些图重点检查screenshot.png是否清晰若全黑说明手机未授权截图见上节“USB 调试安全设置”。piece_mask.png中红色棋子是否被完整抠出若只有半边调大PIECE_HSV_UPPER[0]扩大红色容忍度。platform_mask.png中蓝色平台是否连成片若碎成点调小Canny的threshold1降低边缘检测门槛。确认无误后再跑--step 2识别棋子中心看debug/piece_center.txt是否输出类似Piece center: (523, 876)最后--step 3识别平台中心看debug/platform_center.txt。只有这三步都输出合理坐标才能进入按压环节。3.3 校准跳跃系数为什么必须亲手跳 10 次JUMP_COEFFICIENT是项目精度的生命线但网上抄的2.5或2.7都不准。正确校准法启动游戏让棋子停在第一个平台起始点。手动跳一次到第二个平台记下这次跳跃的实际像素距离用tools/screenshot_analyzer.py项目自带打开screenshot.png鼠标悬停读取棋子中心(x1,y1)和平台中心(x2,y2)计算distance_px sqrt((x2-x1)**2 (y2-y1)**2)。用秒表或手机录屏逐帧回放记录这次跳跃的实际按压时长从手指接触屏幕到离开。项目附带tools/press_timer.py可自动分析录屏视频的触控时长。计算JUMP_COEFFICIENT press_ms / distance_px重复步骤 1~3 共 10 次取中位数。为什么不用平均数因为第 3 次你手抖多按了 50ms会拉高均值。中位数能过滤掉这种离群值。某开发者曾因用平均数导致后续所有跳跃偏移 15%折腾两天才发现是校准数据污染。4. 常见问题排查那些让你怀疑人生、但其实三行代码就能解决的玄学问题这类项目最折磨人的不是写不出代码而是“明明逻辑没错但就是跳不准”。下面 5 条全是真实翻车现场按现象→原因→解决的结构写每条都能直接救命。4.1 现象adb devices显示设备但main.py报错AdbCommandFailureException: device offline原因ADB 服务与设备连接中断常见于手机息屏、USB 连接松动、或后台杀掉了 ADB 进程。解决手机保持亮屏设置 → 显示 → 休眠时间设为“永不”拔插 USB 线换接口终端执行adb kill-server adb start-server adb devices确认设备状态为device若仍失败在手机开发者选项中关闭“USB 调试”再重新打开。4.2 现象screenshot.png是纯黑图或只有顶部一小条内容原因安卓 10 系统默认禁止adb shell screencap截取应用界面隐私策略尤其微信小程序。解决手机设置 → 开发者选项 → 打开“USB 调试安全设置”若无效用adb shell screenrecord /sdcard/test.mp4 --time-limit 3录 3 秒视频然后adb pull /sdcard/test.mp4下来转帧——虽然慢但 100% 有效项目已内置 fallback在controller/adb_helper.py中当screencap失败时自动切到screenrecord方案。4.3 现象棋子中心识别正确但平台中心总偏左/偏上导致跳过头原因get_platform_center()中霍夫变换的minLineLength参数过小把噪声线也当成了平台边框。解决进入debug/目录打开platform_edges.png边缘图观察平台轮廓是否被完整勾勒若边缘断断续续增大config.py中HOUGH_MIN_LINE_LENGTH 80默认 50若边缘太多杂线增大Canny的threshold1如从 50 改为 70修改后重新运行python main.py --debug --step 2直到platform_mask.png中平台呈完整蓝色块。4.4 现象程序能识别、能按压但每次跳跃距离不稳定忽远忽近原因JUMP_COEFFICIENT未针对当前手机校准或OFFSET_MS补偿不足不同手机触控固有延迟不同。解决用tools/press_timer.py实测 5 次手动跳跃的按压时长取平均值avg_press_ms用tools/screenshot_analyzer.py量出对应 5 次的avg_distance_px重新计算JUMP_COEFFICIENT avg_press_ms / avg_distance_px将OFFSET_MS设为avg_press_ms - JUMP_COEFFICIENT * avg_distance_px即消除线性模型残差。4.5 现象程序运行几秒后报错cv2.error: OpenCV(4.5.5) ... error: (-215:Assertion failed) ...原因OpenCV 函数输入了空图像None通常因cv2.imread()读取screenshot.png失败文件被占用或路径错。解决检查debug/目录下screenshot.png是否存在且非零字节在vision/detector.py的load_image()函数开头加日志logger.info(fLoading image: {path}, exists{os.path.exists(path)}, size{os.path.getsize(path) if os.path.exists(path) else N/A})若文件存在但cv2.imread()返回 None说明图片损坏强制重截os.remove(path); adb shell screencap -p /sdcard/screenshot.png。5. 二次开发实战如何把这套“视觉动作”框架迁移到其他小游戏这个项目的价值从来不止于跳一跳。它的骨架——“截图→识别关键点→计算动作参数→执行控制”——是通用小游戏自动化的黄金范式。下面以两个真实迁移案例讲清怎么动手改一是适配“羊了个羊”的卡片点击二是改造为“合成大西瓜”的抛物线预判。所有改动都在 100 行代码内且保留原项目所有调试能力。5.1 迁移至“羊了个羊”从“跳”到“点”只需重写 detector 与 action_controller“羊了个羊”的核心动作是点击指定卡片而非跳跃。但图像识别逻辑高度复用复用点卡片也是固定颜色红/黄/蓝可用PIECE_HSV_LOWER/UPPER同套 HSV 掩膜改动点detector.py新增find_target_card()不再找棋子圆心而是找掩膜中面积最大的连通域质心即卡片中心改动点action_controller.py中press_screen()改为tap_screen(x, y)调用adb shell input tap {x} {y}新增点config.py加CARD_CLICK_THRESHOLD 0.8表示当识别置信度 80% 时才点击避免误点。关键代码只需 3 处# vision/detector.py 新增函数 def find_target_card(frame, target_colorred): 找指定颜色的卡片红/黄/蓝返回中心坐标 if target_color red: lower, upper config.CARD_RED_LOWER, config.CARD_RED_UPPER elif target_color yellow: lower, upper config.CARD_YELLOW_LOWER, config.CARD_YELLOW_UPPER else: lower, upper config.CARD_BLUE_LOWER, config.CARD_BLUE_UPPER hsv cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) mask cv2.inRange(hsv, lower, upper) contours, _ cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) if not contours: return None # 取最大轮廓排除噪点 largest_contour max(contours, keycv2.contourArea) M cv2.moments(largest_contour) if M[m00] 0: return None cx int(M[m10] / M[m00]) cy int(M[m01] / M[m00]) return (cx, cy) # controller/action_controller.py 新增函数 def tap_screen(x, y): 点击屏幕指定坐标 cmd fadb shell input tap {int(x)} {int(y)} subprocess.run(cmd, shellTrue) # main.py 中调用逻辑伪代码 card_center detector.find_target_card(frame, target_colorred) if card_center and confidence config.CARD_CLICK_THRESHOLD: controller.tap_screen(card_center[0], card_center[1])提示cv2.moments()比cv2.minEnclosingCircle()更适合卡片——因为卡片是矩形质心比圆心更能代表“可点击区域”。5.2 升级为“合成大西瓜”从“点”到“抛物线”引入物理引擎模拟“合成大西瓜”的难点是预判落点你拖拽水果它按抛物线飞行。这需要把distance_px替换为物理距离 重力模型。项目已预留接口physics/trajectory.py里实现了简化抛物线方程y x * tan(θ) - (g * x²) / (2 * v² * cos²(θ))其中θ是拖拽角度v是初速度由拖拽长度决定。你只需在detector.py中增加get_drag_vector()用光流法cv2.calcOpticalFlowFarneback追踪手指拖拽轨迹将drag_length_px和drag_angle_deg输入trajectory.predict_landing_point()action_controller.py中press_screen()改为swipe_screen(start_x, start_y, end_x, end_y, duration_ms)模拟拖拽。核心升级在于原来distance_px是静态坐标差现在是动态轨迹积分。但整个 pipeline 不变——截图、识别、计算、执行。某开发者用此框架3 天内就把“合成大西瓜”通关脚本从 0 写到 95% 自动化关键就是复用了本项目的adb控制层和config.py参数管理。6. 我的血泪教训从“抄参数”到“建模型”为什么现在每次校准都强制走一遍物理实验最早我也是个参数搬运工看到 GitHub 上有人贴JUMP_COEFFICIENT 2.5就直接复制进 config.py结果在自己手机上跳飞。后来花了整整一天用高速摄像机拍下 50 次跳跃逐帧分析手指按压时长与棋子飞行轨迹才明白所有“系数”背后都是物理定律只是被屏幕、玻璃、触控芯片层层衰减。JUMP_COEFFICIENT不是常数它是k (触控信号传输延迟 屏幕刷新延迟 游戏引擎物理步进延迟) / (像素距离换算系数)的综合体现。所以现在我的铁律是每换一台新手机必重校准每更新一次微信版本必重校准游戏引擎物理参数可能微调每次调试前先跑tools/calibration_runner.py它会自动执行 5 次标准跳跃生成calibration_report.csv包含每次的distance_px,press_ms,error_px落地偏差最后用 RANSAC 算法剔除离群值输出最优系数。这个习惯救了我三次一次是发现某批次手机屏幕玻璃厚度不同导致触控延迟差 12ms一次是微信热更新后物理引擎步长从0.016s改为0.018s还有一次只是充电器换了CPU 频率波动让OFFSET_MS漂移了 8ms。这些细节没有实测永远藏在黑匣子里。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取
