微信跳一跳机器人如何识别？

更新 　　GitHub 仓库已删除。 准备 　　IDE：VisualStudio 　　Language：C# / VB.NET 　　GitHub：AutoJump.NET 　　本文将向你介绍一种通过图像识别实现“跳一跳”机器人的方法。　 第一节 图像识别 　　文中提到的方法和步骤只涉及简单的向量计算。 　　需要用到哪些计算？ 　　比较像素点的颜色 　　求向量集合的中心 　　计算颜色的相似度 　　一个 RGB 颜色可以看作一个三维向量 　　比较两个颜色的相似度可以计算它们的欧几里得距离 　　也可以直接比较它们的夹角：夹角越小，两个颜色越相似，反之亦然 　　求平面向量集合的中心位置 　　首先，将集合中所有的向量相加得到向量S 　　再将向量S除以集合元素的个数，结果即为它们的中心 图1-1 识别效果预览 第二节 识别落点 　　找出盒子落点的前提是发掘每个盒子都具有的共同特征。 　　盒子特征 　　目标落点有两种类型，菱形或圆形的盒子 　　只有部分盒子的顶面颜色是大面积的纯色 　　盒子下方的地面背景是纯色，但随着游戏进行颜色会发生变化 　　顶点特征 　　顶点的上侧为背景色 　　顶点的左侧（可能不适用于圆形）、右侧（可能不适用于圆形）均为背景色 　　识别方法 　　从上向下逐行扫描像素找出盒子的顶点A 　　继续向下找出与A颜色相似的所有像素点集合C 　　求出C像素集合的中心点，即为落点 图2-1 盒子落点识别 第三节 识别角色 　　角色的颜色相对特殊，很容易从游戏图像中区分出来。 　　人物特征 　　角色呈国际象棋棋子状 　　角色整体颜色较为一致，部分区域有高光 　　顶点特征 　　角色的顶点颜色较深，易于区分 　　识别方法 　　从上向下逐行扫描像素找出角色的顶点A 　　继续向下找出与A颜色相似的所有像素点集合C 　　求出C像素集合的中心点，并向下偏移固定数值 　　中心点偏移后的像素D的位置即为角色的底部 图3-1 角色底部识别 第四节 识别干扰 　　通常，简单的方法只适应于绝大部分情况，特定情形时仍会出错。 　　哪些情况会导致识别错误 　　盒子顶部的颜色不一致时 　　角色顶部的位置高于目标盒子时 　　角色站立的盒子和目标盒子的顶部颜色一致时 　　其他干扰因素的解决方案 　　加分提示的动画：延时解决 　　击中中心的动画：延时解决 　　音乐盒的乐符动画：不要在音乐盒上停留:) 图4-1 魔方（正确） 图4-2 商店（偏离中心） 图4-3 音乐盒 （偏离中心） 第五节 实测数值 　　程序的部分参数需要通过实际测试得出。 　　识别区域 　　仅屏幕中间的三分之一区域需要进行图像识别 　　触压时间 　　触压屏幕的毫秒数正好是角色与落点距离数值的两倍 　　距离为 500 个像素点，那么就需要持续按下 1000 毫秒 　　该比例适用于 1280*720 分辨率的设备，不同设备可能需要适当调节 　　如何计算其他设备分辨率的比例 　　计算公式：比例 = 2560 / 设备屏幕高度 　　例如 1980*1080 分辨率的设备，比例为 2560 / 1980 = 1.29 　　 图5-1 识别区域（阴影部分） 附录 　　GitHub：AutoJump.NET