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。
功能简介
用JAVA自动控制手机玩跳一跳
自动识别图像计算距离
自动帮你点击屏幕
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自动缓存图片，并在图片上标记一些识别结果，如下图：
image
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
打开USB调试方法，进入
设置，找到开发者选项，打开并勾选USB调试；如果没有
开发者选项，进入关于手机，连续点击版本号7次，即可开启开发者选项。
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通过下面的命令，运行Android.jar
java -jar Android.jar
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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
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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
有靶点，即目标物体中心的白色圆点，则靶点中心为目标落点
无靶点，但是纯色平面，或者规则平面，则平面中心为目标落点
无靶点，又无纯色规则平面，但是左上和右上位置的斜率是固定的，可根据固定斜率的斜线和目标物体中心线的焦点计算落点
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
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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
imageimageimage 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
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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
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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。
image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。
image.gif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。image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：
image/** * 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。
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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 。
image.gif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。
image.gif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
原文作者:Samon
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