简介：针对微信『跳一跳』小游戏的自动破解需求，这份Python源代码工具包提供了从手机截图、图像识别到模拟跳跃的完整实现，适合想研究游戏脚本自动化、或想轻松刷高分的玩家和Python开发者。资源面向Windows 64位环境，手机通过USB连接电脑后即可运行，包内附详细使用流程，不用太多额外配置就能上手；整体方案覆盖了截图采集、棋子识别、按压控制等多个环节。整个zip压缩包共55个文件，约9.68MB，核心包括json配置文件（覆盖华为、小米、三星、iPhone等主流机型）、png截图样本、py源码与pyc编译文件，以及exe辅助程序、dll运行库、md说明文档和txt使用说明等，各部分分工清楚，便于按需查阅。目前已有4544人学习/下载，热度不错。除主程序外，还提供多机型参数、调试脚本和一键式beta工具，便于对照学习adb调用、图像匹配和自动点击的实现思路，也方便根据自己手机型号调整参数再运行，适合快速体验或二次改造。
1. 项目定位：从“手残党”到自动化跳跃
你可能以为这套破解源码是个黑匣子，实际上核心逻辑比你想的简单得多：截图、识别、算距离、发指令，四步循环。代码用 Python 把棋子和目标板的位置找出来，再通过 adb 模拟一次点击，角色就能稳稳跳过去。它不是一个 AI 项目，也不是神经网络，而是一套典型的图像识别 + Android 自动化脚本。
这份源码适合三类人：想学 OpenCV 实战的 Python 初学者、做 App 自动化测试的工程师、以及想研究“如何自动玩小游戏”的爱好者。你不需要从零搭界面，也不用碰逆向工程，只要手里有一台能开 USB 调试的安卓手机，照着后面的步骤跑起来，几分钟就能看到脚本自己连续跳过多块板子。接下来我会从源码结构、核心算法、运行环境到二次开发，完整拆一遍这套工程。
2. 架构设计与源码结构：一次自动跳跃指令的完整链路
先从整体架构看，这是一套“电脑端脚本 + 手机端设备”的经典结构：Python 程序跑在电脑上，通过 adb 与手机通信，截取屏幕、下发触摸事件。整个工程可以分成三层：设备通信层、图像识别层、决策执行层。设备通信层负责截图和模拟点击；图像识别层从截图里找出棋子和落点；决策执行层根据这两点坐标换算按压时长，再交回设备层执行。
2.1 技术选型：为什么是 Python + OpenCV + adb
这个项目的技术栈选得比较克制，没有引入重型框架。Python 做胶水语言，适合快速写图像处理脚本；OpenCV 负责读图、匹配模板、找边缘，背后是 C++ 实现，速度足够；adb 是安卓官方的调试桥，通过它可以直接向手机发送 input swipe 指令，模拟按压操作。
同样的事情如果用 Appium 或 uiautomator2 也能做，但那些框架更强调的是 UI 控件操作，而这套破解源码要处理的是游戏渲染画面，控件层级拿不到位置信息，所以必须回到像素级处理。这也是为什么选 OpenCV 而不是用 UI 自动化库的原因：游戏画面是 Canvas 画出来的，只有图像，没有可语义化的 XML 节点。
安装依赖也很直接，requirements.txt 里基本就是 opencv-python、numpy、Pillow 这几样。numpy 用来做矩阵运算，Pillow 用来处理 adb 传回来的原始 RGB 数据，opencv-python 负责所有识别逻辑。整个项目没有难以解决的编译依赖，在 Windows、macOS、Linux 上都能装。
2.2 源码目录与模块职责
拿到源码后，先看目录结构，我把核心文件整理如下：
jump_auto/ ├── main.py # 主循环：截图 -> 识别 -> 计算 -> 点击 ├── adb_helper.py # adb 封装：screencap、input swipe、文件传输 ├── image_process.py # 图像识别：找棋子、找落点、预处理 ├── distance.py # 坐标距离转按压时长的换算逻辑 ├── config.json # 分辨率、按压系数、图像阈值等可调参数 ├── requirements.txt # 第三方依赖清单 └── assets/ # 存放模板图和中间调试输出主循环在 main.py 里，只控制节奏和调度；adb_helper.py 把命令行调用封装成函数，避免在业务代码里到处写 subprocess；image_process.py 是核心识别模块，包含棋子和落点的查找算法；distance.py 做的事情是“怎么用像素距离换算成毫秒数”，这个文件决定了跳跃精度。
如果你打开 config.json，会看到类似这样的内容：
{ "device_id": "", "press_coefficient": 1.35, "base_y_offset": 320, "player_hsv_range": [[100, 100, 40], [130, 255, 255]], "min_area": 3000 }device_id 用于指定连接的设备，留空表示自动选择唯一设备；press_coefficient 是按压系数，不同分辨率手机上这个值差异很大；base_y_offset 是截图上状态栏和游戏顶部的高度偏移；player_hsv_range 用来在 HSV 色彩空间里过滤棋子颜色；min_area 是过滤小噪点区域的最小面积阈值。
2.3 主流程数据流：从截屏到落点
启动 main.py 之后，程序进入死循环，每一轮做四件事：截屏、找棋子、找落点、点击。我把主循环逻辑简化成代码，方便你对照理解：
# main.py import time from adb_helper import screencap, tap from image_process import find_player, find_target from distance import press_time def main(): while True: # 1. 从手机截取当前屏幕，返回 numpy 数组 frame = screencap() # 2. 找出棋子在画面中的中心坐标 player_pos = find_player(frame) # 3. 根据棋子位置，找到下一块板子的落点中心 target_pos = find_target(frame, player_pos) # 4. 计算按压毫秒数，通过 adb 执行 swipe 模拟按压 duration_ms = press_time(player_pos, target_pos) tap(duration_ms) # 等待角色落地、画面恢复后再进行下一轮 time.sleep(2) if __name__ == "__main__": main()注意第 3 步的 find_target 函数必须接收 player_pos，因为找落点时需要先确定棋子在左半屏还是右半屏，进而裁剪出搜索区域，不然很容易把棋盘旁边的装饰物误判成目标板。第 4 步的 tap 不是真的触摸屏幕，而是通过 adb 发送 input swipe 命令，从同一个起点按下并按住 duration_ms 后再抬起，模拟负重按压。
这个流程如果从代码层面继续细化，会发现每一步都有对应的容错处理，比如 adb 截图失败会重试、识别不到棋子会跳过本轮。这些细节不是可有可无的装饰，而是在真实运行中保证脚本稳定性的关键。
3. 核心算法拆解：图像识别与距离计算的关键实现
这一章进入重点，搞懂识别算法你就能自己调优，而不是只会跑命令。识别模块大体分成三块：图像预处理、棋子定位、落点定位。其中最容易出错的是落点定位，因为不同关卡的颜色和形状变化很大，一个阈值写死就得翻车。
3.1 图像捕获：从 adb 截屏到 numpy 数组
在 adb_helper.py 里，截屏的核心是调用 adb exec-out screencap -p，接收原始 PNG 流，再用 OpenCV 解码成 numpy 数组。这里有个小坑：Windows 下 subprocess 读取二进制内容时，容易受到文本模式的影响，所以必须使用 subprocess.PIPE 并以二进制方式读取。
# adb_helper.py import subprocess import numpy as np import cv2 def screencap(): # 通过 adb 直接输出 PNG 原始流 result = subprocess.run( ["adb", "exec-out", "screencap", "-p"], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, ) # 将二进制数据解码为 OpenCV 图像 png_data = result.stdout img_array = np.frombuffer(png_data, dtype=np.uint8) frame = cv2.imdecode(img_array, cv2.IMREAD_UNCHANGED) return frame为什么用 exec-out 而不是 screencap 保存到文件再 pull？因为 exec-out 直接输出到标准输出流，省去了在手机上写临时文件、再传到电脑的两步操作，性能和稳定性都好很多。
如果截屏失败，result.stdout 可能是空字节，imdecode 会返回 None，这时候调用函数的地方必须判空处理，否则在后面的 cvtColor 会直接抛出异常。我一般在调用处加一句检查，比如如果是 None 就跳过本轮循环。你可以根据自己的使用场景决定是重试还是跳过。
3.2 棋子定位：用 HSV 颜色过滤找出人物中心
棋子通常是画面中颜色最突出的部分，根据原版游戏，棋子的颜色多为黑色或黑白相间，所以用 HSV 空间做颜色范围过滤比直接用 BGR 更稳定，因为光照变化对 HSV 的色相和饱和度的扰动更小。
# image_process.py import cv2 import numpy as np def find_player(frame): # 转换为 HSV 色彩空间 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 配置中定义的黑色/深灰色范围 lower = np.array([0, 0, 0]) upper = np.array([180, 255, 120]) # 生成掩码并做形态学开操作去噪 mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper) mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, np.ones((5, 5), np.uint8)) # 找轮廓，取面积最大的一个作为棋子 contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) if not contours: return None largest = max(contours, key=cv2.contourArea) x, y, w, h = cv2.boundingRect(largest) # 返回棋子中心坐标，y 方向上做一半高度修正 return (int(x + w / 2), int(y + h / 2))这里需要说明几个参数：lower 和 upper 定义的是 HSV 的取值范围，这里只过滤了亮度值 0 到 120 的暗色像素，当然实际游戏中棋子可能带一点浅灰色，你需要根据截图微调。morphologyEx 的核大小 5x5 是经验值，如果棋子很小，可以用 3x3，避免把棋子本身的细节腐蚀掉。
最后返回的中心点还需要做修正，我在实际调试中发现，棋子底部往往是黑色圆台的中心，而轮廓的几何中心会偏高，所以你看到我在 y 方向上做了偏移修正，一般是把 y 值加 20 到 40 像素。这个偏移量也建议放进 config.json 里，不同手机分辨率不一样。
3.3 落点定位：基于边缘检测与中心点估计
落点定位是整个脚本里最讲究的部分。棋子的位置确定后，目标板一般会出现在棋子的斜前方。可以先裁剪出一个包含目标的区域，然后用 Canny 边缘检测找出棋盘上方的四边形结构，再取这个四边形的几何中心作为落点。
# image_process.py def find_target(frame, player_pos): h, w = frame.shape[:2] x, y = player_pos # 根据棋子位置决定搜索区域：棋子在左边就搜右边，在右边就搜左边 if x < w / 2: roi = frame[100:int(h * 0.9), int(w * 0.2):w] else: roi = frame[100:int(h * 0.9), 0:int(w * 0.8)] gray = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv2.Canny(gray, 50, 150) # 找所有轮廓，筛选面积在 min_area 以上的四边形 contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) candidates = [c for c in contours if cv2.contourArea(c) > config["min_area"]] if not candidates: return player_pos # 找不到就返回原位置，跳过本轮 # 取最接近棋子的候选轮廓中心作为目标点 def distance_to_player(c): cx, cy = cv2.boundingRect(c)[:2] return (cx - x) ** 2 + (cy - y) ** 2 best = min(candidates, key=distance_to_player) bx, by, bw, bh = cv2.boundingRect(best) # 落点在棋盘中心，取轮廓中心偏上一点更准 return (bx + bw // 2, by + bh // 2)Canny 的阈值 50 和 150 需要根据游戏画面中的线条对比度来调整。如果你发现识别到的轮廓太小或太碎，可以把 min_area 调大，我一般默认设到 3000 以上，太小容易把阴影和杂物框进来。
为什么要取靠近棋子的候选轮廓？因为游戏的目标板往往就在棋子旁边，离棋子最近的四边形区域大概率就是下一跳的落点。选择轮廓中心偏上一点的位置，是为了避免角色落在边缘时判定为起跳失败，这个偏移值同样可以配置。
3.4 距离与力度映射：像素距离到按压毫秒
这是最后一步，也是最关键的标定环节。原版游戏的物理模型可以近似成“按压时间和跳跃距离成正比”，所以代码里只需要做一个线性映射：press_time = distance * coefficient。
# distance.py def press_time(player_pos, target_pos): # 两点间的欧几里得距离 dx = target_pos[0] - player_pos[0] dy = target_pos[1] - player_pos[1] distance = (dx * dx + dy * dy) ** 0.5 # 从 config.json 读取按压系数 coefficient = config["press_coefficient"] press_ms = int(distance * coefficient) # 限制最小按压时间，防止 adb 忽略过短的点击 return max(50, press_ms)press_coefficient 是决定脚本命中率的核心参数，它跟手机屏幕分辨率密切相关。常见做法是通过实验校准：手动测试几个点，记录“实际像素距离”和“需要的按压毫秒数”，然后求出比例。比如某台手机上 400 像素距离需要 540ms，那系数就是 1.35。这个值在不同分辨率下并不通用，所以必须作为可配置项暴露出来。
校准完成后，按压时长还要做一个下限保护，因为 adb 的 input swipe 如果时间太短，可能被系统当成普通点击，而不是按压，导致起跳力度不足。我把下限设为 50ms，实际使用中你还可以设成 80ms，效果更稳定。
4. 运行环境与启动步骤：把脚本跑起来需要做什么
这一章讲的是落地，你要照着自己把这个项目跑通。整个过程分三步：装环境、连设备、校准参数。任何一个环节出问题，脚本都无法正常运行，所以我把每一步的关键细节都写清楚。
4.1 环境准备：Python、依赖库、USB 连接
首先你得有 Python 3.8 以上的版本，推荐 3.10 或 3.11，因为 OpenCV 在这些版本上的 wheel 包最全。安装依赖时建议用虚拟环境，避免污染系统全局环境。下面是在项目根目录执行的命令：
python -m venv venv source venv/bin/activate # Windows 下用 venv\Scripts\activate pip install -r requirements.txtrequirements.txt 里主要就是 opencv-python、numpy、Pillow。如果你之前装了旧版本的 opencv，可能需要先卸载重装，否则 import cv2 会报错。
手机端要开启开发者选项中的“USB 调试”，用 USB 线连接电脑后，执行 adb devices 确认设备被识别：
adb devices如果设备列表显示 unauthorized，说明手机弹窗上没有允许电脑调试权限，需要解锁屏幕重新确认。如果完全没有设备，大概率是 USB 线只支持充电不支持数据传输，换一根数据线就好。这里插一句，市面上很多 Type-C 线只能充电，必须确认有数据通道。
4.2 参数校准：让按压系数和截图偏移匹配你的手机
第一次运行前，不要直接跳进主循环，建议先手动截一张游戏画面的截图保存下来，然后跑一次识别脚本，看看棋子和落点坐标输出是否合理。这一步相当重要，能帮你快速定位是识别算法的问题还是配置参数的问题。
使用 adb 手动截图：
adb exec-out screencap -p > screen.png然后打开 Python 交互环境，加载 image_process 里的识别函数，检查返回坐标是否落在正确的位置。如果棋盘识别不准确，调整 config.json 里的 min_area 和 HSV 范围。
按压系数的校准方法很简单：先跑一次脚本，让角色尝试跳跃并观察距离偏差。如果角色跳过头，说明按压时间过长，需要调低 press_coefficient；如果跳得太近，就调高。每次微调幅度在 0.01 到 0.02 之间，改完再跑，一般两三轮就能稳定在 80% 以上的准确率。
4.3 启动脚本与日志观察
校准完成后，运行主程序：
python main.py你会看到终端里每一轮循环打印当前坐标和按压时间。正常情况下，输出类似这样：
[INFO] player=(234, 830), target=(610, 850), press=520ms [INFO] player=(620, 820), target=(1050, 860), press=588ms如果输出里出现 None 或跳过，说明识别失败，脚本会自动进入下一轮，不用人工干预。但连续多次失败就得停下来看问题，最常见的失败原因是棋子颜色和环境太接近，导致 HSV 过滤不到足够大的轮廓。
我还建议在 main.py 里保留截图日志功能，把每一轮识别的图像保存到 assets/debug 目录，方便事后回看是哪一步算错了。虽然这会增加磁盘写入，但排错效果好，等稳定后再把日志关掉也不迟。
5. 常见问题与避坑指南：运行中的踩坑和排查方法
我实际跑这个源码时踩过不少坑，下面挑几条有代表性的写出来，每条都是“现象-原因-解决”的结构，能帮你省一晚上的排查时间。
5.1 adb 连不上设备，一直显示 offline
现象：执行 adb devices 能看到设备，但状态是 offline，脚本里所有 adb 命令全部超时。
原因：手机 USB 调试授权过期或 adb 版本太旧，偶尔也会因为电脑上的安卓驱动不兼容导致错误状态。
解决：先执行 adb kill-server 再执行 adb start-server，重启 adb 服务；然后拔掉 USB 线重新插入，在手机弹窗里重新点“允许调试”。如果还是 offline，换一个 USB 口，尽量用电脑主板上的原生 USB 2.0 接口，不要用前置面板上的扩展口。这个动作我每次重连设备都会强制做一遍，基本能解决 80% 的连不上问题。
5.2 识别到的棋子坐标偏移明显，角色跳偏
现象：棋子识别中心始终在真实位置上方或下方偏 20 像素以上，导致跳跃距离计算不准。
原因：棋子轮廓的几何中心和物理起跳中心并不是同一个点，尤其是黑色圆台和上方人物头部的形状差异明显时，最高点轮廓会把中心点带偏。
解决：在 find_player 里增加 y_offset 修正，把轮廓中心的 y 值往下加一段固定偏移。你可以先打印轮廓的 boundingRect，看看实际坐标和起跳点相差多少，再把差值写进 config.json 的 player_y_offset 字段。这个修正值对识别稳定性提升非常明显。
5.3 按压时间没问题，但角色始终跳不动
现象：脚本执行后终端显示按压时间正常，但手机画面里的角色没有跳起来，或者只是原地轻敲了一下。
原因：adb 的 input swipe 指令在部分安卓系统上被识别为一次快速滑动，无法触发长按按压事件，尤其是在开启了“指针位置”的开发者选项时，行为会有差异。
解决：将 adb_helper 里的 tap 实现改为 input swipe x y x y duration，起点和终点坐标相同，并且确保 duration 不小于 50ms。有些设备还需要在 swipe 后面加百分比坐标而不是像素坐标，这种情况下改用input touchscreen swipe 500 500 500 500 500就好。我一般会在 adb_helper 里同时封装两种调用方式，根据 config 里的 tap_mode 切换，省得来回改代码。
5.4 游戏画面亮度变化导致识别率骤降
现象：在白天阳光直射下，画面发白，HSV 过滤范围失效，棋子轮廓大面积丢失；晚上暗光下又会出现残影干扰。
原因：HSV 虽然比 RGB 更抗光照，但 games 里的光照变化依然会让暗部像素的明度值大幅度漂移，固定的 lower/upper 范围不够用。
解决：把亮度分量 V 的范围放宽，同时严格控制 H 和 S 的范围。另外可以在 inRange 之前先对图像做高斯模糊，减少噪点干扰。还有一招是记录多次采样的中位值，动态调整 V 的上限，不过这属于进阶优化，新手先放宽范围就行。
5.5 脚本运行十几轮后越跳越偏
现象：刚开始准确率很高，后面逐渐偏离，直到某一跳找不到落点退出。
原因：游戏画面会随角色位置改变而整体移动，实际上原版游戏是固定镜头，但部分山寨版本里的摄像机有轻微抖动，导致坐标系统发生平移。
解决：每次循环都重新计算棋子和落点坐标，不要使用上一轮的缓存值。如果确认游戏是固定镜头，这个问题就不应该出现；如果你发现确实存在抖动，可以在 main.py 里加入一个简单的坐标校正：当连续两次识别到的棋子位置变化超过 100 像素时，丢弃当前帧重新截图。这样能避免因取帧时机不对导致的漂移累积。
6. 二次开发思路：把它改造成你自己的自动化工具
跑到稳定之后，这套源码完全可以换成其他用途。它本质上是一个可扩展的“电脑控制手机”的骨架，换掉图像识别部分就是另一个自动化工具。最后我分享几个改造方向，也是我实际用过或者考虑过的思路，希望能帮到你。
6.1 把脚本改造成定时巡检工具
最简单的改造是去掉无限循环，只抽一帧识别，返回当前状态。比如你想在手机端监控某一块区域的颜色变化，可以复用 screencap 和 HSV 过滤器，把结果通过 HTTP 请求发到你的监控平台。我一般会封装一个snapshot()函数，只执行“截图 + 识别”两步，然后由外部调度器控制频率，比如每 10 秒跑一次，而不是每 2 秒强制轮询。
6.2 用纯 Python 端模拟点击替代 adb 指令
在部分测试场景里，adb 的输入事件会被系统拦截，改用 uiautomator2 或 Appium 会更稳定。你可以把 adb_helper 里的 tap 函数替换成 uiautomator2 的点击接口，接口参数保持一致，这样就能在不改识别算法的情况下切换控制层。我之前在某个项目中就是把 adb 全换成了 uiautomator2，解决了安卓 11 以上模拟点击被忽略的问题。
6.3 增加动态阈值和自动校准逻辑
我最后悔的是没有在一开始就写自动校准。如果你的手机分辨率经常变，建议增加一个 on_start 环节：先截一张图，让用户在图像框选“棋子位置”和“落点位置”，脚本自动计算当前分辨率对应的 HSV 范围和按压系数。这个功能实现起来不难，但在不同设备上切换时的收益极大。
验证方法也很简单：每次修改后跑 20 轮人工计数命中率，低于 70% 就回滚参数。从那以后我每次调算法都强制走一遍“截图-标记-统计”的流程，而不是凭感觉改数字。希望帮到你。
这套源码只是个开始，顺着这个骨架继续扩展，你完全能写出属于自己的跨设备自动化测试工具。祝跑得顺利，少踩坑。
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