前言
最近微信小游戏跳一跳大热，自己也是中毒颇久，无奈手残最高分只拿到200分。无意间看到教你用Python来玩微信跳一跳一文，在电脑上利用adb驱动工具操作手机，详细的介绍以及如何安装adb驱动可以去看这篇文章，这里就不再介绍了。但是原文每次跳跃需要手动点击，于是想尝试利用图像处理的方法自动化。
最重要的不是最终刷的分数，而是解决这个问题的过程。花了一个下午尝试各种方法，最终采用opencv的模板匹配+边缘检测，方法很简单但效果很好。
本文主要分享如何用Opencv对游戏截图进行检测，自动找到小人和跳跃目标点的位置，计算跳跃距离，从而让电脑帮你玩跳一跳游戏！
本文的代码见https://github.com/moneyDboat/wechat_jump_jump，欢迎fork和star～
主要使用的Python库及对应版本：
python 3.6
opencv-python 3.3.0
numpy 1.13.3
Opencv
首先介绍下opencv，是一个计算机视觉库，本文将用到opencv里的模板匹配和边缘检测功能。
模板匹配
模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一。这种方法的原理非常简单，遍历图像中的每一个可能的位置，比较各处与模板是否“相似”，当相似度足够高时，就认为找到了我们的目标。
例如提供小人的模板图片
import cv2
import numpy as np
# imread()函数读取目标图片和模板
img_rgb = cv2.imread("0.png", 0)
template = cv2.imread('temp1.jpg', 0)
# matchTemplate 函数：在模板和输入图像之间寻找匹配,获得匹配结果图像
# minMaxLoc 函数：在给定的矩阵中寻找大和最小值，并给出它们的位置
res = cv2.matchTemplate(img_rgb,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
min_val,max_val,min_loc,max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
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