基于python的安卓外挂
1.前言
初学python，看到微信跳一跳外挂觉得挺有意思，想做个比这个稍简单的来学习一下相关语法与模块
（此外挂只用于学习！并没有过多关于外挂的知识！）所做的游戏就是这个！开心斗游戏中的消砖块小游戏
通过点击屏幕来使该位置增加方块，从而达到消掉一层四个砖块，是一个简单的休闲小游戏。
2.所用工具/前期准备
（1）.python3.X
请读者自行配置环境，推荐用conda:
# 添加国内源，下载稳定点
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# 其他参数
conda config --set show_channel_urls yes
# 创建一个虚拟环境，推荐用 tensorflow 的
conda create -n tensorflow python=3.6.4
# 开启刚才新建的虚拟环境
conda activate tensorflow
（2）.adb
本攻略只适合安卓手机，请先下载adb驱动
下载地址：http://adbshell.com/downloads
（3）.python中的openCV模块进行简单的图像识别
下载方法：命令行中输入pip install opencv-python进行下载
（4）.python中的numpy,PIL和pylab模块进行简单运算和图像处理
pip install matplotlib
pip install numpy
pip install pillow
3.adb安装注意事项
1.在cmd中输入adb，显示如下字样证明安装成功。
...
environment variables:
$ADB_TRACE
comma-separated list of debug info to log:
all,adb,sockets,packets,rwx,usb,sync,sysdeps,transport,jdwp
$ADB_VENDOR_KEYS colon-separated list of keys (files or directories)
$ANDROID_SERIAL serial number to connect to (see -s)
$ANDROID_LOG_TAGS tags to be used by logcat (see logcat --help)
2.将手机调整到开发者模式（百度各种型号的打开方法），并开启USB调试功能
3.将手机与PC连接，手机中询问是否调试，一直点同意。PC中打开cmd 输入
adb devices
若看到如下显示，则证明已经连接上了！可以开启我们的编程之旅了！
List of devices attached
FYIYHH7JKGLGJKK(这个是一串id) device
4.adb的简易操作
//在屏幕上做划屏操作，前四个数为坐标点，后面是滑动的时间（单位毫秒）。把原来滑动就可以移动视图的应用打开验证
adb shell input swipe 250 250 450 450 200
[触摸] adb swipe x1 y1 x2 y2 duration(ms)
-[注] adb好像没有触摸 不过有滑动 ,所以把 x1 y1 x2 y2 变成一个像素点,加上时间即可变成长按
//在屏幕上点击坐标点x=50 y=250的位置。
adb shell input tap 50 250
//截图
adb shell /system/bin/screencap -p /sdcard/screenshot.png
//将截好的图保存到电脑之中
adb pull /sdcard/screenshot.png /Users/xxx/Downloads
以上就是我们可能会用到的基本指令了，想了解更多的adb指令的话，参考这篇文章：https://blog.csdn.net/jlminghui/article/details/39268419
5.图像处理
（1）.我们先要抓取屏幕并传输到电脑中，上面已经提过了，所以直接上函数
def screenshot():
os.system("adb shell screencap -p /sdcard/game.png")#cmd运行
os.system("adb pull /sdcard/game.png D:/PYthon/first_j/game.png")#存入电脑里面
截图后，我们得到如下图像
image
（2）.我们发现上方的信息和下方的一些按键并不是我们想要的，我们可以轻松的把它们裁剪掉
crop_img = img[280:1780, 20:1080] # X=1060,Y=1500
效果图：
image
（3）.当我们拿到这一张彩色的图片的时候，我们自然的知道应该向哪里发射方块，可是怎么才能让机器知道呢？这里我们应该把图像转化为灰度或二值图像，进行一系列的去噪等操作，使得计算机可以认出我们的图像并做判断
Q：什么是灰度图像？什么是二值图像？
http://www.jb51.net/article/78762.htm
这篇文章讲解的非常清晰，读者可以仔细阅读，了解一下数字图像的构成和灰度图像的原理
我们这里讲图片转化为二值图像，效果图如下
GrayImage = cv2.cvtColor(crop_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(GrayImage, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
image
在上图中，我们看到方块有些不整齐，有一部分白色，我们要把这些白色填充掉，使得后面的程序更容易识别方块，此时需要一些形态学方面的操作。
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (25, 25))
closed = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
上一下效果图
image
PS：左上角的东西我们无需担心~它只是在个别的时候会蹦出来，告诉我们我们的砖块行数+2了，然后会马上消失~并不 影响我们的识别~
到这里，我们对图像的处理已经很完善了。机器已经能很轻松的识别哪里是砖块（黑色——值为0），哪里是空白（白色——值为255），如果小伙伴们有时候处理一些复杂的图像，可以再用一下腐蚀与膨胀算法，效果也是非常好的。贴一下代码
# 分别执行4次形态学腐蚀与膨胀算法。
closed = cv2.erode(closed, None, iterations=4)
closed = cv2.dilate(closed, None, iterations=4)
6.模拟操作
相信大家的想法和我最初的想法非常像，这个是不是已经接近尾声了，我只需要检测 X= [100,375,650,925]
这四个点哪里是白色就模拟按键就好了？我就是用了这个简单的算法，发现模拟的结果非常不理想：（划重点）因为adb模拟按键和截图的速度并不快，所以会导致没有人的操作快！
那怎么办？只能优化算法咯
我们先检测哪里有方块，什么时候出方块，并把他的位置存到数组中
#先检测什么时候有块
for count in np.arange(1450,0,-50):
if int(closed[count,100])+int(closed[count,375])+int(closed[count,650])+int(closed[count,925])!=255*4:
break
for i in np.arange(count,0,-160):
Y.append(i)
记录后，一次性进行多次按键操作，实现一张图模拟多个按键，这样效率就高多啦
for i in Y:
if closed[i,100]!=0:
val.append(120)
elif closed[i,375]!=0:
val.append(395)
elif closed[i,650]!=0:
val.append(670)
elif closed[i,925]!=0:
val.append(945)
return val
原文：https://blog.csdn.net/qq_35624030/article/details/79618988
