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自动玩微信小游戏跳一跳

环境依赖

  • Python
  • Opencv3
  • Tensorflow (如果运行nn_play.py)

对于安卓系统

  • Adb工具
  • 安卓手机

IOS系统 (参考这里进行安装)

  • iPhone
  • Mac
  • WebDriverAgent
  • facebook-wda
  • imobiledevice

定位算法

  • Multiscale-search
  • CV based fast-search
  • Convolutional Neural Network based coarse-to-fine model

想要了解算法细节，请参见https://zhuanlan.zhihu.com/p/32636329.

注意：CV based fast-search现在只能支持Android系统

运行

如果你用的是Android手机，你可以运行

python play.py --phone Android --sensitivity 2.045

如果你用的是iPhone，需要下载训练好的模型，然后运行

python nn_play.py --phone IOS --sensitivity 2.045
  • --phone 有两个选项: Android或者IOS.
  • --sensitivity 是一个控制按压时间的系数.
  • play.py 采用了Multiscale search和Fast search, 支持Android和IOS，但是IOS更推荐用下者
  • nn_play.py 采用了CNN based coarse-to-fine模型，支持IOS和Android

性能

我们的算法可以正确地检测出小人（绿色）和目标（红色）位置。

用这份代码非常容易刷榜，但是我在玩了运行了一个半小时之后，在859跳时选择狗带。

state_859 state_859 sota

样例视频

下面有一份样例视频，excited！

微信跳一跳

训好的模型以及训练数据

训练好的CNN模型和训练数据可以从下面的链接下载

如果你想从头自己训练： 下载好数据到任意目录下，然后修改cnn_coarse_to_fine/data_provider目录下所有文件的self.data_dir路径。

如果你只想跑一下我们的模型: 下载好train log文件（包括train_logs_coarse and train_log_fine）并解压到resource目录。