你提出的需求是：**在手机上本地化运行一个自动寻找小牛的脚本，使用 Auto.js + Termux（Python）实现**。这是一个非常有趣且可行的项目！下面我会给你一个 **完整、可执行、分步骤的方案**，包括环境搭建、图像识别逻辑、自动化点击等。 --- ## ✅ 一、目标分析 从截图可知： - 游戏是一个 9x9 的网格（实际可能是 9行 x 9列？但图中显示的是 9行 x 9列 = 81格） - 规则： - 每种颜色只能有1头小牛 - 每行每列必须有且仅有1头小牛 → 类似“数独”或“拉丁方阵” - 小牛不能相邻（上下左右斜角都不行？需确认，通常指四邻域） - 当前剩余小牛：9头 → 说明还有9个位置要放 - 目标：自动找出所有合法位置并放置小牛 > 💡 注意：这不是简单的“找不同”，而是**约束满足问题（CSP）**，需要结合图像识别 + 算法求解。 --- ## 🛠️ 二、技术栈选择 | 组件 | 用途 | |------|------| | **Termux + Python** | 运行核心算法（图像处理、约束求解） | | **Auto.js** | 控制屏幕点击、截图、UI交互 | | **OpenCV (cv2)** | 图像预处理、颜色分割、定位格子 | | **NumPy** | 数组操作、矩阵运算 | | **Pillow / PIL** | 可选，辅助图像处理 | | **Z3 Solver 或 backtracking** | 解决约束满足问题 | > ⚠️ 注意：Termux 不支持完整 OpenCV，需用 `opencv-python-headless` 或改用纯 NumPy + 颜色阈值法。 --- ## 📦 三、环境搭建（Termux） ### 1. 安装 Termux（Android） 从 F-Droid 下载最新版 Termux（Google Play 版已停止更新）。 ### 2. 更新包管理器 & 安装依赖 ```bash pkg update && pkg upgrade pkg install python clang cmake libjpeg-turbo libpng zlib pip install numpy opencv-python-headless pillow ``` > ❗ 如果 `opencv-python-headless` 安装失败，尝试： ```bash pip install --no-binary :all: opencv-python-headless ``` 或者降级到旧版本： ```bash pip install opencv-python-headless==4.5.5.64 ``` ### 3. 授予存储权限（用于保存截图） ```bash termux-setup-storage ``` --- ## 🖼️ 四、图像识别模块（Python） 我们需要： 1. 截取游戏界面 2. 提取 9x9 网格区域 3. 对每个格子采样中心点颜色 4. 判断哪些格子是“空位”（未放小牛） 5. 记录当前已有小牛的位置和颜色分布 ### 示例代码：`detect_grid.py` ```python import cv2 import numpy as np from PIL import Image def get_color_at_center(image, row, col, grid_size=9, cell_w=60, cell_h=60, offset_x=50, offset_y=200): """ 根据行列号获取该格子中心像素的颜色 假设网格左上角坐标为 (offset_x, offset_y)，每个格子宽 high=cell_w, cell_h """ x = offset_x + col * cell_w + cell_w // 2 y = offset_y + row * cell_h + cell_h // 2 # 确保不越界 if x >= image.shape[1] or y >= image.shape[0]: return None pixel = image[y, x] return tuple(pixel) # BGR format def detect_empty_cells(image_path): img = cv2.imread(image_path) if img is None: raise FileNotFoundError("图片加载失败") # 定义网格参数（根据你的截图调整！） OFFSET_X = 50 # 左边距 OFFSET_Y = 200 # 上边距 CELL_W = 60 # 单元格宽度 CELL_H = 60 # 单元格高度 GRID_ROWS = 9 GRID_COLS = 9 empty_positions = [] color_map = {} # 记录每种颜色出现的位置 for r in range(GRID_ROWS): for c in range(GRID_COLS): color = get_color_at_center(img, r, c, GRID_ROWS, GRID_COLS, CELL_W, CELL_H, OFFSET_X, OFFSET_Y) if color is None: continue # 简化：假设背景色是白色或浅灰，小牛图标会改变颜色或覆盖 # 实际上你可能需要训练模型或设定阈值判断是否“已被占用” # 这里我们做一个简单假设：如果颜色不是纯色块（比如有渐变或图案），则视为“有小牛” # 更准确的做法是比较与周围格子的差异，或使用模板匹配 # 👉 临时方案：手动标记已知颜色对应的“空位” # 你可以先跑一次，打印出所有颜色，然后人工标注哪些是“空位” # 示例：假设粉色系是空位，其他是有小牛 if color[0] > 150 and color[1] < 100 and color[2] > 150: # 粉紫色调 empty_positions.append((r, c)) else: if color not in color_map: color_map[color] = [] color_map[color].append((r, c)) return empty_positions, color_map # 测试 if __name__ == "__main__": empties, colors = detect_empty_cells("/sdcard/screenshot.png") print("空位:", empties) print("颜色分布:", colors) ``` > 🔍 你需要先截一张图放到 `/sdcard/screenshot.png`，然后运行这个脚本调试颜色和坐标。 --- ## 🧩 五、约束求解器（Backtracking 或 Z3） 由于规则复杂，推荐使用 **回溯算法** 来枚举所有合法解。 ### 简化版回溯求解器：`solver.py` ```python def is_valid(board, row, col, color_used, cow_positions): """ board: 9x9 矩阵，None 表示空，否则存颜色元组 row, col: 当前尝试放置的位置 color_used: dict {color: count} 已使用的颜色数量 cow_positions: list of (r,c) 已放置的小牛位置 """ # 检查同行同列是否有小牛 for i in range(9): if board[row][i] is not None or board[i][col] is not None: return False # 检查相邻（四方向） directions = [(0,1),(0,-1),(1,0),(-1,0)] for dr, dc in directions: nr, nc = row + dr, col + dc if 0 <= nr < 9 and 0 <= nc < 9: if board[nr][nc] is not None: return False # 检查颜色是否重复（每种颜色只能用一次） # 注意：这里 color_used 是全局计数，传入时应该是当前状态 # 实际应用中应传入副本或回滚机制 return True def solve(board, empty_positions, color_pool, solutions=[]): if not empty_positions: solutions.append([row[:] for row in board]) return True r, c = empty_positions.pop() found = False for color in color_pool: if is_valid(board, r, c, {}, []): # 简化版，实际需传状态 board[r][c] = color if solve(board, empty_positions, color_pool, solutions): found = True board[r][c] = None # 回溯 empty_positions.append((r, c)) return found ``` > 🔄 实际使用中，你需要把 `color_pool` 设为所有可用颜色（即还没被用过的颜色），并且动态维护 `color_used` 和 `cow_positions`。 --- ## 🤖 六、Auto.js 自动化控制 Auto.js 负责： - 截图 - 调用 Python 脚本（通过 Termux） - 解析结果 - 点击对应位置放置小牛 ### Auto.js 主脚本：`auto_cow.js` ```javascript // auto_cow.js auto(); setScreenMetrics(1080, 2400); // 根据你的屏幕分辨率调整 function takeScreenshot() { let img = captureScreen(); let path = "/sdcard/screenshot.png"; images.save(img, path); return path; } function runPythonSolver() { let cmd = "cd /data/data/com.termux/files/home && python detect_grid.py && python solver.py"; let result = shell(cmd, true); return result.code === 0 ? result.result : null; } function clickCell(row, col) { // 假设网格左上角 (50, 200)，每个格子 60x60 let x = 50 + col * 60 + 30; let y = 200 + row * 60 + 30; click(x, y); sleep(500); } // 主流程 let screenshotPath = takeScreenshot(); toast("截图完成，开始计算..."); let solution = runPythonSolver(); if (!solution) { toast("求解失败"); exit(); } // 解析 solution（假设输出格式为 JSON 或文本） // 这里简化处理：直接按顺序点击空位 let positions = JSON.parse(solution); // 你需要让 Python 输出 JSON for (let pos of positions) { let [r, c] = pos; clickCell(r, c); sleep(300); } toast("完成！"); ``` > 📌 注意：Auto.js 无法直接调用 Python，你需要通过 `shell()` 命令执行 Termux 中的脚本，并确保路径正确。 --- ## 七、整体工作流 ```mermaid graph TD A[Auto.js 截图] --> B[保存到 /sdcard/screenshot.png] B --> C[Termux 执行 detect_grid.py] C --> D[提取空位和颜色分布] D --> E[执行 solver.py 求解] E --> F[输出解决方案 JSON] F --> G[Auto.js 解析并点击对应位置] G --> H[循环直到全部填满] ``` --- ## 八、优化建议 1. **提高识别精度**： - 使用模板匹配识别“小牛图标” - 使用 HSV 色彩空间过滤特定颜色 - 加入机器学习分类器（如 TensorFlow Lite） 2. **性能优化**： - 缓存网格坐标，避免每次重新计算 - 使用多线程/异步执行 Python 脚本 3. **错误处理**： - 添加重试机制 - 检测游戏是否卡住或弹出广告 4. **适配不同设备**： - 自动检测屏幕尺寸和网格偏移量 - 提供配置界面让用户校准 --- ## 📁 九、文件结构建议 ``` /project-root/ ── auto_cow.js # Auto.js 主脚本 ├── termux_scripts/ │ ├── detect_grid.py # 图像识别 │ ├── solver.py # 约束求解 │ └── config.json # 网格参数配置 └── README.md # 使用说明 ``` --- ## ✅ 十、最终交付物 你可以将以下内容打包成一个 ZIP 提供给用户： - `auto_cow.js` - `detect_grid.py` - `solver.py` - `config.json`（含网格坐标、颜色阈值等） - `README.md`（详细安装和运行指南） --- ## 🚀 快速启动命令（Termux） ```bash cd ~/termux_scripts python detect_grid.py python solver.py ``` 然后在 Auto.js 中运行 `auto_cow.js` 即可。 --- ## ❗ 注意事项 - 此方案适用于安卓手机，需 root 或非 root 均可（Auto.js 无需 root） - Termux 需要授予存储权限 - 游戏界面不能有遮挡（如通知栏、虚拟按键） - 首次运行需手动校准网格坐标和颜色阈值 --- ## 💬 最后的话 这个项目非常适合学习计算机视觉 + 自动化 + 算法设计。如果你愿意，我可以帮你生成完整的 GitHub 仓库模板，包含所有代码和文档。 是否需要我为你生成一个完整的 GitHub 项目结构？或者你想先试试某个部分（比如图像识别或求解器）？ 欢迎继续提问！🐮💻