# 简介
基于opencv和51单片机的微信跳一跳全自动物理辅助,适用于Android+Windows平台,硬件部分由51单片机实现。
![](/system_0.jpg)
# python环境及主要使用的库
* python 3.6 (Anaconda)
- numpy 1.14.0
* opencv-python 3.4.0
- pyserial 3.4
# 硬件
* GTX TX-1C 经典版 (也就是郭天祥那个经典的学习板子...)
>注:不一定要使用这个板子,核心是STC89C52单片机
- 继电器模块 (包括一个3v的5脚继电器、20Ω分压电阻、8550三极管、1N4001二极管、2.2k限流电阻)
>注:事实上只需购买一个5v继电器模块即可,由于身边没有此模块才自己手动搭的模块==
* 一枚1元硬币 (用于模拟触控)
# 基本原理
1. 手机在小人每次跳前将游戏画面截屏传给上位机
2. 上位机用opencv-python识别小人和方块,计算距离,并乘以一定系数转化为按压时间(ms)
3. 上位机通过串口通信将数据传输给51单片机
4. 单片机控制数码管显示此按压时间 (该步骤纯属娱乐==)
5. 单片机按照串口获得的时长数据通过P1.0口电平高低控制继电器开关,进而控制放在手机屏幕上的硬币是否接地来模拟手指触控
# 备注
目前仅上传了视觉和电控部分的关键代码如下:
* opencv-python视觉程序:[vision.py](/Code/vision.py)
- 51单片机控制程序:[wechat_jump.c](/Code/wechat_jump.c)
以上的两个程序中均已经加入了足够详尽的注释,而本项目中暂未对电路和模拟按压部分进行详细说明。
等有空再进一步更新说明文档咯~:blush:
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基于opencv和51单片机的微信跳一跳全自动物理辅助.zip (17个子文件)
Archie1000
relay.jpg 218KB
test.jpg 5.07MB
vision.jpg 171KB
Code
vision.py 9KB
wechat_jump.c 4KB
LICENSE 1KB
Hardware
relay.jpg 2.5MB
resistors.jpg 2.3MB
hardware.jpg 3.68MB
simulate_touch.jpg 2.59MB
circuit.jpg 2.16MB
connection.jpg 3.24MB
README.md 461B
system_0.jpg 869KB
simulate_touch.jpg 70KB
system_1.jpg 390KB
README.md 2KB
共 17 条
- 1
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阿齐Archie
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