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这篇文章给大家分享的是有关python微信跳一跳系列之如何实现色块轮廓定位棋盘的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。
分析
经过观察,我们看到,无论什么情况下,棋盘和背景之间总是存在着非常明显的色彩对比,这当然是必须的,否则玩游戏的人都无法分辨棋子、棋盘、背景,这个游戏就不可能大火。显然,如果我们将每一幅画面进行色块分割,将彩色图转变为黑白二值图,就可以将背景和棋盘隔离出来,然后对黑白图中的白色轮廓进行分析,将其中位置最高(y值最小)的轮廓标记出来,这个轮廓就是下一步要跳一跳的棋盘。
步骤
抓取图像;
将图像转变为灰度图;
确定工作区域(h//3–2h//3),确定像素阈值;
产生黑白二值图像,同时产生两种黑白图,分别将亮于背景和暗于背景两种情况下的色块隔离出来;
阴影的处理
棋盘往往会有阴影,可以通过进一步缩小目标区域进行色块分割的方法来精准实现定位,感兴趣的同学可以自行练习。
代码
# -*- coding: utf-8 -*- #VS2017+python3.6+opencv3.4 #2018.02.03 #作者:艾克思 import cv2 def thresh(img): x1,y1,w1,h2,x2,y2,w2,h3=0,0,0,0,0,0,0,0 gray= cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #gray=cv2.GaussianBlur(gray,(13,13),0) #高斯模糊 h0,w0=img.shape[:2] top=gray[h0//3,10] bottom= gray[h0*2//3,10] thresh2 = cv2.threshold(gray,top,255, cv2.THRESH_BINARY)[1] thresh3 = cv2.threshold(gray,bottom,255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1] img1=thresh2[h0//3:h0*2//3,0:w0] img2=thresh3[h0//3:h0*2//3,0:w0] cnts1, hierarchy1, rr1 = cv2.findContours(img1,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnts2, hierarchy2, rr2 = cv2.findContours(img2,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) aim1=0 y_min=h0//3 for c in hierarchy1: if hierarchy1==None: x1,y1,w1,h2=w0//2,h0//3,w0//3,h0//3 break else: x,y,w,h = cv2.boundingRect(c) if y<=y_min: y_min=y aim1=c x1,y1,w1,h2 = cv2.boundingRect(aim1) cv2.rectangle(img,(x1,y1+h0//3),(x1+w1,y1+h2+h0//3),(255,0,0),2) aim2=0 y_min=h0//3 for c in hierarchy2: if hierarchy2==None: x2,y2,w2,h3=w0//2,h0//3,w0//3,h0//3 break else: x,y,w,h = cv2.boundingRect(c) if y<=y_min: y_min=y aim2=c x2,y2,w2,h3 = cv2.boundingRect(aim2) cv2.rectangle(img,(x2,y2+h0//3),(x2+w2,y2+h3+h0//3),(0,255,0),2) if y1+h2//2<=y2+h3//2: x,y,w,h=x1,y1,w1,h2 else: x,y,w,h=x2,y2,w2,h3 cv2.imshow('img1',thresh2) cv2.imshow('img2',thresh3) return (x+w//2,y+h0//3+h//2) def main(): video='jump.avi' cap = cv2.VideoCapture(video) ret=cap.isOpened() ret=True while ret: #ret,img=cap.read() #读入帧 img=cv2.imread('e:/python/jump/hsv/006.png') if not ret:cv2.waitKey(0) point=thresh(img) cv2.circle(img,point,3,(0,0,255),-1) cv2.circle(img,point,15,(0,0,255),2) cv2.imshow('img',img) if cv2.waitKey(25)==ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() if __name__=='__main__': main()
opencv中关于黑白二值分割的参数类型如下:
在代码编制时,需要将cv2.THRESH_BINARY和cv2.THRESH_BINARY_INV联合使用,以便同时分辨亮色和暗色。
效果
我们放几张棋盘识别的样例,共大家参考。
这是一张比较典型的样例图,棋盘上半部分为暗色,下半部分为亮色,第一张是亮色部分的分割识别,第二张是暗色部分的分割识别,最后分别绘出各自识别出的色块轮廓,并进行比较。这张样例中,最终识别出的位置在棋盘的中心白点上,效果还是非常好的。
这也是一张非常典型的样例图,棋盘亮暗部分相互交错,左边图识别出了亮色部分,中间图识别出了暗色部分,最终的比较结果也在棋盘的正中心,效果不错。
这张样例也将最终的位置锁定在棋盘中心点。
再放一张。
这也是一张比较典型的情况,最终定位在棋盘的中心白点处,方法可行。
感谢各位的阅读!关于“python微信跳一跳系列之如何实现色块轮廓定位棋盘”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,让大家可以学到更多知识,如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到吧!
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