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這篇文章主要介紹python微信跳一跳開發中棋子定位像素遍歷的示例分析,文中介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
方法說明
像素遍歷的實質依然是顏色識別。
在github中給出的方法中,采用像素遍歷的方法是:
從高度的1/3處開始至高度的2/3處進行遍歷;
首先間隔50像素進行搜索
當像素的顏色和每一行開始的像素顏色不同時,認為找到了最上面的棋盤位置,則返回上一個間隔處開始遍歷(i-50);
對每一行的像素都進行遍歷,當滿足給定的顏色范圍時,記錄最下面一行的y值,x值的和與個數,平均即可得到中心x值。
所得到的x值和y值即為棋子最底部的中心位置;
按照自己手機的分辨率調整棋子的高度(減去一個固定值)
上訴方法的代碼如下(可以自行到github下載):
def find_piece_and_board(im): #尋找關鍵坐標 w, h = im.size piece_x_sum = 0 piece_x_c = 0 piece_y_max = 0 board_x = 0 board_y = 0 scan_x_border = int(w / 8) # 掃描棋子時的左右邊界 scan_start_y = 0 # 掃描的起始 y 坐標 im_pixel = im.load() # 以 50px 步長,嘗試探測 scan_start_y for i in range(int(h / 3), int(h*2 / 3), 50): last_pixel = im_pixel[0, i] for j in range(1, w): pixel = im_pixel[j, i] # 不是純色的線,則記錄 scan_start_y 的值,準備跳出循環 if pixel != last_pixel: scan_start_y = i - 50 break if scan_start_y: break print('scan_start_y: {}'.format(scan_start_y)) # 從 scan_start_y 開始往下掃描,棋子應位于屏幕上半部分,這里暫定不超過 2/3 for i in range(scan_start_y, int(h * 2 / 3)): # 橫坐標方面也減少了一部分掃描開銷 for j in range(scan_x_border, w - scan_x_border): pixel = im_pixel[j, i] # 根據棋子的最低行的顏色判斷,找最后一行那些點的平均值,這個顏 # 色這樣應該 OK,暫時不提出來 if (50 < pixel[0] < 60) \ and (53 < pixel[1] < 63) \ and (95 < pixel[2] < 110): piece_x_sum += j piece_x_c += 1 piece_y_max = max(i, piece_y_max) if not all((piece_x_sum, piece_x_c)): return 0, 0, 0, 0 piece_x = int(piece_x_sum / piece_x_c) piece_y = piece_y_max - piece_base_height_1_2 # 上移棋子底盤高度的一半
遍歷過程動態演示
實際運行動畫
以下是實際運行的定位動畫。
優缺點分析
像素遍歷的好處是無需額外的python庫,但其速度顯然明顯低于我在前面用過的其它方法,這不奇怪,外接庫用到的顏色識別方法其實是經過優化和集成的,像素遍歷是其底層的技術方案,速度慢理所當然。
改進
其實上述方法還可以進一步優化,以大大減小遍歷的面積:
以50像素為間隔從1/3高度開始遍歷;
當首次滿足給定的棋子顏色時,記錄x值的和與個數,平均后得到棋子的x值;
沿x值從上向下對高度進行遍歷,可以得到滿足棋子顏色的最大y值和最小y值;
對y值進行處理,如減去一個固定高度,即可得到棋子的底部中心y值;
對最高點和最低點進行平均,即可得到棋盤的中心y值。
遍歷的過程如下:
以上是“python微信跳一跳開發中棋子定位像素遍歷的示例分析”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!希望分享的內容對大家有幫助,更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!
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