python微信跳一跳系列之色块轮廓定位棋盘

概述在前几篇博文中，我们分别采用颜色识别，模板匹配，像素遍历等方法实现了棋子和棋盘的定位，具体内容可以参见我的前面的文章内容，在这一篇中，我们来探索一种定位棋盘的新方法。

在前几篇博文中，我们分别采用颜色识别，模板匹配，像素遍历等方法实现了棋子和棋盘的定位，具体内容可以参见我的前面的文章内容，在这一篇中，我们来探索一种定位棋盘的新方法。

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//3C2h//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,h1,x2,y2,w2,h2=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] thresh1 = cv2.threshold(gray,top,255,cv2.THRESH_BINARY)[1]  thresh2 = cv2.threshold(gray,bottom,cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]  img1=thresh1[h0//3:h0*2//3,0:w0] img2=thresh2[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.CHAIN_APPROX_SIMPLE) aim1=0 y_min=h0//3 for c in hIErarchy1: if hIErarchy1==None: x1,h1=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,h1 = cv2.boundingRect(aim1) cv2.rectangle(img,(x1,y1+h0//3),(x1+w1,y1+h1+h0//3),(255,0),2) aim2=0 y_min=h0//3 for c in hIErarchy2: if hIErarchy2==None: x2,h2=w0//2,h = cv2.boundingRect(c) if y<=y_min: y_min=y aim2=c x2,h2 = cv2.boundingRect(aim2) cv2.rectangle(img,(x2,y2+h0//3),(x2+w2,y2+h2+h0//3),(0,2) if y1+h1//2<=y2+h2//2: x,h=x1,h1 else: x,h=x2,h2 cv2.imshow('img1',thresh1) cv2.imshow('img2',thresh2) 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,3,255),-1) cv2.circle(img,15,2) 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。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持编程小技巧。

您可能感兴趣的文章:教你用 Python 实现微信跳一跳（Mac+iOS版）微信跳一跳游戏python脚本python实现微信跳一跳辅助工具步骤详解微信跳一跳python代码实现微信小程序跳一跳游戏 python脚本跳一跳刷高分技巧微信跳一跳辅助python代码实现微信跳一跳自动运行python脚本微信跳一跳python辅助软件思路及图像识别源码解析微信跳一跳小游戏python脚本python微信跳一跳系列之自动计算跳一跳距离 总结

以上是内存溢出为你收集整理的python微信跳一跳系列之色块轮廓定位棋盘全部内容，希望文章能够帮你解决python微信跳一跳系列之色块轮廓定位棋盘所遇到的程序开发问题。

如果觉得内存溢出网站内容还不错，欢迎将内存溢出网站推荐给程序员好友。