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【必发88官网】简单颜色识别并跟踪,不错的俄罗

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H5游戏开拓:一笔画

2017/11/07 · HTML5 · 游戏

原稿出处: 坑坑洼洼实验室   

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#include <windows.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <conio.h>

此次来我们用opencv来兑现识别追踪莲红物体并回到地点坐标的作用。

H5游戏开垦:一笔画

by leeenx on 2017-11-02

一笔画是图论[科普](https://zh.wikipedia.org/wiki/图论)中二个著名的标题,它源点于柯波德戈里察堡七桥难题[科普](https://zh.wikipedia.org/wiki/柯尼斯堡七桥问题)。地管理学家欧拉在她1736年见报的故事集《柯塞Willy亚堡的七桥》中不唯有缓慢解决了七桥主题素材,也建议了一笔画定理,顺带解决了一笔画难题。用图论的术语来讲,对于三个加以的连通图[科普](https://zh.wikipedia.org/wiki/连通图)存在一条适逢其会含有所无线段并且未有再度的不二等秘书技,那条门路正是「一笔画」。

搜寻连通图这条渠道的进程就是「一笔画」的游乐经过,如下:

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class Console
{
public:
Console()
{
hStdOutput = INVALID_HANDLE_VALUE;
hStdError = INVALID_HANDLE_VALUE;
}
bool Open( void )
{
hStdOutput = GetStdHandle( STD_OUTPUT_HANDLE );
hStdError = GetStdHandle( STD_ERROR_HANDLE );
return INVALID_HANDLE_VALUE!=hStdOutput && INVALID_HANDLE_VALUE!=hStdError;
}
inline bool SetTitle( char* title ) // 设置标题
{
return TRUE==SetConsoleTitle(title);
}
bool RemoveCursor( void ) // 去处光标
{
CONSOLE_CURSOR_INFO cci;
if( !GetConsoleCursorInfo( hStdOutput, &cci ) ) return false;
cci.bVisible = false;
if( !SetConsoleCursorInfo( hStdOutput, &cci ) ) return false;
if( !GetConsoleCursorInfo( hStdError, &cci ) ) return false;
cci.bVisible = false;
if( !SetConsoleCursorInfo( hStdError, &cci ) ) return false;
return true;
}
bool SetWindowRect( short x, short y ) // 设置窗体尺寸
{
SMALL_RECT wrt = { 0, 0, x, y };
if( !SetConsoleWindowInfo( hStdOutput, TRUE, &wrt ) ) return false;
if( !SetConsoleWindowInfo( hStdError, TRUE, &wrt ) ) return false;
return true;
}
bool SetBufSize( short x, short y ) // 设置缓冲尺寸
{
COORD coord = { x, y };
if( !SetConsoleScreenBufferSize( hStdOutput, coord ) ) return false;
if( !SetConsoleScreenBufferSize( hStdError, coord ) ) return false;
return true;
}

该意义分为两部分,识别颜色,追踪颜色。

游戏的兑现

「一笔画」的兑现不复杂,作者把落到实处进程分成两步:

  1. 底图绘制
  2. 交互作用绘制

「底图绘制」把连通图以「点线」的格局显得在画布上,是娱乐最轻巧达成的大器晚成都部队分;「人机联作绘制」是客商绘制解题路径的进度,那些进程会首假使管理点与点动态成线的逻辑。

bool GotoXY( short x, short y ) // 移动光标
{
COORD coord = { x, y };
if( !SetConsoleCursorPosition( hStdOutput, coord ) ) return false;
if( !SetConsoleCursorPosition( hStdError, coord ) ) return false;
return true;
}
bool SetColor( WOXC90D color ) // 设置前程色/背景象
{
if( !SetConsoleTextAttribute( hStdOutput, color ) ) return false;
if( !SetConsoleTextAttribute( hStdError, color ) ) return false;
return true;
}
bool OutputString( const char* pstr, size_t len=0 ) // 输出字符串
{
DWORD n = 0;
return TRUE==WriteConsole( hStdOutput, pstr, len?len:strlen(pstr), &n, NULL );
}

要想实现颜色的鉴定识别,大家要打开录制头,读取捕获的图像。将图像的颜色通道转变为HSV,设置选取的一定颜色的参数。使用inRange函数将图像调换为二值图,其葱玉石白部分显得为米白,其他为青古铜色。

底图绘制

「一笔画」是多关卡的游乐格局,小编决定把关卡(连通图卡塔尔的定制以叁个布署接口的款式对外暴光。对外暴光关卡接口要求有生机勃勃套描述连通图形状的正经,而在小编日前有五个选取:

  • 点记法
  • 线记法

举个连通图 —— 五角星为例来讲一下那五个筛选。

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点记法如下:

JavaScript

levels: [ // 当前关卡 { name: "五角星", coords: [ {x: Ax, y: Ay}, {x: Bx, y: By}, {x: Cx, y: Cy}, {x: Dx, y: Dy}, {x: Ex, y: Ey}, {x: Ax, y: Ay} ] } ... ]

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levels: [
// 当前关卡
{
name: "五角星",
coords: [
{x: Ax, y: Ay},
{x: Bx, y: By},
{x: Cx, y: Cy},
{x: Dx, y: Dy},
{x: Ex, y: Ey},
{x: Ax, y: Ay}
]
}
...
]

线记法如下:

JavaScript

levels: [ // 当前关卡 { name: "五角星", lines: [ {x1: Ax, y1: Ay, x2: Bx, y2: By}, {x1: Bx, y1: By, x2: Cx, y2: Cy}, {x1: Cx, y1: Cy, x2: Dx, y2: Dy}, {x1: Dx, y1: Dy, x2: Ex, y2: Ey}, {x1: Ex, y1: Ey, x2: Ax, y2: Ay} ] } ]

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levels: [
// 当前关卡
{
name: "五角星",
lines: [
{x1: Ax, y1: Ay, x2: Bx, y2: By},
{x1: Bx, y1: By, x2: Cx, y2: Cy},
{x1: Cx, y1: Cy, x2: Dx, y2: Dy},
{x1: Dx, y1: Dy, x2: Ex, y2: Ey},
{x1: Ex, y1: Ey, x2: Ax, y2: Ay}
]
}
]

「点记法」记录关卡通过海关的一个答案,即端点要按一定的各种存放到数组 coords中,它是有序性的笔录。「线记法」通过两点描述连通图的线条,它是九冬的记录。「点记法」最大的优势是表现更简单,但它必得记录贰个过关答案,小编只是关卡的苦力不是关卡创建者,所以小编最后采摘了「线记法」。:卡塔 尔(英语:State of Qatar)

bool OutputStringNoMove( short x, short y, const char* pstr, size_t len=0 ) // 输出字符串
{
COORD coord = { x, y };
DWORD n = 0;
return TRUE==WriteConsoleOutputCharacter( hStdOutput, pstr, len?len:strlen(pstr), coord, &n );
}
private:
HANDLE hStdOutput;
HANDLE hStdError;
};

代码:

互相绘制

在画布上制图路线,从视觉上实属「选拔或一连连通图端点」的进程,那个历程须要化解2个难点:

  • 手指下是还是不是有端点
  • 当选点到待选中式点心时期是或不是成线

征集连通图端点的坐标,再监听手指滑过的坐标能够清楚「手指下是还是不是有一些」。以下伪代码是搜罗端点坐标:

JavaScript

// 端点坐标音讯 let coords = []; lines.forEach(({x1, y1, x2, y2}) => { // (x1, y1) 在 coords 数组不设有 if(!isExist(x1, y1)) coords.push([x1, y1]); // (x2, y2) 在 coords 数组不设有 if(!isExist(x2, y2)) coords.push([x2, y2]); });

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// 端点坐标信息
let coords = [];
lines.forEach(({x1, y1, x2, y2}) => {
// (x1, y1) 在 coords 数组不存在
if(!isExist(x1, y1)) coords.push([x1, y1]);
// (x2, y2) 在 coords 数组不存在
if(!isExist(x2, y2)) coords.push([x2, y2]);
});

以下伪代码是监听手指滑动:

JavaScript

easel.addEventListener("touchmove", e => { let x0 = e.targetTouches[0].pageX, y0 = e.targetTouches[0].pageY; // 端点半径 ------ 取连通图端点半径的2倍,升高活动端体验 let r = radius * 2; for(let [x, y] of coords){ if(Math.sqrt(Math.pow(x - x0, 2) Math.pow(y - y0), 2) <= r){ // 手指下有端点,决断是或不是连线 if(canConnect(x, y)) { // todo } break; } } })

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easel.addEventListener("touchmove", e => {
let x0 = e.targetTouches[0].pageX, y0 = e.targetTouches[0].pageY;
// 端点半径 ------ 取连通图端点半径的2倍,提升移动端体验
let r = radius * 2;
for(let [x, y] of coords){
if(Math.sqrt(Math.pow(x - x0, 2) Math.pow(y - y0), 2) <= r){
// 手指下有端点,判断能否连线
if(canConnect(x, y)) {
// todo
}
break;
}
}
})

在未绘制任何线段或端点以前,手指滑过的率性端点都会被看做「单笔画」的开首点;在绘制了线段(或有选中式点心卡塔尔国后,手指滑过的端点能还是不可能与选中式点心串连成线段要求依据现成条件进行判别。

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上图,点A与点B可接连几日来成线段,而点A与点C不可能三翻五次。作者把「能够与钦命端点连接成线段的端点称作一蹴而就连接点」。连通图端点的实用连接点从连通图的线条中领到:

JavaScript

coords.forEach(coord => { // 有效连接点(坐标卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎挂载在端点坐标下 coord.validCoords = []; lines.forEach(({x1, y1, x2, y2}) => { // 坐标是现阶段线段的源点 if(coord.x === x1 && coord.y === y1) { coord.validCoords.push([x2, y2]); } // 坐标是近期线段的尖峰 else if(coord.x === x2 && coord.y === y2) { coord.validCoords.push([x1, y1]); } }) })

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coords.forEach(coord => {
// 有效连接点(坐标)挂载在端点坐标下
coord.validCoords = [];
lines.forEach(({x1, y1, x2, y2}) => {
// 坐标是当前线段的起点
if(coord.x === x1 && coord.y === y1) {
coord.validCoords.push([x2, y2]);
}
// 坐标是当前线段的终点
else if(coord.x === x2 && coord.y === y2) {
coord.validCoords.push([x1, y1]);
}
})
})

But…有效连接点只好判别多少个点是不是为底图的线条,那只是七个静态的参照,在事实上的「交互作用绘制」中,会遇到以下意况:

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如上海教室,AB已串连成线段,当前选中点B的实用连接点是 A 与 C。AB 已经一连成线,尽管 BA 也串连成线段,那么线段就再一次了,所以那时候 BA 无法成线,独有 AC 本领成线。

对选中式点心来讲,它的低价连接点有二种:

  • 与选中式茶食「成线的可行连接点」
  • 与选中式茶食「未成线的得力连接点」

中间「未成线的灵光连接点」才干出席「交互作用绘制」,何况它是动态的。

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回头本节内容最初提的四个难点「手指下是或不是有端点」 与 「选中式点心到待选中式点心时期是或不是成线」,其实可统生龙活虎为一个主题材料:手指下是或不是留存「未成线的实用连接点」。只须把监听手指滑动遍历的数组由连通图全数的端点坐标 coords 替换为当下选中式茶食的「未成线的实用连接点」就能够。

时至明日「一笔画」的基本点成效已经落实。能够超越体验一下:

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const char bg[] =
"┏━━━━━━━━━━━┓ "
"┃■■■■■■■■■■■┃ ←↓→ ↑"
"┃■■■■■■■■■■■┃ Begin "
"┃■■■■■■■■■■■┃ Voice = Yes"
"┃■■■■■■■■■■■┃ Sleep "
"┃■■■■■■■■■■■┃ Quit "
"┃■■■■■■■■■■■┃ "
"┃■■■■■■■■■■■┃ "
"┃■■■■■■■■■■■┃ NEXT "
"┃■■■■■■■■■■■┃┏━━━━┓"
"┃■■■■■■■■■■■┃┃    ┃"
"┃■■■■■■■■■■■┃┃    ┃"
"┃■■■■■■■■■■■┃┗━━━━┛"
"┃■■■■■■■■■■■┃ LEVEL "
"┃■■■■■■■■■■■┃┏━━━━┓"
"┃■■■■■■■■■■■┃┃ 0┃"
"┃■■■■■■■■■■■┃┗━━━━┛"
"┃■■■■■■■■■■■┃ SCORE "
"┃■■■■■■■■■■■┃┏━━━━┓"
"┃■■■■■■■■■■■┃┃ 00000┃"
"┗━━━━━━━━━━━┛┗━━━━┛";

VideoCapture cap(0);//展开摄像头

自动识图

作者在录加入关贸总协定组织卡配置时,发掘多少个7条边以上的接入图比较轻巧录错或录重线段。笔者在思忖是不是开垦一个自动识别图形的插件,毕竟「一笔画」的图样是有准则的几何图形。

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上边包车型地铁关卡「底图」,一眼就能够识出多个颜色:

  • 白底
  • 端点颜色
  • 线条颜色

同期那三种颜色在「底图」的面积大小顺序是:白底 > 线段颜色 > 端点颜色。底图的「搜集色值表算法」很简短,如下伪代码:

JavaScript

let imageData = ctx.getImageData(); let data = imageData.data; // 色值表 let clrs = new Map(); for(let i = 0, len = data.length; i < len; i = 4) { let [r, g, b, a] = [data[i], data[i 1], data[i 2], data[i 3]]; let key = `rgba(${r}, ${g}, ${b}, ${a})`; let value = clrs.get(key) || {r, g, b, a, count: 0}; clrs.has(key) ? value.count : clrs.set(rgba, {r, g, b, a, count}); }

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let imageData = ctx.getImageData();
let data = imageData.data;
// 色值表
let clrs = new Map();
for(let i = 0, len = data.length; i < len; i = 4) {
let [r, g, b, a] = [data[i], data[i 1], data[i 2], data[i 3]];
let key = `rgba(${r}, ${g}, ${b}, ${a})`;
let value = clrs.get(key) || {r, g, b, a, count: 0};
clrs.has(key) ? value.count : clrs.set(rgba, {r, g, b, a, count});
}

对于连通图来讲,只要把端点识别出来,连通图的轮廓也就出去了。

const char bk[7][4][4][4] =
{
{
{ { 0,1,1,0 },{ 1,1,0,0 },{ 0,0,0,0 },{ 0,0,0,0 } },
{ { 1,0,0,0 },{ 1,1,0,0 },{ 0,1,0,0 },{ 0,0,0,0 } },
{ { 0,1,1,0 },{ 1,1,0,0 },{ 0,0,0,0 },{ 0,0,0,0 } },
{ { 1,0,0,0 },{ 1,1,0,0 },{ 0,1,0,0 },{ 0,0,0,0 } }
}
,
{
{ { 1,1,0,0 },{ 0,1,1,0 },{ 0,0,0,0 },{ 0,0,0,0 } },
{ { 0,1,0,0 },{ 1,1,0,0 },{ 1,0,0,0 },{ 0,0,0,0 } },
{ { 1,1,0,0 },{ 0,1,1,0 },{ 0,0,0,0 },{ 0,0,0,0 } },
{ { 0,1,0,0 },{ 1,1,0,0 },{ 1,0,0,0 },{ 0,0,0,0 } }
}
,
{
{ { 1,1,1,0 },{ 1,0,0,0 },{ 0,0,0,0 },{ 0,0,0,0 } },
{ { 1,0,0,0 },{ 1,0,0,0 },{ 1,1,0,0 },{ 0,0,0,0 } },
{ { 0,0,1,0 },{ 1,1,1,0 },{ 0,0,0,0 },{ 0,0,0,0 } },
{ { 1,1,0,0 },{ 0,1,0,0 },{ 0,1,0,0 },{ 0,0,0,0 } }
}
,
{
{ { 1,1,1,0 },{ 0,0,1,0 },{ 0,0,0,0 },{ 0,0,0,0 } },
{ { 1,1,0,0 },{ 1,0,0,0 },{ 1,0,0,0 },{ 0,0,0,0 } },
{ { 1,0,0,0 },{ 1,1,1,0 },{ 0,0,0,0 },{ 0,0,0,0 } },
{ { 0,1,0,0 },{ 0,1,0,0 },{ 1,1,0,0 },{ 0,0,0,0 } }
}
,
{
{ { 1,1,0,0 },{ 1,1,0,0 },{ 0,0,0,0 },{ 0,0,0,0 } },
{ { 1,1,0,0 },{ 1,1,0,0 },{ 0,0,0,0 },{ 0,0,0,0 } },
{ { 1,1,0,0 },{ 1,1,0,0 },{ 0,0,0,0 },{ 0,0,0,0 } },
{ { 1,1,0,0 },{ 1,1,0,0 },{ 0,0,0,0 },{ 0,0,0,0 } }
}
,
{
{ { 0,1,0,0 },{ 1,1,1,0 },{ 0,0,0,0 },{ 0,0,0,0 } },
{ { 0,1,0,0 },{ 1,1,0,0 },{ 0,1,0,0 },{ 0,0,0,0 } },
{ { 1,1,1,0 },{ 0,1,0,0 },{ 0,0,0,0 },{ 0,0,0,0 } },
{ { 1,0,0,0 },{ 1,1,0,0 },{ 1,0,0,0 },{ 0,0,0,0 } }
}
,
{
{ { 1,1,1,1 },{ 0,0,0,0 },{ 0,0,0,0 },{ 0,0,0,0 } },
{ { 1,0,0,0 },{ 1,0,0,0 },{ 1,0,0,0 },{ 1,0,0,0 } },
{ { 1,1,1,1 },{ 0,0,0,0 },{ 0,0,0,0 },{ 0,0,0,0 } },
{ { 1,0,0,0 },{ 1,0,0,0 },{ 1,0,0,0 },{ 1,0,0,0 } }
}
};

if ( !cap.isOpened() )

端点识别

商量上,通过募集的「色值表」能够一向把端点的坐标记别出来。小编设计的「端点识别算法」分以下2步:

  1. 按像素扫描底图直到碰着「端点颜色」的像素,步入第二步
  2. 从底图上拔除端点并记下它的坐标,重临继续第一步

伪代码如下:

JavaScript

for(let i = 0, len = data.length; i < len; i = 4) { let [r, g, b, a] = [data[i], data[i 1], data[i 2], data[i 3]]; // 当前像素颜色归于端点 if(isBelongVertex(r, g, b, a)) { // 在 data 中清空端点 vertex = clearVertex(i); // 记录端点音讯vertexes.push(vertext); } }

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for(let i = 0, len = data.length; i < len; i = 4) {
let [r, g, b, a] = [data[i], data[i 1], data[i 2], data[i 3]];
// 当前像素颜色属于端点
if(isBelongVertex(r, g, b, a)) {
// 在 data 中清空端点
vertex = clearVertex(i);
// 记录端点信息
vertexes.push(vertext);
}
}

But… 上边的算法只可以跑无损图。小编在动用了一张手提式无线电话机截屏做测量检验的时候发掘,搜罗到的「色值表」长度为 5000 !那直接促成端点和线条的色值不能直接获得。

通过剖判,能够窥见「色值表」里大多色值都是相似的,也正是在原先的「收集色值表算法」的底子上加多三个相通颜色过滤就能够以寻找端点和线条的主色。伪代码完毕如下:

JavaScript

let lineColor = vertexColor = {count: 0}; for(let clr of clrs) { // 与底色周围,跳过 if(isBelongBackground(clr)) continue; // 线段是数码第二多的颜色,端点是第三多的颜料 if(clr.count > lineColor.count) { [vertexColor, lineColor] = [lineColor, clr]必发88官网, } }

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let lineColor = vertexColor = {count: 0};
for(let clr of clrs) {
// 与底色相近,跳过
if(isBelongBackground(clr)) continue;
// 线段是数量第二多的颜色,端点是第三多的颜色
if(clr.count > lineColor.count) {
[vertexColor, lineColor] = [lineColor, clr]
}
}

取到端点的主色后,再跑一次「端点识别算法」后居识别出 203 个端点!那是怎么吧?

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上海体育场合是推广5倍后的底图局部,木色端点的周围和此中充斥着大量噪点(杂色块卡塔 尔(英语:State of Qatar)。事实上在「端点识别」进程中,由于噪点的留存,把本来的端点被分解成十多少个或数10个小端点了,以下是跑过「端点识别算法」后的底图:

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因此上海教室,能够直观地搜查缉获二个定论:识别出来的小端点只在对象(大卡塔 尔(英语:State of Qatar)端点上集聚分布,况且大端点范围内的小端点叠合交错。

大器晚成经把叠合交错的小端点合併成二个多边点,那么那一个大端点将丰裕相仿目的端点。小端点的合併伪代码如下:

JavaScript

for(let i = 0, len = vertexes.length; i < len - 1; i) { let vertexA = vertexes[i]; if(vertextA === undefined) continue; // 注意这里 j = 0 而不是 j = i 1 for(let j = 0; j < len; j) { let vertexB = vertexes[j]; if(vertextB === undefined) continue; // 点A与点B有增大,点B归总到点A并删除点B if(isCross(vertexA, vertexB)) { vertexA = merge(vertexA, vertexB); delete vertexA; } } }

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for(let i = 0, len = vertexes.length; i < len - 1; i) {
let vertexA = vertexes[i];
if(vertextA === undefined) continue;
// 注意这里 j = 0 而不是 j = i 1
for(let j = 0; j < len; j) {
let vertexB = vertexes[j];
if(vertextB === undefined) continue;
// 点A与点B有叠加,点B合并到点A并删除点B
if(isCross(vertexA, vertexB)) {
vertexA = merge(vertexA, vertexB);
delete vertexA;
}
}
}

加了小端点合并算法后,「端点识别」的正确度就上来了。经小编当地测量检验已经足以 百分之百 识别有损的接入图了。

const WORD COLOR_A = FOREGROUND_RED|FOREGROUND_GREEN|FOREGROUND_INTENSITY; // 运动中的颜色
const WORD COLOR_B = FOREGROUND_GREEN; // 固定不动的水彩
const WORD COLOR_C = FOREGROUND_RED|FOREGROUND_GREEN|FOREGROUND_BLUE; // 空白处的颜料

{

线条识别

小编分七个步骤完结「线段识别」:

  1. 加以的三个端点连接成线,并访谈连线上N个「样板点」;
  2. 遍历样板点像素,若是像素色值不对等线段色值则意味那八个端点之间子虚乌有线段

怎么样搜聚「样式点」是个问题,太密集会潜移暗化属性;太疏松精准度无法承保。

在我眼前有多个选项:N 是常量;N 是变量。
假设 N === 5。局部提取「样式点」如下:

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上海教室,会识别出三条线条:AB, BC 和 AC。而实际,AC不能成线,它只是因为 AB 和 BC 视觉上共一线的结果。当然把 N 值向上升高能够消除这些难题,不过 N 作为常量的话,那么些常量的取量必要靠经验来剖断,果然放任。

为了制止 AB 与 BC 同处一向线时 AC 被辨认成线段,其实超级粗略 —— 三个「样品点」的区间小于或等于端点直径
假设 N = S / (2 * R),S 代表两点的间距,奇骏表示端点半径。局部提取「样式点」如下:

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如上海体育场面,成功地绕过了 AC。「线段识别算法」的伪代码实现如下:

JavaScript

for(let i = 0, len = vertexes.length; i < len - 1; i) { let {x: x1, y: y1} = vertexes[i]; for(let j = i 1; j < len; j) { let {x: x2, y: y2} = vertexes[j]; let S = Math.sqrt(Math.pow(x1 - x2, 2) Math.pow(y1 - y2, 2)); let N = S / (R * 2); let stepX = (x1 - x2) / N, stepY = (y1 - y2) / n; while(--N) { // 样板点不是线段色 if(!isBelongLine(x1 N * stepX, y1 N * stepY)) break; } // 样板点都合格 ---- 表示两点成线,保存 if(0 === N) lines.push({x1, y1, x2, y2}) } }

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for(let i = 0, len = vertexes.length; i < len - 1; i) {
let {x: x1, y: y1} = vertexes[i];
for(let j = i 1; j < len; j) {
let {x: x2, y: y2} = vertexes[j];
let S = Math.sqrt(Math.pow(x1 - x2, 2) Math.pow(y1 - y2, 2));
let N = S / (R * 2);
let stepX = (x1 - x2) / N, stepY = (y1 - y2) / n;
while(--N) {
// 样本点不是线段色
if(!isBelongLine(x1 N * stepX, y1 N * stepY)) break;
}
// 样本点都合格 ---- 表示两点成线,保存
if(0 === N) lines.push({x1, y1, x2, y2})
}
}

bool voice = true;
int score = 0, level = 0;
char data[19][11] = { 0 };
int next = -1;
int x=4, y=-2, c=-1, z=0; // x坐标,坐标,当前方块,方向

cout << "Cannot open the camera" << endl;

特性优化

由于「自动识图」供给对图像的的像素点举行围观,那么质量确实是个需求关注的题材。作者设计的「自动识图算法」,在辨明图像的进度中需求对图像的像素做四次扫描:「搜罗色值表」 与 「搜罗端点」。在扫描次数上实际很难下跌了,不过对于一张 750 * 1334 的底图来讲,「自动识图算法」供给遍历四遍长度为 750 * 1334 * 4 = 4,002,000 的数组,压力依然会有的。作者是从压缩被围观数组的尺码来进步质量的。

被围观数组的尺码怎么裁减?
作者直接通过降低画布的尺寸来完毕缩短被围观数组尺寸的。伪代码如下:

JavaScript

// 要减小的倍数 let resolution = 4; let [width, height] = [img.width / resolution >> 0, img.height / resolution >> 0]; ctx.drawImage(img, 0, 0, width, height); let imageData = ctx.getImageData(), data = imageData;

1
2
3
4
5
// 要压缩的倍数
let resolution = 4;
let [width, height] = [img.width / resolution >> 0, img.height / resolution >> 0];
ctx.drawImage(img, 0, 0, width, height);
let imageData = ctx.getImageData(), data = imageData;

把源图片减少4倍后,获得的图形像素数组独有原本的 4^2 = 16倍。那在性质上是十分大的升迁。

Console csl; // 定义调整台对象

return -1;

选择「自动识图」的建议

固然笔者在本地质衡量试的时候能够把富有的「底图」识别出来,可是并无法确定保障别的开垦者上传的图纸是或不是被很好的辨别出来。小编建议,能够把「自动识图」做为三个独立的工具使用。

小编写了二个「自动识图」的独自工具页面:
能够在这里个页面生成对应的关卡配置。

void VoiceBeep( void )
{
if( voice )
Beep( 1760, 10 );
}

}

结语

上边是本文介绍的「一笔画」的线上 DEMO 的二维码:

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玩耍的源码托管在:
当中玩耍完毕的基点代码在:
自动识图的代码在:

谢谢意志阅读完本小说的读者。本文仅表示小编的个人观点,如有不妥之处请多多支持。

感激您的开卷,本文由 坑坑洼洼实验室 版权全体。就算转发,请注解出处:凹凸实验室()

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void DrawScoreLevel( void ) // 绘制得分
{
char tmp[6];
sprintf( tmp, "d", score );
csl.OutputStringNoMove( 31, 19, tmp, 5 );
sprintf( tmp, "", level );
csl.OutputStringNoMove( 35, 15, tmp, 1 );
}

int iLowH = 100; int iHighH = 140; int iLowS = 90; int iHighS = 255; int iLowV = 90; int iHighV = 255;//设置本白的颜料参量。

void DrawVoice( void )
{
csl.OutputStringNoMove( 35, 3, voice?"Yes":"No " );
}

Mat imgOriginal; bool bSuccess = cap.read(imgOriginal); if (!bSuccess) { cout << "Cannot read a frame from video stream" << endl; break; } Mat imgHSV; vectorhsvSplit;

void DrawNext( void ) // 绘制 "next框" 中的图形
{
for( int i=0; i<2; i )
{
for( int j=0; j<4; j )
{
csl.OutputStringNoMove( 28 j*2, 10 i, bk[next][0][i][j]==0?" ":"■", 2 );
}
}
}

cvtColor(imgOriginal, imgHSV, COLOR_BG普拉多2HSV);  //因为大家读取的是丰富多彩图,直方图均衡化要求在HSV空间做

void DrawOver( void ) // 游戏甘休
{
csl.OutputStringNoMove( 28, 10, "GAME" );
csl.OutputStringNoMove( 28, 11, "OVER" );
}

split(imgHSV, hsvSplit);

void Draw( WORD color )
{
for( int i=0; i<4; i )
{
if( y i<0 || y i>= 19 ) continue;
for( int j=0; j<4; j )
{
if( bk[c][z][i][j] == 1 )
{
csl.SetColor( color );
csl.GotoXY( 2 x*2 j*2, 1 y i );
csl.OutputString( "■", 2 );
}
}
}
}

equalizeHist(hsvSplit[2],hsvSplit[2]);

bool IsFit( int x, int y, int c, int z ) // 给定的x,y,c,z是不是有效
{
for( int i=0; i<4; i )
{
for( int j=0; j<4; j )
{
if( bk[c][z][i][j]==1 )
{
if( y i < 0 ) continue;
if( y i>=19 || x j<0 || x j>=11 || data[y i][x j]==1 ) return false;
}
}
}
return true;
}

merge(hsvSplit,imgHSV);

void RemoveRow( void ) // 消行
{
const char FULLLINE[] = { 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 };
int linecount = 0;
for( int i=0; i<19; i )
{
if( 0 == memcmp( data[i], FULLLINE, 11 ) )
{
linecount;
for( int m=0; m<11; m )
{
for( int n=i; n>1; --n )
{
data[n][m] = data[n-1][m];

Mat imgThresholded;

csl.SetColor( data[n][m]==1?COLOR_B:COLOR_C );
csl.GotoXY( 2 m*2, 1 n );
csl.OutputString( "■", 2 );
}
data[0][m] = 0;
csl.OutputStringNoMove( 2 m*2, 1, "■", 2 );
}
}
}
char data[19][11] = { 0 };

inRange(imgHSV, Scalar(iLowH, iLowS, iLowV), Scalar(iHighH, iHighS, iHighV), imgThresholded);  //开操作 (去除一些噪点)

if( linecount == 0 ) return;
int _score = 0;
switch( linecount )
{
case 1: _score = 100; break;
case 2: _score = 300; break;
case 3: _score = 700; break;
case 4: _score = 1500;break;
}
score = _score;
if( score > 99999 ) score = 99999;
level = score/10000;
DrawScoreLevel();
}

Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));

void MoveTrans( void ) // 逆时针翻转
{
if( IsFit( x, y, c, (z 1)%4 ) )
{
VoiceBeep();
Draw( COLOR_C );
z=(z 1)%4;
Draw( COLOR_A );
}
}

morphologyEx(imgThresholded, imgThresholded, MORPH_OPEN, element); //闭操作 (连接一些连通域)

void MoveLeft( void ) // 向左移
{
if( IsFit( x-1, y, c, z ) )
{
VoiceBeep();
Draw( COLOR_C );
--x;
Draw( COLOR_A );
}
}

morphologyEx(imgThresholded, imgThresholded, MORPH_CLOSE, element);

void MoveRight( void ) // 向右移
{
if( IsFit( x 1, y, c, z ) )
{
VoiceBeep();
Draw( COLOR_C );
x;
Draw( COLOR_A );
}
}

//对灰度图进行滤波

void MoveDown( void ) // 向下移
{
if( IsFit( x, y 1, c, z ) )
{
VoiceBeep();
Draw( COLOR_C );
y;
Draw( COLOR_A );
}
else if( y != -2 ) // 触底
{
Draw( COLOR_B );

GaussianBlur(imgThresholded,imgThresholded, Size(3, 3), 0, 0);

for( int i=0; i<4; i )
{
if( y i<0 ) continue;
for( int j=0; j<4; j )
{
if( bk[c][z][i][j] == 1 )
{
data[y i][x j] = 1;
}
}
}

imshow("滤波后的图像", imgThresholded);

RemoveRow();

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x=4, y=-2, c=next, z=0;
next = rand()%7;
DrawNext();
}
else // 游戏结束
{
DrawOver();
}
}

二值图

void MessageDeal( void )
{
int cycle = 10 - level;
for( ; ; )
{
for( int i=0; i<cycle; i )
{
if( _kbhit() )
{
switch( _getch() )
{
case 'Q':
case 'q': // 退出
return;
break;
case 'S': // 暂停
case 's':
for( ; ; )
{
switch( _getch() )
{
case 'Q':
case 'q': // 退出
return;
case 'V': // 声音
case 'v':
voice = !voice;
DrawVoice();
break;
case 'S':
case 's':
goto LABLE_CONTINUE;
break;
}
}
LABLE_CONTINUE:
break;
case 'V': // 声音
case 'v':
voice = !voice;
DrawVoice();
break;
case 0xe0: // ←↓→ ↑
switch( _getch() )
{
case 0x4B: // ←
MoveLeft();
break;
case 0x50: // ↓
MoveDown();
break;
case 0x4d: // →
MoveRight();
break; // ↑ 变形
case 0x48:
MoveTrans();
default:
break;
}
break;
default:
break;
}
}

颜色辨别进程至此结束。

Sleep( 55 );
}
MoveDown();
}
}

要想追踪湖蓝,将其在原图像中用矩形框出,首先要将二值图中灰黄的概貌描出

int main()
{
csl.Open();
// 设置题目
csl.SetTitle( "俄罗丝方块 阿尔法" );
// 去处光标
csl.RemoveCursor();
// 设置窗体尺寸
csl.SetWindowRect( 38-1, 21-1 );
// 设置缓冲尺寸
csl.SetBufSize( 38, 21 );
// 输出背景字符
csl.OutputStringNoMove( 0,0,bg );
// 设置随机种子
srand( time(0) );

Mat cannyImage;

next = rand()%7;
DrawNext();
{
for( char c = (char)_getch(); c!='B'&&c!='b'; c=(char)_getch() ) // 开始 Begin
{
if( c=='V' || c=='v' ) // 铃声 Vocie
{
if( voice )
{
voice = false;
csl.OutputStringNoMove( 35, 3, "No " );
}
else
{
voice = true;
csl.OutputStringNoMove( 35, 3, "Yes" );
}
}
}
}
x=4, y=-2, c=next, z=0;
next = rand()%7;
DrawNext();

Canny(imgThresholded, cannyImage, 128, 255, 3);

MessageDeal();
return 0;
}

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canny图

接下去正是利用vector计算出外边缘的像素个数,之后再用矩形框圈出。并在基本画出十字,重返十字的坐标。

vector> contours; vectorhierarchy; findContours(cannyImage, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0)); //绘制轮廓for (int i = 0; i < (int)contours.size(); i ) { drawContours(cannyImage, contours, i, Scalar(255), 1, 8); } imshow("管理后的图像", cannyImage); //用矩形圈出大致并重回地方坐标 for(int i=0;ipoints=contours[i];

//对给定的2D点集,找出最小面积的包围矩形

RotatedRect box=minAreaRect(Mat(points));

Point2f vertex[4];

box.points(vertex);

//绘制出最小面积的重围矩形

line(imgOriginal,vertex[0],vertex[1],Scalar(100,200,211),6,LINE_AA);

line(imgOriginal,vertex[1],vertex[2],Scalar(100,200,211),6,LINE_AA);

line(imgOriginal,vertex[2],vertex[3],Scalar(100,200,211),6,LINE_AA);

line(imgOriginal,vertex[3],vertex[0],Scalar(100,200,211),6,LINE_AA);

//绘制核心的光标

Point s1,l,r,u,d;

s1.x=(vertex[0].x vertex[2].x)/2.0;

s1.y=(vertex[0].y vertex[2].y)/2.0;

l.x=s1.x-10;

l.y=s1.y;

r.x=s1.x 10;

r.y=s1.y;

u.x=s1.x;

u.y=s1.y-10;

d.x=s1.x;

d.y=s1.y 10;

line(imgOriginal,l,r,Scalar(100,200,211),2,LINE_AA);

line(imgOriginal,u,d,Scalar(100,200,211),2,LINE_AA);

cout<<"Bluen"<<"( "<<x<<","<<y<<" )"<<endl;

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效果图

然则那些代码的职能还是相当非常不够,前期可思忖抓实功效,如只展现最大的矩形,自动依据光照来改动阈值来回复不一样颜色景况下的气象。说来讲去,有一些格外意思了,再接再砺。

完全代码(文本有缺点和失误,上传图片卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎

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爱你呦,方宇。

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