python微信跳一跳系列之如何實現色塊輪廓定位棋盤

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分析

經過觀察，我們看到，無論什么情況下，棋盤和背景之間總是存在著非常明顯的色彩對比，這當然是必須的，否則玩游戲的人都無法分辨棋子、棋盤、背景，這個游戲就不可能大火。顯然，如果我們將每一幅畫面進行色塊分割，將彩色圖轉變為黑白二值圖，就可以將背景和棋盤隔離出來，然后對黑白圖中的白色輪廓進行分析，將其中位置最高（y值最小）的輪廓標記出來，這個輪廓就是下一步要跳一跳的棋盤。

步驟

• 抓取圖像；

• 將圖像轉變為灰度圖；

• 確定工作區域（h//3–2h//3）,確定像素閾值；

• 產生黑白二值圖像，同時產生兩種黑白圖，分別將亮于背景和暗于背景兩種情況下的色塊隔離出來；
  

陰影的處理

棋盤往往會有陰影，可以通過進一步縮小目標區域進行色塊分割的方法來精準實現定位，感興趣的同學可以自行練習。

代碼

# -*- 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() #讀入幀
 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中關于黑白二值分割的參數類型如下：

在代碼編制時，需要將cv2.THRESH_BINARY和cv2.THRESH_BINARY_INV聯合使用，以便同時分辨亮色和暗色。

效果

我們放幾張棋盤識別的樣例，共大家參考。

這是一張比較典型的樣例圖，棋盤上半部分為暗色，下半部分為亮色，第一張是亮色部分的分割識別，第二張是暗色部分的分割識別，最后分別繪出各自識別出的色塊輪廓，并進行比較。這張樣例中，最終識別出的位置在棋盤的中心白點上，效果還是非常好的。

這也是一張非常典型的樣例圖，棋盤亮暗部分相互交錯，左邊圖識別出了亮色部分，中間圖識別出了暗色部分，最終的比較結果也在棋盤的正中心，效果不錯。

這張樣例也將最終的位置鎖定在棋盤中心點。

再放一張。

這也是一張比較典型的情況，最終定位在棋盤的中心白點處，方法可行。

感謝各位的閱讀！關于“python微信跳一跳系列之如何實現色塊輪廓定位棋盤”這篇文章就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！