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opencv学习(二)-轻易颜色辨别并追踪

四月 22nd, 2019  |  www.hg888.com

H5游戏开采:一笔画

2017/11/07 · HTML5 ·
游戏

初稿出处: 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>

此番来咱们用opencv来落到实处识别追踪本白物体并重回地点坐标的功用。

在第3章中(canvas学习总计叁:绘制路线-线段)大家压实Canvas绘图境况中微微属于立时绘制图形方法,有个别绘图方法是依据路线的。

H5游戏开辟:一笔画

by leeenx on 2017-11-02

一笔画是图论[科普](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%9B%BE%E8%AE%BA)中叁个遐迩闻名的主题材料,它源点于柯塔那那利佛堡柒桥主题素材[科普](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9F%AF%E5%B0%BC%E6%96%AF%E5%A0%A1%E4%B8%83%E6%A1%A5%E9%97%AE%E9%A2%98)。地军事学家欧拉在她173陆年刊登的诗歌《柯奥马哈堡的7桥》中不但化解了7桥难点,也建议了一笔画定理,顺带解决了一笔画难点。用图论的术语来说,对于2个加以的连通图[科普](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%BF%9E%E9%80%9A%E5%9B%BE)留存一条恰好含有全数线段并且未有再度的路子,那条路径正是「一笔画」。

追寻连通图那条路径的进度就是「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;
}

该成效分为两局地,识别颜色,追踪颜色。

立刻绘制图形方法仅有四个strokeRect(),fillRect(),四个方法都以用来绘制矩形的。

玩耍的兑现

「一笔画」的落到实处不复杂,作者把完成进程分成两步:

  1. 底图绘制
  2. 相互绘制

「底图绘制」把连通图以「点线」的方式显得在画布上,是游玩最轻巧达成的有个别;「交互绘制」是用户绘制解题路线的历程,这些进度会珍视是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( WO奥迪Q3D color ) // 设置前景观/背景观
{
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 );
}

要想达成颜色的甄别,大家要张开录像头,读取捕获的图像。将图像的颜料通道转化为HSV,设置选择的一定颜色的参数。使用inRange函数将图像调换为二值图,其粉青色部分显得为卡其灰,别的为灰白。

Canvas的API提供了之类多少个法子,分别用于矩形的铲除,描边与填充

底图绘制

「一笔画」是多关卡的2二十日游格局,作者决定把关卡(连通图)的定制以二个配备接口的款式对外暴光。对外揭示关卡接口须求有壹套描述连通图形状的正经,而在小编眼下有八个挑选:

  • 点记法
  • 线记法

举个连通图 —— 5角星为例来讲一下那三个采用。

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点记法如下:

JavaScript

levels: [ // 当前关卡 { name: “5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: “伍角星”, 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二个答案,即端点要按一定的相继存放到数组
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,它是冬辰的记录。「点记法」最大的优势是显示更简短,但它必须记录二个合格答案,小编只是关卡的搬运工不是关卡创立者,所以小编最后选取了「线记法」。:)

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:

  • clearRect(x, y, w, h):
    清除钦命区域,使其为全透明
  • strokeRect(x, y, w, h):
    绘制三个描边的矩形
  • fillRect(x, y, w, h):
    绘制多少个填写的矩形

相互之间绘制

在画布上制图路径,从视觉上实属「采用或三番五次连通图端点」的进度,那个过程必要化解1个难题:

  • 手指下是还是不是有端点
  • 入选点到待选中式点心之间是还是不是成线

募集连通图端点的坐标,再监听手指滑过的坐标能够驾驭「手指下是或不是有点」。以下伪代码是采访端点坐标:

JavaScript

// 端点坐标消息 let coords = []; lines.forEach(({x1, y1, x二, y2})
=> { // (x一, y一) 在 coords 数组不设有 if(!isExist(x1, y1))
coords.push([x1, y1]); // (x二, y二) 在 coords 数组不存在
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贰倍,升高活动端体验 let r = radius * 2;
for(let [x, y] of coords){ if(Math.sqrt(Math.pow(x – x0, 二) +
Math.pow(y – y0), 二) <= r){ // 手指下有端点,剖断能还是不能够连线
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此前,手指滑过的任性端点都会被看做「一笔画」的初始点;在绘制了线段(或有选中式点心)后,手指滑过的端点能还是不能与选中式点心串连成线段须求依赖现有标准举行剖断。

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上海教室,点A与点B可连接成线段,而点A与点C不可能接二连3。作者把「能够与钦命端点连接成线段的端点称作有效连接点」。连通图端点的灵光连接点从连通图的线条中提取:

JavaScript

coords.forEach(coord => { // 有效连接点(坐标)挂载在端点坐标下
coord.validCoords = []; lines.forEach(({x一, y一, x2, y二}) => { //
坐标是目前线段的源点 if(coord.x === x一 && coord.y === y一) {
coord.validCoords.push([x2, y2]); } // 坐标是时下线段的顶点 else
if(coord.x === x二 && 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…有效连接点只可以剖断八个点是还是不是为底图的线条,那只是2个静态的参照,在实际上的「交互绘制」中,会遭逢以下意况:

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如上海体育场合,AB已串连成线段,当前选中式点心B的立竿见影连接点是 A 与 C。AB
已经三番五次成线,即使 BA 也串连成线段,那么线段就重新了,所以那时候 BA
不能够成线,只有 AC 才具成线。

对选中式点心来讲,它的得力连接点有二种:

  • 与选中式点心「成线的实用连接点」
  • 与选中式点心「未成线的有效连接点」

里头「未成线的可行连接点」才能参加「交互绘制」,并且它是动态的。

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回头本节内容先河提的多个难点「手指下是还是不是有端点」 与
「选中式点心到待选中式点心之间是不是成线」,其实可统一为二个标题:手指下是或不是留存「未成线的灵光连接点」。只须把监听手指滑动遍历的数组由连通图全体的端点坐标
coords 替换为眼下选中式点心的「未成线的管用连接点」就可以。

现今「一笔画」的主要性成效已经落到实处。能够超过体验一下:

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

VideoCapture cap(0);//张开录制头

我们先来探视基于路线的绘图矩形的不二等秘书技

自动识图

小编在录加入关贸总协定协会卡配置时,开掘一个七条边以上的联网图很轻松录错或录重线段。小编在构思是或不是开采一个自动识别图形的插件,毕竟「一笔画」的图纸是有平整的几何图形。

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地点的关卡「底图」,1眼就足以识出八个颜色:

  • 白底
  • 端点颜色
  • 线条颜色

再者那三种颜色在「底图」的面积大小顺序是:白底 > 线段颜色 >
端点颜色。底图的「采撷色值表算法」非常粗略,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});
}

对此连通图来说,只要把端点识别出来,连通图的概略也就出去了。

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() )

moveTo(), lineTo()

端点识别

反驳上,通过采访的「色值表」能够直接把端点的坐标记别出来。小编设计的「端点识别算法」分以下二步:

  1. 按像素扫描底图直到遇见「端点颜色」的像素,进入第三步
  2. 从底图上海消防除端点并记录它的坐标,重返继续第3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]]; //
当前像素颜色属于端点 if(isBelongVertex(r, g, b, a)) { // 在 data
中清空端点 vertex = clearVertex(i); // 记录端点新闻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…
上面的算法只可以跑无损图。作者在采纳了一张手提式有线电电话机截屏做测试的时候开采,搜罗到的「色值表」长度为
陆仟+ !这一向造成端点和线条的色值不能直接获取。

由此分析,能够窥见「色值表」里大部分色值都以看似的,也正是在本来的「搜聚色值表算法」的基础上增多一个近似颜色过滤即能够搜索端点和线条的主色。伪代码完成如下:

JavaScript

let lineColor = vertexColor = {count: 0}; for(let clr of clrs) { //
与底色周边,跳过 if(isBelongBackground(clr)) continue; //
线段是数码第一多的颜料,端点是第二多的颜色 if(clr.count >
lineColor.count) { [vertexColor, lineColor] = [lineColor, clr] } }

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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,再跑一遍「端点识别算法」后居识别出 20二个端点!那是干吗吗?

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上海教室是放手五倍后的底图局地,莲灰端点的周围和中间充斥着多量噪点(杂色块)。事实上在「端点识别」进度中,由于噪点的留存,把原先的端点被分解成二十个或数十三个小端点了,以下是跑过「端点识别算法」后的底图:

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经过上海教室,能够直观地搜查缉获一个结论:识别出来的小端点只在目标(大)端点上聚焦分布,并且大端点范围内的小端点叠加交错。

一经把叠加交错的小端点归并成多个多方点,那么那个大端点将不胜接近目的端点。小端点的集结伪代码如下:

JavaScript

for(let i = 0, len = vertexes.length; i < len – 1; ++i) { let vertexA
= vertexes[i]; if(vertextA === undefined) continue; // 注意那里 j = 0
而不是 j = i +一 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合并到点A并剔除点B if(is克罗丝(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;
}
}
}

加了小端点归并算法后,「端点识别」的正确度就上去了。经小编本地质衡量试已经足以
百分百 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; // 固定不动的颜色
const WORD COLOR_C =
FOREGROUND_RED|FOREGROUND_GREEN|FOREGROUND_BLUE; // 空白处的颜料

{

function drawRect(){
  // 描边矩形
  ctx.beginPath();
  ctx.moveTo(20, 20);
  ctx.lineTo(200, 20);
  ctx.lineTo(200, 200);
  ctx.lineTo(200, 200);
  ctx.lineTo(20, 200);
  ctx.lineTo(20, 20);
  ctx.stroke();

  //填充矩形
  ctx.beginPath();
  ctx.moveTo(220, 20);
  ctx.lineTo(400, 20);
  ctx.lineTo(400, 200);
  ctx.lineTo(220, 200);
  ctx.lineTo(220, 200);
  ctx.lineTo(220, 20);
  ctx.fill();
}

线条识别

小编分五个步骤完结「线段识别」:

  1. 加以的三个端点连接成线,并募集连线上N个「样本点」;
  2. 遍历样本点像素,如若像素色值不对等线段色值则表示那四个端点之间不设有线段

何以搜聚「样式点」是个问题,太密集会影响属性;太疏松精准度无法确定保证。

在笔者前边有四个选用:N 是常量;N 是变量。
假设 N === 5。局地提取「样式点」如下:

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上航海用教室,会识别出叁条线条:AB, BC 和 AC。而其实,AC无法成线,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那一个主题材料,可是 N
作为常量的话,那个常量的取量要求靠经验来决断,果然放弃。

为了防止 AB 与 BC 同处一向线时 AC 被辨认成线段,其实很简短 ——
七个「样本点」的间距小于或等于端点直径
假设 N = S / (2 * R),S 代表两点的离开,Tucson表示端点半径。局地提取「样式点」如下:

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如上图,成功地绕过了 AC。「线段识别算法」的伪代码完毕如下:

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 – x二) / N,
stepY = (y一 – y贰) / n; while(–N) { // 样本点不是线段色
if(!isBelongLine(x1 + N * stepX, y1 + N * stepY)) break; } //
样本点都过关 —- 表示两点成线,保存 if(0 === N) lines.push({x一, y1, x二,
y二}) } }

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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=-贰, c=-一, z=0; // x坐标,坐标,当前方块,方向

cout << “Cannot open the camera” << endl;

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性子优化

出于「自动识图」必要对图像的的像素点举办围观,那么品质确实是个必要关心的标题。笔者设计的「自动识图算法」,在辨明图像的进度中须求对图像的像素做一遍扫描:「搜聚色值表」
与 「收罗端点」。在围观次数上实在很难下落了,不过对于一张 750 * 1334
的底图来说,「自动识图算法」须求遍历两回长度为
750 * 1334 * 4 = 4,002,000
的数组,压力依旧会有个别。作者是从压缩被扫描数组的尺寸来进步质量的。

被围观数组的尺码怎么压缩?
小编直接通过压缩画布的尺寸来落成裁减被围观数组尺寸的。伪代码如下:

JavaScript

// 要缩减的翻番 let resolution = 四; let [width, height] = [img.width
/ resolution >> 0, img.height / resolution >> 0];
ctx.drawImage(img, 0, 0, width, height); let imageData =
ctx.getImageData(), data = imageData;

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// 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;

把源图片减弱四倍后,获得的图片像素数组只有原来的
4^2 = 16倍。那在性质上是非常的大的晋级换代。

Console csl; // 定义调节台对象

return -1;

rect()绘制矩形
rect(x, y, w,
h):绘制2个查封的矩形路径
参数x, y 分别为矩形左上角的坐标,w, h
分别为矩形的宽高

行使「自动识图」的建议

尽管作者在本地质衡量试的时候能够把具备的「底图」识别出来,可是并不能够担保其余开荒者上传的图形是还是不是被很好的鉴定分别出来。小编提议,能够把「自动识图」做为三个独门的工具使用。

笔者写了四个「自动识图」的单身工具页面:
能够在那一个页面生成对应的关卡配置。

void VoiceBeep( void )
{
if( voice )
Beep( 1760, 10 );
www.hg888.com,}

}

function drawRect(){
  ctx.beginPath();
  ctx.rect(20, 20, 180, 180);
  ctx.stroke();
  
  ctx.beginPath();
  ctx.rect(220, 20, 180, 180);
  ctx.fill();
}

结语

下边是本文介绍的「一笔画」的线上
DEMO 的2维码:

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玩耍的源码托管在:
当中玩耍落成的核心代码在:
电动识图的代码在:

多谢耐心阅读完本小说的读者。本文仅代表我的个人观点,如有不妥之处请不吝赐教。

多谢您的开卷,本文由 坑坑洼洼实验室
版权全体。要是转发,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, “%05d”, score );
csl.OutputStringNoMove( 31, 19, tmp, 5 );
sprintf( tmp, “%1d”, level );
csl.OutputStringNoMove( 35, 15, tmp, 1 );
}

int iLowH = 拾0; int iHighH = 140; int iLowS = 90; int iHighS = 25伍; int
iLowV = 90; int iHighV = 25伍;//设置石绿的颜色参量。

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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安德拉贰HSV); 
//因为我们读取的是多姿多彩图,直方图均衡化须要在HSV空间做

随即绘图函数

void DrawOver( void ) // 游戏结束
{
csl.OutputStringNoMove( 28, 10, “GAME” );
csl.OutputStringNoMove( 28, 11, “OVER” );
}

split(imgHSV, hsvSplit);

strokeRect(x, y, w, h):
 绘制多少个描边的矩形

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]);

参数x, y 分别为矩形左上角的坐标,w, h
分别为矩形的宽高

bool IsFit( int x, int y, int c, int z ) // 给定的x,y,c,z是或不是管用
{
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);

function drawRect(){
  ctx.strokeRect(20, 20, 180, 180);
}

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;

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