python微信跳一跳系列之棋子定位颜色识别

下面是“Python微信跳一跳系列之棋子定位颜色识别”的完整攻略。

前言

本攻略是关于使用Python实现微信跳一跳自动玩游戏的系列文章之一，主要介绍棋子定位和颜色识别的方法，用于辅助自动玩游戏。

棋子定位

在跳一跳游戏中，我们利用手机截图并导入电脑后，需要先找到当前界面中棋子所在的位置，从而计算出距离和方向。因此，在Python中需要实现棋子的定位操作。

方案

目前实现棋子定位的方案比较多，常见的有模板匹配和颜色识别两种。

模板匹配

模板匹配是一种常见的图像处理方法，比较适合在图像中寻找已知的小目标。对于跳一跳游戏中的棋子，它的形状是固定的，因此可以用模板匹配的方式在当前截图中寻找到棋子的位置。

具体实现方法可以使用Python的OpenCV库中的matchTemplate函数来实现。需要先用imread函数将原始截图和棋子模板读入内存，然后调用matchTemplate函数进行匹配。该函数的用法为：

cv2.matchTemplate(image, templ, method[, result[, mask]])

其中，image表示输入的图片，templ表示模板图片，method表示模板匹配的方式（常用方法包括cv2.TM_CCOEFF和cv2.TM_SQDIFF），result表示匹配结果的输出数组，mask可选，用于限制匹配区域。

颜色识别

从游戏开发者的角度来看，为了降低模板匹配的成功率，游戏中的棋子不是完全相同的颜色。针对这种情况，我们可以使用颜色识别的方法来寻找棋子位置。首先，我们可以将原始截图转换为HSV色彩空间，然后将棋子的颜色值（例如红色）在该空间内进行阈值分割，得到二值化图像，最后通过二值化图像来确定棋子位置。

Python中实现颜色识别比较常用的库是numpy和cv2，需要调用inRange函数进行颜色阈值分割：

mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper)

其中，hsv是输入的HSV图像，lower和upper是颜色的下限和上限，函数返回的结果是一个二值化的掩膜图像。最后，我们可以调用findContours函数来寻找掩膜图像中的轮廓，最大的轮廓即为棋子位置。

示例

下面是两个示例，分别使用了模板匹配和颜色识别方法。

示例一：模板匹配

在该示例中，假设我们已经有了一张截图和一个棋子模板。我们的任务是在截图中找到棋子的位置。

import cv2

# 读入图像和模板
img = cv2.imread('screenshot.png')
tpl = cv2.imread('tile.png')

# 获取模板尺寸
h, w = tpl.shape[:2]

# 使用OpenCV的模板匹配函数进行匹配
res = cv2.matchTemplate(img, tpl, cv2.TM_SQDIFF)

# 找到最小值和其对应坐标
min_val, _, min_loc, _ = cv2.minMaxLoc(res)

# 计算棋子中心点坐标
x = min_loc[0] + w // 2
y = min_loc[1] + h // 2

示例二：颜色识别

在该示例中，假设我们知道棋子的颜色是红色，我们的任务是在截图中找到棋子的位置。

下面是完整代码：

import cv2
import numpy as np

# 读入原始图像并转换为HSV色彩空间
img = cv2.imread('screenshot.png')
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 定义红色范围
lower_red = np.array([0, 100, 100])
upper_red = np.array([10, 255, 255])

# 进行颜色阈值分割
mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)

# 查找轮廓并找到最大面积的轮廓
_, contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnt = max(contours, key=cv2.contourArea)

# 计算棋子中心点坐标
(x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)
x = int(x)
y = int(y)

总结

本文介绍了棋子定位和颜色识别的原理和实现方法，并给出了具体的示例代码。在实际应用中，我们可以结合两种方法，先使用颜色识别来定位大致位置，再使用模板匹配来精确定位。