python实现连连看辅助之图像识别延伸

发布时间：2024/01/22

Python实现连连看辅助之图像识别延伸

本攻略介绍了如何用Python实现连连看辅助中的图像识别部分。在这一部分中，我们主要使用了OpenCV和PIL这两个Python库，通过对游戏截图进行处理，从中识别出各个图块的位置和类型，以便后续的连通性判断。

步骤一：前期准备

在开始实现之前，需要做一些准备工作：

确保已经安装了开发所需的Python包，包括opencv-python和pillow。
准备好游戏截图。在本攻略中，我们将以一张名为game.png的截图进行演示，该截图保存在代码所在目录下。

步骤二：处理游戏截图

我们需要从游戏截图中识别出每个图块的位置和类型，以便后续的连通性判断。首先，我们需要将游戏截图转换成OpenCV的图像格式，然后使用OpenCV提供的图像处理方法进行处理。以下是示例代码：

import cv2

# 读取游戏截图
img = cv2.imread('game.png')

# 转换成灰度图
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对灰度图进行二值化处理
ret, threshold_img = cv2.threshold(gray_img, 220, 255, cv2.THRESH_BINARY)

在上述代码中，我们将游戏截图读入内存，然后将其转换成灰度图，以便后续的处理。接下来，我们对灰度图进行了二值化处理，将图像分成黑白两部分，以方便后续的图像处理。

步骤三：识别图块类型

接下来，我们需要从处理后的图像中识别出每个图块的类型。为了达到这一目的，我们需要使用PIL库中的Image模块对二值化处理后的图像进行处理。以下是示例代码：

from PIL import Image

# 打开二值化处理后的图像
threshold_pil_img = Image.fromarray(threshold_img)

# 获取每个图块的位置和大小
blocks = []
for x in range(0, threshold_pil_img.width, 50):
    for y in range(0, threshold_pil_img.height, 50):
        if threshold_pil_img.getpixel((x+25, y+25)) == 0:
            left, right, top, bottom = x, x+50, y, y+50
            while threshold_pil_img.getpixel((left-1, y+25)) == 0:
                left -= 1
            while threshold_pil_img.getpixel((right, y+25)) == 0:
                right += 1
            while threshold_pil_img.getpixel((x+25, top-1)) == 0:
                top -= 1
            while threshold_pil_img.getpixel((x+25, bottom)) == 0:
                bottom += 1
            block = (left, top, right, bottom)
            blocks.append(block)

# 根据每个图块的位置和大小，截取相应的图像，并识别出其类型
for i, block in enumerate(blocks):
    left, top, right, bottom = block
    block_img = threshold_pil_img.crop((left, top, right, bottom))
    # 在此使用图像识别方法识别图块类型
    ...

在上述代码中，我们首先使用PIL库中的Image模块将二值化处理后的图像打开。接下来，我们遍历每个图块的位置和大小，使用PIL库中的crop方法将相应的图块截取出来。然后，我们需要使用图像识别方法识别出每个图块的类型。在此处，我们省去了该部分代码，具体实现需要根据不同的图像识别方法而异。

需要注意的是，我们在处理图像时，将游戏棋盘上的每个图块分成了50x50大小的小块，并以每个小块的正中心为参考点来判断该块是否为图块。这样做的好处是减小了处理难度，同时也大大降低了图像识别误差的可能。

步骤四：连通性判断

在识别出了每个图块的类型之后，我们需要通过连通性判断来找出可以消除的图块。以下是示例代码：

import networkx as nx

# 创建网络图
G = nx.Graph()

# 添加每个图块和其类型为节点
for i, block in enumerate(blocks):
    G.add_node(i, type=block_type)

# 添加相邻图块之间的边
for i1, block1 in enumerate(blocks):
    for i2, block2 in enumerate(blocks[i1+1:]):
        if adj(block1, block2):
            G.add_edge(i1, i2+i1+1)

# 寻找连通块
for components in list(nx.connected_components(G)):
    print(components)

在上述代码中，我们首先使用networkx库创建一个图，并将每个图块和其类型添加为节点。接下来，我们遍历每个图块，并找到与其相邻的图块，将它们之间添加边。这里的adj函数需要根据具体情况来实现。最后，我们使用connected_components函数找到网络图中的所有连通块，并将其输出。

示例演示

以下是对于给定游戏截图的示例演示代码：

import cv2
from PIL import Image
import networkx as nx

# 读取游戏截图
img = cv2.imread('game.png')

# 转换成灰度图
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对灰度图进行二值化处理
ret, threshold_img = cv2.threshold(gray_img, 220, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 打开二值化处理后的图像
threshold_pil_img = Image.fromarray(threshold_img)

# 获取每个图块的位置和大小
blocks = []
for x in range(0, threshold_pil_img.width, 50):
    for y in range(0, threshold_pil_img.height, 50):
        if threshold_pil_img.getpixel((x+25, y+25)) == 0:
            left, right, top, bottom = x, x+50, y, y+50
            while threshold_pil_img.getpixel((left-1, y+25)) == 0:
                left -= 1
            while threshold_pil_img.getpixel((right, y+25)) == 0:
                right += 1
            while threshold_pil_img.getpixel((x+25, top-1)) == 0:
                top -= 1
            while threshold_pil_img.getpixel((x+25, bottom)) == 0:
                bottom += 1
            block = (left, top, right, bottom)
            blocks.append(block)

# 添加每个图块和其类型为节点
G = nx.Graph()
for i, block in enumerate(blocks):
    G.add_node(i, type=None)

# 添加相邻图块之间的边
for i1, block1 in enumerate(blocks):
    for i2, block2 in enumerate(blocks[i1+1:]):
        if adj(block1, block2):
            G.add_edge(i1, i2+i1+1)

# 寻找连通块
for components in list(nx.connected_components(G)):
    print(components)

在以上实现中，我们省略了具体的图像识别方法和判断相邻图块的方法。这些部分需要根据具体情况进行实现。另外，我们还需要使用连通块中的图块类型来寻找可以消除的图块，这也需根据具体情况进行实现。

以上演示代码仅用于示范图像识别延伸的实现方法，实际应用时需根据具体情况进行调整。