时间:2021-05-22
前言
在前几篇博客中,分别就棋子的颜色识别、模板匹配等定位方式进行了介绍和实践,这一篇博客就来验证一下github中最热门的跳一跳外挂中采用的像素遍历的方法。
方法说明
像素遍历的实质依然是颜色识别。
在github中给出的方法中,采用像素遍历的方法是:
上诉方法的代码如下(可以自行到github下载):
def find_piece_and_board(im): #寻找关键坐标 w, h = im.size piece_x_sum = 0 piece_x_c = 0 piece_y_max = 0 board_x = 0 board_y = 0 scan_x_border = int(w / 8) # 扫描棋子时的左右边界 scan_start_y = 0 # 扫描的起始 y 坐标 im_pixel = im.load() # 以 50px 步长,尝试探测 scan_start_y for i in range(int(h / 3), int(h*2 / 3), 50): last_pixel = im_pixel[0, i] for j in range(1, w): pixel = im_pixel[j, i] # 不是纯色的线,则记录 scan_start_y 的值,准备跳出循环 if pixel != last_pixel: scan_start_y = i - 50 break if scan_start_y: break print('scan_start_y: {}'.format(scan_start_y)) # 从 scan_start_y 开始往下扫描,棋子应位于屏幕上半部分,这里暂定不超过 2/3 for i in range(scan_start_y, int(h * 2 / 3)): # 横坐标方面也减少了一部分扫描开销 for j in range(scan_x_border, w - scan_x_border): pixel = im_pixel[j, i] # 根据棋子的最低行的颜色判断,找最后一行那些点的平均值,这个颜 # 色这样应该 OK,暂时不提出来 if (50 < pixel[0] < 60) \ and (53 < pixel[1] < 63) \ and (95 < pixel[2] < 110): piece_x_sum += j piece_x_c += 1 piece_y_max = max(i, piece_y_max) if not all((piece_x_sum, piece_x_c)): return 0, 0, 0, 0 piece_x = int(piece_x_sum / piece_x_c) piece_y = piece_y_max - piece_base_height_1_2 # 上移棋子底盘高度的一半遍历过程动态演示
实际运行动画
以下是实际运行的定位动画。
优缺点分析
像素遍历的好处是无需额外的python库,但其速度显然明显低于我在前面用过的其它方法,这不奇怪,外接库用到的颜色识别方法其实是经过优化和集成的,像素遍历是其底层的技术方案,速度慢理所当然。
改进
其实上述方法还可以进一步优化,以大大减小遍历的面积:
遍历的过程如下:
后记
可以看到,优化后的遍历个数大大减小,速度得到极大提高。
更多内容大家可以参考专题《微信跳一跳》进行学习。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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