python微信跳一跳系列之棋子定位颜色识别

概述python微信跳一跳，前言这是python玩跳一跳系列博文中一篇，主要内容是用颜色识别的方法来进行跳跳小人的定位。

python微信跳一跳，前言

这是python玩跳一跳系列博文中一篇，主要内容是用颜色识别的方法来进行跳跳小人的定位。

颜色识别

过观察，我们可以发现，尽管背景和棋子在不停的变化，但跳跳小人的形状和颜色基本保持不变，对于形状，我们在上一篇博文中已经采用模板匹配的方法来进行识别定位，效果非常好。这一篇博文就来对颜色识别进行验证。

基本思路

用HSV颜色空间对输入的图片进行处理，用某种指定的颜色进行蒙版mask处理进而得到二值化的黑白图像，膨胀和腐蚀后去除噪点，对轮廓区域进行计算，画出圆心和质心位置，并实现动态的跟踪。
其基本的步骤如下：
设定需要的颜色阈值
读入图像
转化为HSV图像
采用颜色的蒙版进行二值化处理得到黑白图像
降噪和轮廓处理
绘出圆心

python3.6代码

import cv2 import numpy as np import timelower_blue = np.array([115,75,75]) #设定蓝色的阈值upper_blue = np.array([130,255,125])frame=cv2.imread('001.png')hsv = cv2.cvtcolor(frame,cv2.color_BGR2HSV) #转到HSV空间mask_blue = cv2.inRange(hsv,lower_blue,upper_blue)cnts = cv2.findContours(mask_blue,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] if len(cnts) > 0:  c = max(cnts,key = cv2.contourArea) #找到面积最大的轮廓 ((x,y),radius) = cv2.minenclosingCircle(c) #确定面积最大的轮廓的外接圆 center= (int(x),int(y)) cv2.circle(frame,center,int(radius+10),(0,255),3) #画出圆心  cv2.circle(frame,3,-1) cv2.circle(hsv,(255,3) #画出圆心  cv2.circle(hsv,-1)  cv2.circle(mask_blue,3) #画出圆心  cv2.circle(mask_blue,-1) cv2.imshow('frame',frame)cv2.imshow('hsv',hsv)cv2.imshow('mask',mask_blue)if cv2.waitKey(0)==ord('q'): cv2.destroyAllwindows()

静态图片识别效果

 

左边是原始图片，中间是蒙版后的二值图，右边就是HSV图像，识别效果还是不错的。
可以看到，目前选定的颜色基本可以将小人的轮廓全部筛选出来，其最大的部分恰好就在底盘，圆心位置正是我们需要的。

动态实时识别

我们给出动态图，可以看一下动态实时识别的效果。

 

评价

采用颜色来对跳跳小人的底盘位置进行识别和定位效果不错，而且这种方法和手机的像素及屏幕大小无关，真正实现了各平台通用。

预告

在下一篇博文中，我会对github上wechat-jump所采用的颜色遍历方法进行验证，敬请期待。

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编程小技巧。

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