opencv学习(2)-简单颜色辨别并追踪

作者:ca88

线条识别

作者分多个步骤实现「线段识别」:

  1. 加以的三个端点连接成线,并访问连线上N个「样板点」;
  2. 遍历样品点像素,如若像素色值不等于线段色值则意味那四个端点之间不设有线段

哪些搜罗「样式点」是个难题,太密集会潜移暗化属性;太疏松精准度不能够担保。

在作者前边有多少个选项:N 是常量;N 是变量。
假设 N === 5。局地提取「样式点」如下:

图片 1

上海教室,会识别出三条线条:AB, BC 和 AC。而实际上,AC不能够成线,它只是因为 AB 和 BC 视觉上共一线的结果。当然把 N 值向上提升能够消除这几个标题,不过 N 作为常量的话,那么些常量的取量须要靠经验来剖断,果然屏弃。

为了避免 AB 与 BC 同处平素线时 AC 被辨认成线段,其实相当的粗略 —— 三个「样品点」的间距小于或等于端点直径
假设 N = S / (2 * R),S 代表两点的偏离,Haval代表端点半径。局地提取「样式点」如下:

图片 2

如上图,成功地绕过了 AC。「线段识别算法」的伪代码达成如下:

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 - x2) / N, stepY = (y1 - y2) / n; while(--N) { // 样品点不是线段色 if(!isBelongLine(x1 N * stepX, y1 N * stepY)) break; } // 样板点都合格 ---- 表示两点成线,保存 if(0 === N) lines.push({x1, y1, x2, y2}) } }

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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})
}
}

x=4, y=-2, c=next, z=0;
next = rand()%7;
DrawNext();
}
else // 游戏截止
{
DrawOver();
}
}

Point2f vertex[4];

在第五章中(canvas学习计算五:线段的端点与连接点)我们介绍了lineJoin属性 用来设置线的连接点的样式,由此大家能够绘制圆角矩形

结语

上边是本文介绍的「一笔画」的线上 DEMO 的二维码:

图片 3

娱乐的源码托管在:
其间游戏达成的主心骨代码在:
活动识图的代码在:

谢谢耐性阅读完本作品的读者。本文仅表示我的个人观点,如有不妥之处请多多支持。

谢谢您的读书,本文由 坑坑洼洼实验室 版权全数。若是转发,请注解出处:凹凸实验室()

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图片 4

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;
}

u.x=s1.x;

息灭画布的措施

娱乐的落到实处

「一笔画」的落实不复杂,小编把得以达成进度分成两步:

  1. 底图绘制
  2. 相互绘制

「底图绘制」把连通图以「点线」的方式呈现在画布上,是娱乐最轻巧达成的有的;「交互绘制」是客户绘制解题路线的进程,那个进度会首若是管理点与点动态成线的逻辑。

void MoveDown( void ) // 向下移
{
if( IsFit( x, y 1, c, z ) )
{
VoiceBeep();
Draw( COLOR_C );
y;
Draw( COLOR_A );
}
else if( y != -2 ) // 触底
{
Draw( COLOR_B );

要想实现颜色的分辨,大家要张开录制头,读取捕获的图像。将图像的颜料通道转变为HSV,设置采纳的一定颜色的参数。使用inRange函数将图像转变为二值图,其石墨绛红部分显得为丁香紫,别的为浅绿灰。

Canvas的API提供了之类八个措施,分别用于矩形的破除,描边与填充

属性优化

是因为「自动识图」需求对图像的的像素点举办扫描,那么品质确实是个需求关爱的主题素材。笔者设计的「自动识图算法」,在辨别图像的进度中供给对图像的像素做五次扫描:「收罗色值表」 与 「采撷端点」。在围观次数上实际很难下跌了,可是对于一张 750 * 1334 的底图来讲,「自动识图算法」须要遍历五遍长度为 750 * 1334 * 4 = 4,002,000 的数组,压力依旧会某些。小编是从压缩被扫描数组的尺码来进步质量的。

被围观数组的尺码怎么裁减?
作者直接通过压缩画布的尺码来达到裁减被围观数组尺寸的。伪代码如下:

JavaScript

// 要减少的倍数 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;

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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;

把源图片裁减4倍后,获得的图片像素数组独有原本的 4^2 = 16倍。那在性质上是超大的升高。

void DrawVoice( void )
{
csl.OutputStringNoMove( 35, 3, voice?"Yes":"No " );
}

爱你呦,方宇。

fillRect(x, y, w, h): 绘制三个填写的矩形

互动绘制

在画布上制图路线,从视觉上实属「选择或接二连三连通图端点」的进度,这么些历程要求减轻2个难题:

  • 手指下是还是不是有端点
  • 当选点到待选中式茶食时期是还是不是成线

访问连通图端点的坐标,再监听手指滑过的坐标可知「手指下是还是不是有一点点」。以下伪代码是搜聚端点坐标:

JavaScript

// 端点坐标新闻 let coords = []; lines.forEach(({x1, y1, x2, y2}) => { // (x1, y1) 在 coords 数组子虚乌有 if(!isExist(x1, y1)) coords.push([x1, y1]); // (x2, y2) 在 coords 数组不设有 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2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, 2) Math.pow(y - y0), 2) <= r){ // 手指下有端点,决断是或不是连线 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早先,手指滑过的任意端点都会被当做「一笔画」的开头点;在绘制了线段(或有选中式茶食)后,手指滑过的端点能或不可能与选中式点心串连成线段供给基于现存规范举行决断。

图片 5

上海体育场面,点A与点B可总是成线段,而点A与点C不能够三翻五次。作者把「能够与钦赐端点连接成线段的端点称作实用连接点」。连通图端点的管用连接点从连通图的线条中领到:

JavaScript

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}) => { // 坐标是近年来线段的起源 if(coord.x === x1 && coord.y === y1) { coord.validCoords.push([x2, y2]); } // 坐标是时下线段的顶点 else if(coord.x === x2 && 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…有效连接点只好决断八个点是或不是为底图的线条,那只是三个静态的参照,在骨子里的「交互绘制」中,会遇上以下情状:

图片 6
如上海图书馆,AB已串连成线段,当前选中点B的平价连接点是 A 与 C。AB 已经三回九转成线,倘诺 BA 也串连成线段,那么线段就再也了,所以当时 BA 不可能成线,唯有 AC 本事成线。

对选中式茶食来讲,它的有用连接点有三种:

  • 与选中式茶食「成线的得力连接点」
  • 与选中式点心「未成线的低价连接点」

里面「未成线的灵光连接点」才干参预「交互绘制」,並且它是动态的。

图片 7

回头本节内容初叶提的三个难点「手指下是或不是有端点」 与 「选中式茶食到待选中式茶食时期是或不是成线」,其实可统风流浪漫为二个主题材料:手指下是不是存在「未成线的有效连接点」。只须把监听手指滑动遍历的数组由连通图全部的端点坐标 coords 替换为近些日子选中式茶食的「未成线的管用连接点」就能够。

由来「一笔画」的重点作用已经达成。能够超过体验一下:

图片 8

bool IsFit( int x, int y, int c, int z ) // 给定的x,y,c,z是否有效
{
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;
}

GaussianBlur(imgThresholded,imgThresholded, Size(3, 3), 0, 0);

  • clearRect(x, y, w, h): 消释钦点区域,使其为全透明
  • strokeRect(x, y, w, h): 绘制八个描边的矩形
  • fillRect(x, y, w, h): 绘制一个填写的矩形

底图绘制

「一笔画」是多关卡的娱乐形式,小编决定把关卡(连通图)的定制以三个配置接口的花样对外暴光。对外揭露关卡接口须要有黄金时代套描述连通图形状的正统,而在作者前面有多少个选项:

  • 点记法
  • 线记法

举个连通图 —— 五角星为例来讲一下那七个筛选。

图片 9

点记法如下:

JavaScript

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} ] } ... ]

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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: "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} ] } ]

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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贰个答案,即端点要按自然的顺序寄放到数组 coords中,它是有序性的记录。「线记法」通过两点描述连通图的线条,它是冬天的笔录。「点记法」最大的优势是表现更加精简,但它必需记录三个通过海关答案,我只是关卡的搬运工不是关卡创制者,所以作者最后甄选了「线记法」。:)

MessageDeal();
return 0;
}

r.x=s1.x 10;

function drawRect(){
  ctx.lineWidth = 13;
  ctx.lineJoin = 'round';
  ctx.strokeRect(20, 20, 180, 180);
}

H5游戏开荒:一笔画

2017/11/07 · HTML5 · 游戏

原来的小说出处: 坑坑洼洼实验室   

图片 10

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 );
}
}
}
}

if ( !cap.isOpened() )

随时绘制矩形

端点识别

评论上,通过访问的「色值表」能够一直把端点的坐标记别出来。小编设计的「端点识别算法」分以下2步:

  1. 按像素扫描底图直到遇到「端点颜色」的像素,步入第二步
  2. 从底图上海消防除端点并记录它的坐标,重回继续第一步

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); // 记录端点消息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… 上边的算法只能跑无损图。作者在利用了一张手提式有线电电话机截屏做测验的时候开掘,搜聚到的「色值表」长度为 5000 !那直接促成端点和线条的色值不也许直接获得。

透过解析,能够窥见「色值表」里超过六分之三色值都以相通的,也便是在本来的「采撷色值表算法」的底蕴上增加多少个肖似颜色过滤即能够寻找端点和线条的主色。伪代码完毕如下:

JavaScript

let lineColor = vertexColor = {count: 0}; for(let clr of clrs) { // 与底色周围,跳过 if(isBelongBackground(clr)) continue; // 线段是多少第二多的水彩,端点是第三多的颜料 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,再跑二回「端点识别算法」后居识别出 203 个端点!这是怎么吗?

图片 11

上图是加大5倍后的底图局地,黑灰端点的方圆和里面充斥着大量噪点(杂色块)。事实上在「端点识别」进度中,由于噪点的留存,把本来的端点被分解成十八个或数11个小端点了,以下是跑过「端点识别算法」后的底图:

图片 12

透过上海体育场地,能够直观地查获四个定论:识别出来的小端点只在指标(大)端点上聚焦遍及,并且大端点范围内的小端点叠合交错。

假诺把叠合交错的小端点归并成贰个多边点,那么这几个大端点将极度周边指标端点。小端点的联合伪代码如下:

JavaScript

for(let i = 0, len = vertexes.length; i < len - 1; i) { let vertexA = vertexes[i]; if(vertextA === undefined) continue; // 注意这里 j = 0 实际不是 j = i 1 for(let j = 0; j < len; j) { let vertexB = vertexes[j]; if(vertextB === undefined) continue; // 点A与点B有增大,点B合併到点A并删除点B if(isCross(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」的准确度就上来了。经作者当地质度量试已经足以 100% 识别有损的交接图了。

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

风流倜傥体化代码(文本有缺点和失误,上传图片)

马上绘制图形方法独有多少个strokeRect(),fillRect(),多少个主意都以用来绘制矩形的。

H5游戏开垦:一笔画

by leeenx on 2017-11-02

一笔画是图论[科普](https://zh.wikipedia.org/wiki/图论)中三个赫赫有名的难点,它起点于柯金斯敦堡七桥难题[科普](https://zh.wikipedia.org/wiki/柯尼斯堡七桥问题)。科学家欧拉在他1736年登出的舆论《柯萨尔瓦多堡的七桥》中不止缓和了七桥主题素材,也提议了一笔画定理,顺带解决了一笔画难点。用图论的术语来讲,对于二个加以的连通图[科普](https://zh.wikipedia.org/wiki/连通图)存在一条恰好含有全数线段况且未有重新的路线,那条路径正是「一笔画」。

寻觅连通图那条路线的长河正是「一笔画」的游艺经过,如下:

图片 13

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 );
}
}
}

图片 14

自然大家还足以行使lineJoin的此外属性值绘制差别措施的矩形。大家得以自个儿测量试验一下。

机动识图

笔者在录加入关贸总协定组织卡配置时,开采一个7条边以上的连接图超级轻易录错或录重线段。作者在考虑是不是开垦二个自动识别图形的插件,毕竟「单笔画」的图样是有平整的几何图形。

图片 15

上边的关卡「底图」,一眼就足以识出多个颜色:

  • 白底
  • 端点颜色
  • 线条颜色

与此同期那二种颜色在「底图」的面积大小顺序是:白底 > 线段颜色 > 端点颜色。底图的「搜集色值表算法」超粗略,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});
}

对于连通图来讲,只要把端点识别出来,连通图的轮廓也就出来了。

const WORD COLOR_A = FOREGROUND_RED|FOREGROUND_GREEN|FOREGROUND_INTENSITY; // 运动中的颜色
const WORD COLOR_B = FOREGROUND_GREEN; // 固定不动的颜料
const WORD COLOR_C = FOREGROUND_RED|FOREGROUND_GREEN|FOREGROUND_BLUE; // 空白处的水彩

morphologyEx(imgThresholded, imgThresholded, MORPH_OPEN, element); //闭操作 (连接一些连通域)

rect(x, y, w, h)顺时针绘制路线,stroke()与fill()进行描边与填充

选取「自动识图」的建议

就算小编在本地质衡量试的时候可以把全部的「底图」识别出来,然而并无法担保其余开荒者上传的图片是不是被很好的甄别出来。笔者提出,可以把「自动识图」做为三个单独的工具使用。

作者写了多少个「自动识图」的独自工具页面:
能够在此个页面生成对应的卡子配置。

void DrawOver( void ) // 游戏甘休
{
csl.OutputStringNoMove( 28, 10, "GAME" );
csl.OutputStringNoMove( 28, 11, "OVER" );
}

line(imgOriginal,vertex[3],vertex[0],Scalar(100,200,211),6,LINE_AA);

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

for( int i=0; i<4; i )
{
if( y i<0 ) continue;
for( int j=0; j<4; j )
{
if( bk[c][z][i][j] == 1 )
{
data[y i][x j] = 1;
}
}
}

颜色辨别进程至此甘休。

clearRect(x, y, w, h): 解除钦点区域内的持有像素
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

Sleep( 55 );
}
MoveDown();
}
}

cout<<"Bluen"<<"( "<<x<<","<<y<<" )"<<endl;

ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);

void MessageDeal( void )
{
int cycle = 10 - level;
for( ; ; )
{
for( int i=0; i<cycle; i )
{
if( _kbhit() )
{
switch( _getch() )
{
case 'Q':
case 'q': // 退出
return;
break;
case 'S': // 暂停
case 's':
for( ; ; )
{
switch( _getch() )
{
case 'Q':
case 'q': // 退出
return;
case 'V': // 声音
case 'v':
voice = !voice;
DrawVoice();
break;
case 'S':
case 's':
goto LABLE_CONTINUE;
break;
}
}
LABLE_CONTINUE:
break;
case 'V': // 声音
case 'v':
voice = !voice;
DrawVoice();
break;
case 0xe0: // ←↓→ ↑
switch( _getch() )
{
case 0x4B: // ←
MoveLeft();
break;
case 0x50: // ↓
MoveDown();
break;
case 0x4d: // →
MoveRight();
break; // ↑ 变形
case 0x48:
MoveTrans();
default:
break;
}
break;
default:
break;
}
}

u.y=s1.y-10;

 

void DrawScoreLevel( void ) // 绘制得分
{
char tmp[6];
sprintf( tmp, "d", score );
csl.OutputStringNoMove( 31, 19, tmp, 5 );
sprintf( tmp, "", level );
csl.OutputStringNoMove( 35, 15, tmp, 1 );
}

line(imgOriginal,u,d,Scalar(100,200,211),2,LINE_AA);

图片 16

void MoveLeft( void ) // 向左移
{
if( IsFit( x-1, y, c, z ) )
{
VoiceBeep();
Draw( COLOR_C );
--x;
Draw( COLOR_A );
}
}

图片 17

制图圆角矩形

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 } }
}
};

vector> contours; vectorhierarchy; findContours(cannyImage, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0)); //绘制轮廓for (int i = 0; i < (int)contours.size(); i ) { drawContours(cannyImage, contours, i, Scalar(255), 1, 8); } imshow("管理后的图像", cannyImage); //用矩形圈出大概并再次回到地方坐标 for(int i=0;ipoints=contours[i];

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

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