python微信跳一跳系列之色块轮廓定位棋盘

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在前几篇博文中，我们分别采用颜色识别，模板匹配，像素遍历等方法实现了棋子和棋盘的定位，具体内容可以参见我的前面的文章内容，在这一篇中，我们来探索一种定位棋盘的新方法。

分析

经过观察，我们看到，无论什么情况下，棋盘和背景之间总是存在着非常明显的色彩对比，这当然是必须的，否则玩游戏的人都无法分辨棋子、棋盘、背景，这个游戏就不可能大火。显然，如果我们将每一幅画面进行色块分割，将彩色图转变为黑白二值图，就可以将背景和棋盘隔离出来，然后对黑白图中的白色轮廓进行分析，将其中位置最高（y值最小）的轮廓标记出来，这个轮廓就是下一步要跳一跳的棋盘。

步骤

抓取图像；
将图像转变为灰度图；
确定工作区域（h//3–2h//3）,确定像素阈值；
产生黑白二值图像，同时产生两种黑白图，分别将亮于背景和暗于背景两种情况下的色块隔离出来；

阴影的处理

棋盘往往会有阴影，可以通过进一步缩小目标区域进行色块分割的方法来精准实现定位，感兴趣的同学可以自行练习。

代码

# -*- coding: utf-8 -*-
#VS2017+python3.6+opencv3.4
#2018.02.03
#作者：艾克思

import cv2 

def thresh(img):
 x1,y1,w1,h1,x2,y2,w2,h2=0,0,0,0,0,0,0,0
 gray= cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 #gray=cv2.GaussianBlur(gray,(13,13),0) #高斯模糊
 h0,w0=img.shape[:2]
 top=gray[h0//3,10]
 bottom= gray[h0*2//3,10]

 thresh1 = cv2.threshold(gray,top,255, cv2.THRESH_BINARY)[1] 
 thresh2 = cv2.threshold(gray,bottom,255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1] 
 img1=thresh1[h0//3:h0*2//3,0:w0]
 img2=thresh2[h0//3:h0*2//3,0:w0]

 cnts1, hierarchy1, rr1 = cv2.findContours(img1,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
 cnts2, hierarchy2, rr2 = cv2.findContours(img2,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

 aim1=0
 y_min=h0//3
 for c in hierarchy1:
 if hierarchy1==None:
 x1,y1,w1,h1=w0//2,h0//3,w0//3,h0//3
 break
 else:
 x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
 if y<=y_min:
 y_min=y
 aim1=c
 x1,y1,w1,h1 = cv2.boundingRect(aim1)
 cv2.rectangle(img,(x1,y1+h0//3),(x1+w1,y1+h1+h0//3),(255,0,0),2)

 aim2=0
 y_min=h0//3
 for c in hierarchy2:
 if hierarchy2==None:
 x2,y2,w2,h2=w0//2,h0//3,w0//3,h0//3
 break
 else:
 x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
 if y<=y_min:
 y_min=y
 aim2=c
 x2,y2,w2,h2 = cv2.boundingRect(aim2)
 cv2.rectangle(img,(x2,y2+h0//3),(x2+w2,y2+h2+h0//3),(0,255,0),2)

 if y1+h1//2<=y2+h2//2:
 x,y,w,h=x1,y1,w1,h1
 else: x,y,w,h=x2,y2,w2,h2

 cv2.imshow('img1',thresh1)
 cv2.imshow('img2',thresh2)

 return (x+w//2,y+h0//3+h//2)

def main():
 video='jump.avi'
 cap = cv2.VideoCapture(video) 
 ret=cap.isOpened()
 ret=True
 while ret:
 #ret,img=cap.read() #读入帧
 img=cv2.imread('e:/python/jump/hsv/006.png')
 if not ret:cv2.waitKey(0)
 point=thresh(img)
 cv2.circle(img,point,3,(0,0,255),-1)
 cv2.circle(img,point,15,(0,0,255),2)

 cv2.imshow('img',img)
 if cv2.waitKey(25)==ord('q'): break
 cap.release()
 cv2.destroyAllWindows()

if __name__=='__main__':
 main()

opencv中关于黑白二值分割的参数类型如下：

这里写图片描述