先自我介绍一下,小编浙江大学毕业,去过华为、字节跳动等大厂,目前阿里P7
深知大多数程序员,想要提升技能,往往是自己摸索成长,但自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!
因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。
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由于文件比较多,这里只是将部分目录截图出来,全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频,并且后续会持续更新
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正文
top += 101
right -= 15
bottom -= 43
rect = (left, top, right, bottom)
img = ImageGrab.grab().crop(rect)
聪明的你肯定一眼就发现了那些奇奇怪怪的Magic Numbers,没错,这的确是Magic Numbers,是我们通过一点点细微调节得到的整个棋盘相对于窗体的位置。
**注意:这些数据仅在Windows10下测试通过,如果在别的Windows系统下,不保证相对位置的正确性,因为老版本的系统可能有不同宽度的窗体边框。**
![图片](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/f951d4df63009d5c6ac34552b0286000.jpeg)
橙色的区域是我们所需要的
好啦,棋盘的图像我们有了,下一步就是对各个雷块进行图像分割了~
### **- 02 雷块分割**
![图片](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/cd62c0e61fba8fe45914ca44d9cd53fa.jpeg)
在进行雷块分割之前,我们事先需要了解雷块的尺寸以及它的边框大小。经过笔者的测量,在ms\_arbiter下,每一个雷块的尺寸为16px\*16px。
知道了雷块的尺寸,我们就可以进行每一个雷块的裁剪了。首先我们需要知道在横和竖两个方向上雷块的数量。
block_width, block_height = 16, 16
blocks_x = int((right - left) / block_width)
blocks_y = int((bottom - top) / block_height)
之后,我们建立一个二维数组用于存储每一个雷块的图像,并且进行图像分割,保存在之前建立的数组中。
def crop_block(hole_img, x, y):
x1, y1 = x * block_width, y * block_height
x2, y2 = x1 + block_width, y1 + block_height
return hole_img.crop((x1, y1, x2, y2))
blocks_img = [[0 for i in range(blocks_y)] for i in range(blocks_x)]
for y in range(blocks_y):
for x in range(blocks_x):
blocks_img[x][y] = crop_block(img, x, y)
将整个图像获取、分割的部分封装成一个库,随时调用就OK啦~在笔者的实现中,我们将这一部分封装成了imageProcess.py,其中函数get\_frame()用于完成上述的图像获取、分割过程。
### **- 03 雷块识别**
这一部分可能是整个项目里除了扫雷算法本身之外最重要的部分了。笔者在进行雷块检测的时候采用了比较简单的特征,高效并且可以满足要求。
def analyze_block(self, block, location):
block = imageProcess.pil_to_cv(block)
block_color = block[8, 8]
x, y = location[0], location[1]
# -1:Not opened
# -2:Opened but blank
# -3:Un initialized
# Opened
if self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((192, 192, 192))):
if not self.equal(block[8, 1], self.rgb_to_bgr((255, 255, 255))):
self.blocks_num[x][y] = -2
self.is_started = True
else:
self.blocks_num[x][y] = -1
elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((0, 0, 255))):
self.blocks_num[x][y] = 1
elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((0, 128, 0))):
self.blocks_num[x][y] = 2
elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((255, 0, 0))):
self.blocks_num[x][y] = 3
elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((0, 0, 128))):
self.blocks_num[x][y] = 4
elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((128, 0, 0))):
self.blocks_num[x][y] = 5
elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((0, 128, 128))):
self.blocks_num[x][y] = 6
elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((0, 0, 0))):
if self.equal(block[6, 6], self.rgb_to_bgr((255, 255, 255))):
# Is mine
self.blocks_num[x][y] = 9
elif self.equal(block[5, 8], self.rgb_to_bgr((255, 0, 0))):
# Is flag
self.blocks_num[x][y] = 0
else:
self.blocks_num[x][y] = 7
elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((128, 128, 128))):
self.blocks_num[x][y] = 8
else:
self.blocks_num[x][y] = -3
self.is_mine_form = False
if self.blocks_num[x][y] == -3 or not self.blocks_num[x][y] == -1:
self.is_new_start = False
可以看到,我们采用了读取每个雷块的中心点像素的方式来判断雷块的类别,并且针对插旗、未点开、已点开但是空白等情况进行了进一步判断。具体色值是笔者直接取色得到的,并且屏幕截图的色彩也没有经过压缩,所以通过中心像素结合其他特征点来判断类别已经足够了,并且做到了高效率。
在本项目中,我们实现的时候采用了如下标注方式:
* 1-8:表示数字1到8
* 9:表示是地雷
* 0:表示插旗
* -1:表示未打开
* -2:表示打开但是空白
* -3:表示不是扫雷游戏中的任何方块类型
通过这种简单快速又有效的方式,我们成功实现了高效率的图像识别。
### **- 04 扫雷算法实现**
这可能是本篇文章最激动人心的部分了。在这里我们需要先说明一下具体的扫雷算法思路:
1. 遍历每一个已经有数字的雷块,判断在它周围的九宫格内未被打开的雷块数量是否和本身数字相同,如果相同则表明周围九宫格内全部都是地雷,进行标记。
2. 再次遍历每一个有数字的雷块,取九宫格范围内所有未被打开的雷块,去除已经被上一次遍历标记为地雷的雷块,记录并且点开。
3. 如果以上方式无法继续进行,那么说明遇到了死局,选择在当前所有未打开的雷块中随机点击。(当然这个方法不是最优的,有更加优秀的解决方案,但是实现相对麻烦)
基本的扫雷流程就是这样,那么让我们来亲手实现它吧~
首先我们需要一个能够找出一个雷块的九宫格范围的所有方块位置的方法。因为扫雷游戏的特殊性,在棋盘的四边是没有九宫格的边缘部分的,所以我们需要筛选来排除掉可能超过边界的访问。
def analyze_block(self, block, location):
block = imageProcess.pil_to_cv(block)
block_color = block[8, 8]
x, y = location[0], location[1]
# -1:Not opened
# -2:Opened but blank
# -3:Un initialized
# Opened
if self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((192, 192, 192))):
if not self.equal(block[8, 1], self.rgb_to_bgr((255, 255, 255))):
self.blocks_num[x][y] = -2
self.is_started = True
else:
self.blocks_num[x][y] = -1
elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((0, 0, 255))):
self.blocks_num[x][y] = 1
elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((0, 128, 0))):
self.blocks_num[x][y] = 2
elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((255, 0, 0))):
self.blocks_num[x][y] = 3
elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((0, 0, 128))):
self.blocks_num[x][y] = 4
elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((128, 0, 0))):
self.blocks_num[x][y] = 5
elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((0, 128, 128))):
self.blocks_num[x][y] = 6
elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((0, 0, 0))):
if self.equal(block[6, 6], self.rgb_to_bgr((255, 255, 255))):
# Is mine
self.blocks_num[x][y] = 9
elif self.equal(block[5, 8], self.rgb_to_bgr((255, 0, 0))):
# Is flag
self.blocks_num[x][y] = 0
else:
self.blocks_num[x][y] = 7
elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((128, 128, 128))):
self.blocks_num[x][y] = 8
else:
self.blocks_num[x][y] = -3
self.is_mine_form = False
if self.blocks_num[x][y] == -3 or not self.blocks_num[x][y] == -1:
self.is_new_start = False
我们在这一部分通过检测当前雷块是否在棋盘的各个边缘来进行核的删除(在核中,1为保留,0为舍弃),之后通过generate\_kernel函数来进行最终坐标的生成。
def count_unopen_blocks(blocks):
count = 0
for single_block in blocks:
if self.blocks_num[single_block[1]][single_block[0]] == -1:
count += 1
return count
def mark_as_mine(blocks):
for single_block in blocks:
if self.blocks_num[single_block[1]][single_block[0]] == -1:
self.blocks_is_mine[single_block[1]][single_block[0]] = 1
unopen_blocks = count_unopen_blocks(to_visit)
if unopen_blocks == self.blocks_num[x][y]:
mark_as_mine(to_visit)
在完成核的生成之后,我们有了一个需要去检测的雷块“地址簿”:to\_visit。之后,我们通过count\_unopen\_blocks函数来统计周围九宫格范围的未打开数量,并且和当前雷块的数字进行比对,如果相等则将所有九宫格内雷块通过mark\_as\_mine函数来标注为地雷。
def mark_to_click_block(blocks):
for single_block in blocks:
Not Mine
if not self.blocks_is_mine[single_block[1]][single_block[0]] == 1:
Click-able
if self.blocks_num[single_block[1]][single_block[0]] == -1:
Source Syntax: [y][x] - Converted
if not (single_block[1], single_block[0]) in self.next_steps:
self.next_steps.append((single_block[1], single_block[0]))
def count_mines(blocks):
count = 0
for single_block in blocks:
if self.blocks_is_mine[single_block[1]][single_block[0]] == 1:
count += 1
return count
mines_count = count_mines(to_visit)
if mines_count == block:
mark_to_click_block(to_visit)
扫雷流程中的第二步我们也采用了和第一步相近的方法来实现。先用和第一步完全一样的方法来生成需要访问的雷块的核,之后生成具体的雷块位置,通过count\_mines函数来获取九宫格范围内所有雷块的数量,并且判断当前九宫格内所有雷块是否已经被检测出来。
如果是,则通过mark\_to\_click\_block函数来排除九宫格内已经被标记为地雷的雷块,并且将剩余的安全雷块加入next\_steps数组内。
Analyze the number of blocks
self.iterate_blocks_image(BoomMine.analyze_block)
Mark all mines
self.iterate_blocks_number(BoomMine.detect_mine)
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[外链图片转存中…(img-e4e2sf1V-1713160979182)]文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-857795.html
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