前言

在前幾篇博客中，分別就棋子的顏色識別、模板匹配等定位方式進行了介紹和實踐，這一篇博客就來驗證一下github中最熱門的跳一跳外掛中采用的像素遍歷的方法。

方法說明

像素遍歷的實質依然是顏色識別。
在github中給出的方法中，采用像素遍歷的方法是：

上訴方法的代碼如下（可以自行到github下載）：

def find_piece_and_board(im): #尋找關鍵坐標 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) # 掃描棋子時的左右邊界 scan_start_y = 0 # 掃描的起始 y 坐標 im_pixel = im.load() # 以 50px 步長，嘗試探測 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]  # 不是純色的線，則記錄 scan_start_y 的值，準備跳出循環  if pixel != last_pixel:  scan_start_y = i - 50  break if scan_start_y:  break print('scan_start_y: {}'.format(scan_start_y)) # 從 scan_start_y 開始往下掃描，棋子應位于屏幕上半部分，這里暫定不超過 2/3 for i in range(scan_start_y, int(h * 2 / 3)): # 橫坐標方面也減少了一部分掃描開銷 for j in range(scan_x_border, w - scan_x_border):  pixel = im_pixel[j, i]  # 根據棋子的最低行的顏色判斷，找最后一行那些點的平均值，這個顏  # 色這樣應該 OK，暫時不提出來  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 # 上移棋子底盤高度的一半

遍歷過程動態演示

實際運行動畫

以下是實際運行的定位動畫。

優缺點分析

像素遍歷的好處是無需額外的python庫，但其速度顯然明顯低于我在前面用過的其它方法，這不奇怪，外接庫用到的顏色識別方法其實是經過優化和集成的，像素遍歷是其底層的技術方案，速度慢理所當然。