python微信跳一跳，前言

這是python玩跳一跳系列博文中一篇，主要內容是用顏色識別的方法來進行跳跳小人的定位。

顏色識別

過觀察，我們可以發現，盡管背景和棋子在不停的變化，但跳跳小人的形狀和顏色基本保持不變，對于形狀，我們在上一篇博文中已經采用模板匹配的方法來進行識別定位，效果非常好。這一篇博文就來對顏色識別進行驗證。

基本思路

用HSV顏色空間對輸入的圖片進行處理，用某種指定的顏色進行蒙版mask處理進而得到二值化的黑白圖像，膨脹和腐蝕后去除噪點，對輪廓區域進行計算，畫出圓心和質心位置，并實現動態的跟蹤。
其基本的步驟如下：
設定需要的顏色閾值
讀入圖像
轉化為HSV圖像
采用顏色的蒙版進行二值化處理得到黑白圖像
降噪和輪廓處理
繪出圓心

python3.6代碼

import cv2 import numpy as np import timelower_blue = np.array([115,75,75]) #設定藍色的閾值upper_blue = np.array([130,255,125])frame=cv2.imread('001.png')hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) #轉到HSV空間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) #找到面積最大的輪廓 ((x, y), radius) = cv2.minEnclosingCircle(c) #確定面積最大的輪廓的外接圓 center= (int(x),int(y)) cv2.circle(frame, center, int(radius+10), (0, 0, 255), 3) #畫出圓心  cv2.circle(frame, center, 3, (0, 0, 255), -1) cv2.circle(hsv, center, int(radius+10), (255, 255, 255), 3) #畫出圓心  cv2.circle(hsv, center, 3, (0, 0, 255), -1)  cv2.circle(mask_blue, center, int(radius+10), (255, 255, 255), 3) #畫出圓心  cv2.circle(mask_blue, center, 3, (0, 0, 255), -1) cv2.imshow('frame',frame)cv2.imshow('hsv',hsv)cv2.imshow('mask',mask_blue)if cv2.waitKey(0)==ord('q'): cv2.destroyAllWindows()

靜態圖片識別效果

左邊是原始圖片，中間是蒙版后的二值圖，右邊就是HSV圖像，識別效果還是不錯的。
可以看到，目前選定的顏色基本可以將小人的輪廓全部篩選出來，其最大的部分恰好就在底盤，圓心位置正是我們需要的。

動態實時識別

我們給出動態圖，可以看一下動態實時識別的效果。
 

評價

采用顏色來對跳跳小人的底盤位置進行識別和定位效果不錯，而且這種方法和手機的像素及屏幕大小無關，真正實現了各平臺通用。