canvas学习总括六:绘制矩形

H5游戏开垦:一笔画

2017/11/07 · HTML5 ·
游戏

初藳出处: 坑坑洼洼实验室   

图片 1

#include <windows.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <conio.h>

本次来我们用opencv来贯彻识别追踪银色物体并赶回地点坐标的服从。

在第三章中(canvas学习总计三:绘制路线-线段卡塔尔大家加强Canvas绘图境况中有个别归于立刻绘制图形方法,有个别绘图方法是基于路线的。

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/%E5%9B%BE%E8%AE%BA)中八个闻名的主题素材,它源点于柯萨拉热窝堡七桥难点[科普](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9F%AF%E5%B0%BC%E6%96%AF%E5%A0%A1%E4%B8%83%E6%A1%A5%E9%97%AE%E9%A2%98)。物历史学家欧拉在她1736年发布的舆论《柯林茨堡的七桥》中不止缓和了七桥难点,也提议了一笔画定理,顺带消弭了一笔画问题。用图论的术语来讲,对于贰个加以的连通图[科普](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%BF%9E%E9%80%9A%E5%9B%BE)存在一条正巧含有全数线段何况未有再一次的路径,那条路线便是「一笔画」。

检索连通图那条路子的进程正是「单笔画」的游玩进程,如下:

图片 2

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;
}

该意义分为两片段,识别颜色,追踪颜色。

那时绘制图形方法独有八个strokeRect(),fillRect(),五个主意都以用来绘制矩形的。

玩耍的得以完成

「一笔画」的得以完毕不复杂,作者把落实进度分成两步:

  1. 底图绘制
  2. 互相之间绘制

「底图绘制」把连通图以「点线」的款式体现在画布上,是游戏最轻松完结的某些;「人机联作绘制」是客商绘制解题路线的历程,那一个进程会首假如处理点与点动态成线的逻辑。

bool GotoXY( short x, short y ) // 移动光标
{
COORD coord = { x, y };
if( !SetConsoleCursorPosition( hStdOutput, coord ) ) return false;
if( !SetConsoleCursorPosition( hStdError, coord ) ) return false;
return true;
}
bool SetColor( WO猎豹CS6D color ) // 设置前程色/背景观
{
if( !SetConsoleTextAttribute( hStdOutput, color ) ) return false;
if( !SetConsoleTextAttribute( hStdError, color ) ) return false;
return true;
}
bool OutputString( const char* pstr, size_t len=0 ) // 输出字符串
{
DWORD n = 0;
return TRUE==WriteConsole( hStdOutput, pstr, len?len:strlen(pstr), &n,
NULL );
}

要想落成颜色的识别,大家要开垦摄像头,读取捕获的图像。将图像的水彩通道转变为HSV,设置选择的一定颜色的参数。使用inRange函数将图像转换为二值图,其碳草绿部分显得为杏黄,其他为浅青。

Canvas的API提供了如下八个办法,分别用于矩形的毁灭,描边与填充

底图绘制

「一笔画」是多关卡的二十七日游方式,作者决定把关卡(连通图卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎的定制以叁个安插接口的方式对外暴光。对外暴光关卡接口须求有黄金年代套描述连通图形状的正儿八经,而在作者前面有三个选用:

  • 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 3

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多少个答案,即端点要按一定的顺序寄放到数组
coords中,它是有序性的笔录。「线记法」通过两点描述连通图的线条,它是冬天的记录。「点记法」最大的优势是展现更简明,但它必需记录二个及格答案,作者只是关卡的苦力不是关卡创立者,所以小编最后甄选了「线记法」。:卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎

bool OutputStringNoMove( short x, short y, const char* pstr, size_t
len=0 ) // 输出字符串
{
COORD coord = { x, y };
DWORD n = 0;
return TRUE==WriteConsoleOutputCharacter( hStdOutput, pstr,
len?len:strlen(pstr), coord, &n );
}
private:
HANDLE hStdOutput;
HANDLE hStdError;
};

代码:

  • clearRect(x, y, w, h):
    驱除内定区域,使其为全透明
  • strokeRect(x, y, w, h):
    绘制五个描边的矩形
  • fillRect(x, y, w, h):
    绘制三个填写的矩形

人机联作绘制

在画布上绘制路线,从视觉上正是「选择或一而再三番两次连通图端点」的经过,这么些历程必要缓和2个难题:

  • 手指下是或不是有端点
  • 当选点到待选中式茶食时期是或不是成线

募集连通图端点的坐标,再监听手指滑过的坐标能够明白「手指下是还是不是有一些」。以下伪代码是访问端点坐标:

JavaScript

// 端点坐标消息 let coords = []; lines.forEach(({x1, y1, x2, y2})
=> { // (x1, y1) 在 coords 数组不设有 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,推断是不是连线
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以前,手指滑过的任意端点都会被作为「一笔画」的发轫点;在绘制了线段(或有选中点卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎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依赖现成条件进行决断。

图片 4

上航海用体育场地,点A与点B可连接成线段,而点A与点C不可能一而再。小编把「能够与内定端点连接成线段的端点称作可行连接点」。连通图端点的实用连接点从连通图的线条中领到:

JavaScript

coords.forEach(coord => { // 有效连接点(坐标卡塔 尔(英语:State of Qatar)挂载在端点坐标下
coord.validCoords = []; lines.forEach(({x1, y1, x2, y2}) => { //
坐标是现阶段线段的起源 if(coord.x === x1 && coord.y === y1) {
coord.validCoords.push([x2, y2]); } // 坐标是近些日子线段的终点 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…有效连接点只好剖断三个点是还是不是为底图的线条,那只是八个静态的参阅,在骨子里的「人机联作绘制」中,会遇见以下景况:

图片 5
如上海教室,AB已串连成线段,当前选中式茶食B的管事连接点是 A 与 C。AB
已经接二连三成线,要是 BA 也串连成线段,那么线段就重新了,所以那时候 BA
不能够成线,只有 AC 工夫成线。

对选中点来讲,它的管事连接点有二种:

  • 与选中式点心「成线的卓有成效连接点」
  • 与选中式茶食「未成线的有用连接点」

此中「未成线的实惠连接点」才具出席「人机联作绘制」,而且它是动态的。

图片 6

回头本节内容开头提的五个难点「手指下是不是有端点」 与
「选中点到待选中式茶食时期是或不是成线」,其实可统黄金年代为叁个标题:手指下是不是留存「未成线的管用连接点」。只须把监听手指滑动遍历的数组由连通图全数的端点坐标
coords 替换为近来选中式点心的「未成线的管用连接点」就可以。

至此「一笔画」的要害职能已经达成。能够超越体验一下:

图片 7

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

VideoCapture cap(0);//展开摄像头

作者们先来探视基于路线的绘图矩形的不二秘技

自行识图

小编在录加入关贸总协定组织卡配置时,开采一个7条边以上的对接图非常轻松录错或录重线段。我在商讨是不是开采三个自动识别图形的插件,究竟「一笔画」的图形是有平整的几何图形。

图片 8

地点的关卡「底图」,一眼就可以识出多少个颜色:

  • 白底
  • 端点颜色
  • 线条颜色

並且那二种颜色在「底图」的面积大小顺序是:白底 > 线段颜色 >
端点颜色。底图的「收集色值表算法」很简短,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,连通图的大概也就出去了。

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 } }
}
};

if ( !cap.isOpened() )

moveTo(), lineTo()

端点识别

辩解上,通过募集的「色值表」能够一贯把端点的坐标记别出来。笔者设计的「端点识别算法」分以下2步:

  1. 按像素扫描底图直到遇见「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下它的坐标,再次来到继续第一步

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]]; //
当前像素颜色归属端点 if(isBelongVertex(r, g, b, a)) { // 在 data
中清空端点 vertex = clearVertex(i); // 记录端点新闻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…
上面包车型地铁算法只好跑无损图。小编在利用了一张手提式有线电话机截屏做测验的时候开采,搜集到的「色值表」长度为
5000+ !那直接形成端点和线条的色值不恐怕直接得到。

通过深入分析,能够窥见「色值表」里抢先百分之五十色值都是肖似的,也正是在原先的「收集色值表算法」的根基上加多一个肖似颜色过滤即能够找寻端点和线条的主色。伪代码实现如下:

JavaScript

let lineColor = vertexColor = {count: 0}; for(let clr of clrs) { //
与底色相近,跳过 if(isBelongBackground(clr)) continue; //
线段是数据第二多的水彩,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,再跑一回「端点识别算法」后居识别出 203
个端点!这是干什么吧?

图片 9

上海体育场面是松开5倍后的底图局地,中灰端点的周边和里面充斥着多量噪点(杂色块卡塔尔。事实上在「端点识别」进程中,由于噪点的存在,把原来的端点被分解成十多个或数11个小端点了,以下是跑过「端点识别算法」后的底图:

图片 10

透过上海体育场合,能够直观地搜查捕获三个结论:识别出来的小端点只在指标(大卡塔尔端点上集中布满,何况大端点范围内的小端点叠合交错。

即使把叠加交错的小端点归拢成四个四头点,那么那个大端点将十分近乎目的端点。小端点的集结伪代码如下:

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
并不是 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归拢到点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;
}
}
}

加了小端点合併算法后,「端点识别」的正确度就上去了。经作者本地质度量试已经得以
百分之百 识别有损的联网图了。

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; // 空白处的颜色

{

function drawRect(){
  // 描边矩形
  ctx.beginPath();
  ctx.moveTo(20, 20);
  ctx.lineTo(200, 20);
  ctx.lineTo(200, 200);
  ctx.lineTo(200, 200);
  ctx.lineTo(20, 200);
  ctx.lineTo(20, 20);
  ctx.stroke();

  //填充矩形
  ctx.beginPath();
  ctx.moveTo(220, 20);
  ctx.lineTo(400, 20);
  ctx.lineTo(400, 200);
  ctx.lineTo(220, 200);
  ctx.lineTo(220, 200);
  ctx.lineTo(220, 20);
  ctx.fill();
}

线条识别

作者分几个步骤完成「线段识别」:

  1. 加以的多少个端点连接成线,并采撷连线上N个「样板点」;
  2. 遍历样品点像素,假诺像素色值不等于线段色值则象征那多个端点之间不设有线段

如何收罗「样式点」是个难题,太密集会影响属性;太疏松精准度不可能确定保证。

在笔者前边有七个选拔:N 是常量;N 是变量。
假设 N === 5。局部提取「样式点」如下:

图片 11

上航海用体育场地,会识别出三条线条:AB, BC 和 AC。而实质上,AC不可能成线,它只是因为
AB 和 BC 视觉上共一线的结果。当然把 N 值向上升高能够解决那一个标题,可是 N
作为常量的话,那一个常量的取量需求靠资历来判别,果然吐弃。

为了防止 AB 与 BC 同处一向线时 AC 被识别成线段,其实非常粗略 ——
四个「样板点」的间距小于或等于端点直径
假设 N = S / (2 * R),S 表示两点的离开,CRUISER代表端点半径。局地提取「样式点」如下:

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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; } //
样品点都合格 —- 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})
}
}

bool voice = true;
int score = 0, level = 0;
char data[19][11] = { 0 };
int next = -1;
int x=4, y=-2, c=-1, z=0; // x坐标,坐标,当前方块,方向

cout << “Cannot open the camera” << endl;

图片 13

质量优化

出于「自动识图」必要对图像的的像素点举行围观,那么品质确实是个须求关注的难题。作者设计的「自动识图算法」,在辨明图像的进度中供给对图像的像素做四回扫描:「搜罗色值表」
与 「搜聚端点」。在围观次数上实际很难下跌了,不过对于一张 750 * 1334
的底图来讲,「自动识图算法」必要遍历三回长度为
750 * 1334 * 4 = 4,002,000
的数组,压力还是会有的。作者是从压缩被围观数组的尺寸来升高质量的。

被围观数组的尺码怎么压缩?
作者直接通过缩短画布的尺码来完毕减弱被扫描数组尺寸的。伪代码如下:

JavaScript

// 要收缩的翻番 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;

把源图片减少4倍后,获得的图片像素数组独有原本的
4^2 = 16倍。那在品质上是非常大的升官。

Console csl; // 定义调节台对象

return -1;

rect()绘制矩形
rect(x, y, w,
h):绘制一个密封的矩形路线
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

行使「自动识图」的提出

即使小编在该地质衡量试的时候能够把具有的「底图」识别出来,但是并不能作保别的开采者上传的图样是或不是被很好的分辨出来。作者建议,能够把「自动识图」做为一个单身的工具使用。

小编写了一个「自动识图」的单独工具页面:
能够在这里个页素不相识成对应的卡子配置。

void VoiceBeep( void )
{
if( voice )
Beep( 1760, 10 );
}

}

function drawRect(){
  ctx.beginPath();
  ctx.rect(20, 20, 180, 180);
  ctx.stroke();
  
  ctx.beginPath();
  ctx.rect(220, 20, 180, 180);
  ctx.fill();
}

结语

上面是本文介绍的「一笔画」的线上
DEMO 的二维码:

图片 14

玩耍的源码托管在:
当中玩耍落成的基点代码在:
自动识图的代码在:

感激耐烦阅读完本文章的读者。本文仅表示小编的个人观点,如有不妥之处请多多关照。

多谢您的读书,本文由 坑坑洼洼实验室
版权全数。假诺转发,请证明出处:凹凸实验室()

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图片 15

void DrawScoreLevel( void ) // 绘制得分
{
char tmp[6];
sprintf( tmp, “%05d”, score );
csl.OutputStringNoMove( 31, 19, tmp, 5 );
sprintf( tmp, “%1d”, level );
csl.OutputStringNoMove( 35, 15, tmp, 1 );
}

int iLowH = 100; int iHighH = 140; int iLowS = 90; int iHighS = 255; int
iLowV = 90; int iHighV = 255;//设置黑褐的颜色参量。

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

Mat imgOriginal; bool bSuccess = cap.read(imgOriginal); if (!bSuccess) {
cout << “Cannot read a frame from video stream” << endl;
break; } Mat imgHSV; vectorhsvSplit;

 

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 );
}
}
}

cvtColor(imgOriginal, imgHSV, COLOR_BGEscort2HSV); 
//因为我们读取的是精彩纷呈图,直方图均衡化须要在HSV空间做

那时候绘图函数

void DrawOver( void ) // 游戏截至
{
csl.OutputStringNoMove( 28, 10, “GAME” );
csl.OutputStringNoMove( 28, 11, “OVER” );
}

split(imgHSV, hsvSplit);

strokeRect(x, y, w, h):
 绘制三个描边的矩形

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 );
}
}
}
}

equalizeHist(hsvSplit[2],hsvSplit[2]);

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

bool IsFit( int x, int y, int c, int z ) // 给定的x,y,c,z是不是行得通
{
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;
}

merge(hsvSplit,imgHSV);

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

void RemoveRow( void ) // 消行
{
const char FULLLINE[] = { 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 };
int linecount = 0;
for( int i=0; i<19; ++i )
{
if( 0 == memcmp( data[i], FULLLINE, 11 ) )
{
++linecount;
for( int m=0; m<11; ++m )
{
for( int n=i; n>1; –n )
{
data[n][m] = data[n-1][m];

Mat imgThresholded;

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