【皇家赌场手机版】Android图像处理,H5游戏开发

H5游戏开发:消灭星星

2018/01/25 · HTML5 ·
游戏

皇家赌场手机版,原文出处: 坑坑洼洼实验室   

「消灭星星」是一款很经典的「消除类游戏」,它的玩法很粗略:消除相连通的同色砖块。

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H5游戏开发:一笔画

2017/11/07 · HTML5 ·
游戏

初稿出处: 坑坑洼洼实验室   

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开头做图像处理时用的是matlab,不过matlab有一对不便宜支出:

图像色彩处理


Android对图纸的处理,日常接纳的数据结构就是位图—Bitmap,它包含了一张图纸的具有数据。整个图片都是由点阵和颜色值组成的,点阵就是一个分包像素的矩阵,每一个元素对应着图片的一个像素,颜色值—ARGB,分别对应透明度、红、绿、蓝那三个通道分量,它们一起决定了各种像素点突显的颜料,对图纸的色彩处理实际上就是对这一个像素点的大路分量做调整。

在情调处理中,平常从多个角度来讲述一个图像。

  • 颜色:色彩的全部支持
  • 饱和度:颜色的纯度,从0(灰)到100%(饱和)来开展描述
  • 亮度:颜色的相对明暗程度

在android中,系统运用一个颜色矩阵—ColorMatrix,来处理图像的这么些色彩效果。Android中颜色矩阵是一个4×5的矩阵,它用来对图纸的情调进行拍卖。而对于每个像素点,都有一个颜色分量矩阵用来保存颜色的RGBA值,如下图所示:

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水彩矩阵A

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各种像素点的水彩分量矩阵C

在处理图像时,使用矩阵乘法运算AC来拍卖颜色分量矩阵,如下图所示:

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矩阵乘法运算

计量进程:
     R1 = a * R + b * G + c * B + d * A + e;
     G1 = f * R + g * G + h * B + i * A + j;
     B1 = k * R + l * G + m *【皇家赌场手机版】Android图像处理,H5游戏开发。 B + n * A + o;
     A1 = p * R + q * G + r * B + s * A + t;

能够窥见,对于颜色矩阵A是按以下方法划分的:
    * 第一行的a b c d e值决定新的颜色值中的R分量—褐色
    * 第二行的f g h i j值决定新的颜色值中的G分量—肉色
    * 第三行的k l m n o值决定新的颜色值中的B分量—灰色
    * 第四行的p q r s t值决定新的颜色值中的A分量—透明度
    * 矩阵A中的第五列—e j o t值分别控制每个分量中的offset,即偏移量

想要对原图片举办颜色的调整,就须要设置好用于调整颜色的矩阵A

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原始矩阵

一般性有两种办法:
1、改变偏移量
将矩阵A的第五列的值举办改动,即改变颜色的偏移量,其余值保持开始矩阵的值

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变更颜色偏移量

  原图片每个像素点的矩阵青色和青色的水彩分量都增多了100,红绿混合为藏青色,最后会使得整张图片偏黄。
2、改变颜色周详
修改颜色分量中的某个周全值,其余值如故保持起始矩阵的值

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改变颜色周全

  矩阵运算后,原图片每个像素点的矩阵黄色的颜色分量会变成原来的两倍,最后使得原图片的色调偏绿。

【皇家赌场手机版】Android图像处理,H5游戏开发。1. 游戏规则

「消灭星星」存在八个本子,可是它们的条条框框除了「关卡分值」有些出入外,其它的规则都是平等的。小编介绍的版本的游戏规则整理如下:

1. 色砖遍布

  • 10 x 10 的表格
  • 5种颜色 —— 红、绿、蓝,黄,紫
  • 每类色砖个数在指定区间内随机
  • 5类色砖在 10 x 10 表格中随机分布

2. 排除规则

七个或四个以上同色砖块相连通即是可被拔除的砖块。

3. 分值规则

  • 打消总分值 = n * n * 5
  • 奖励总分值 = 2000 – n * n * 20

「n」表示砖块数量。上边是「总」分值的条条框框,还有「单」个砖块的分值规则:

  • 清除砖块得分值 = 10 * i + 5
  • 剩余砖块扣分值 = 40 * i + 20

「i」表示砖块的索引值(从 0
先河)。简单地说,单个砖块「得分值」和「扣分值」是一个等差数列。

4. 关卡分值

关卡分值 = 1000 + (level – 1) * 2000;「level」即眼前关卡数。

5. 通关条件

  • 可祛除色块不设有
  • 累计分值 >= 当前关卡分值

地方三个条件还要创设游戏才足以过得去。

H5游戏开发: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)中一个响当当的标题,它源点于柯南宁堡七桥难题[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)。地管理学家欧拉在他1736年刊出的舆论《柯布兰太尔堡的七桥》中不但解决了七桥难点,也提议了一笔画定理,顺带解决了一笔画问题。用图论的术语来说,对于一个加以的连通图[科普](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%BF%9E%E9%80%9A%E5%9B%BE)存在一条恰好含有所有线段并且没有重新的门路,那条路子就是「一笔画」。

探寻连通图那条路子的长河就是「一笔画」的一日游进度,如下:

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  • 不开源,当时利用的本子是破解版的,至于版权难点,此处就不探讨了;
  • 其相似只可以用来落到实处,如若完毕产业化则有为数不少不便;
  • 程序运行相比较慢;
  • 与其他语言结合有点小意思。
    当进入工作岗位之后,做的是大数额方向,接触了java与python后感觉到python对于做图像处理会越发好,所以那边简单的对python操作图像做一些概括的牵线。
更改色光属性

系统封装了一个类—ColorMatrix,通过这几个类,可以很便宜地由此转移矩阵值来处理颜色效果(色调、饱和度、亮度)。本质上是一个一维数组[a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n,o,p,q,r,s,t]。

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ColorMatrix

调剂色调(色彩的旋转运算):
  ColorMatrix类提供了setRotate(int axis, float
degrees)来调节颜色的色调。第四个参数,使用0、1、2来表示Red、格林、Blue三种颜色的处理,第四个参数,就是急需处理的值。

    /**
     * Set the rotation on a color axis by the specified values.
     * <p>
     * <code>axis=0</code> correspond to a rotation around the RED color
     * <code>axis=1</code> correspond to a rotation around the GREEN color
     * <code>axis=2</code> correspond to a rotation around the BLUE color
     * </p>
     */
    public void setRotate(int axis, float degrees) {
        reset();
        double radians = degrees * Math.PI / 180d;
        float cosine = (float) Math.cos(radians);
        float sine = (float) Math.sin(radians);
        switch (axis) {
        // Rotation around the red color
        case 0:
            mArray[6] = mArray[12] = cosine;
            mArray[7] = sine;
            mArray[11] = -sine;
            break;
        // Rotation around the green color
        case 1:
            mArray[0] = mArray[12] = cosine;
            mArray[2] = -sine;
            mArray[10] = sine;
            break;
        // Rotation around the blue color
        case 2:
            mArray[0] = mArray[6] = cosine;
            mArray[1] = sine;
            mArray[5] = -sine;
            break;
        default:
            throw new RuntimeException();
        }
    }

调剂饱和度
  通过色彩的移动运算单独增强R,G,B的饱和度,ColorMatrix类提供了setSaturation(float
sat)方法来全体调节图像的饱和度,参数代表设置颜色饱和度的值,当饱和度为0时,图像成为灰度图像,数值越大图像越饱和。

    /**
     * Set the matrix to affect the saturation of colors.
     *
     * @param sat A value of 0 maps the color to gray-scale. 1 is identity.
     */
    public void setSaturation(float sat) {
        reset();
        float[] m = mArray;

        final float invSat = 1 - sat;
        final float R = 0.213f * invSat;
        final float G = 0.715f * invSat;
        final float B = 0.072f * invSat;

        m[0] = R + sat; m[1] = G;       m[2] = B;
        m[5] = R;       m[6] = G + sat; m[7] = B;
        m[10] = R;      m[11] = G;      m[12] = B + sat;
    }

调剂亮度(色彩的缩放运算)
  当三原色以同样的比重进行混合的时候,就会展现出白色,使用这么些原理来改变一个图像的亮度,亮度为0时,图像成为全黑。ColorMatrix类提供setScale(float
rScale, float gScale, float bScale, float
aScale)方法来调节颜色的亮度值。

    /**
     * Set this colormatrix to scale by the specified values.
     */
    public void setScale(float rScale, float gScale, float bScale,
                         float aScale) {
        final float[] a = mArray;

        for (int i = 19; i > 0; --i) {
            a[i] = 0;
        }
        a[0] = rScale;
        a[6] = gScale;
        a[12] = bScale;
        a[18] = aScale;
    }

2. MVC 设计情势

作者本次又是选拔了 MVC
方式来写「消灭星星」。星星「砖块」的数据结构与各类场地由 Model
已毕,游戏的主导在 Model 中做到;View 映射 Model
的变通并做出相应的行为,它的任务首假诺显得动画;用户与游乐的相互由
Control 已毕。

从逻辑规划上看,Model 很重而View 与 Control
很轻,可是,从代码量上看,View 很重而 Model 与 Control 相对很轻。

玩耍的完毕

「一笔画」的贯彻不复杂,作者把贯彻进程分成两步:

  1. 底图绘制
  2. 相互之间绘制

「底图绘制」把连通图以「点线」的花样展现在画布上,是一日游最不难落成的部分;「交互绘制」是用户绘制解题路径的进度,那几个进度会重点是处理点与点动态成线的逻辑。

  1. 第一安装pytyhon,linux系统中
    已经自己带了python,至于在window系统只设置则进一步简约,下载一个Anaconda平昔就可以安装了,后续的模块安装则平素动用pip安装会尤其有益。在此地就不一一讲述了。
局地常用的图像颜色处理矩阵
  • 灰度效果

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灰度矩阵

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灰度效果

  • 图像反转

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图像反转矩阵

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图像反转效果

  • 忆旧效果

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忆旧矩阵

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怀旧效果

  • 去色效果

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去色矩阵

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去色效果

3. Model

10 x 10 的表格用长度为 100 的数组可周全映射游戏的有数「砖块」。

[ R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P, R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P, R, R, G,
G, B, B, Y, Y, P, P, R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P, R, R, G, G, B, B, Y,
Y, P, P, R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P, R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P, R,
R, G, G, B, B, Y, Y, P, P, R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P, R, R, G, G, B,
B, Y, Y, P, P ]

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[
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P,
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P,
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P,
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P,
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P,
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P,
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P,
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P,
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P,
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P
]

R – 青色,G – 紫色,B – 红色,Y – 黄色,P – 黄色。Model
的主导职分是以下八个:

  • 转变砖墙
  • 撤除砖块 (生成砖块分值)
  • 狠抓砖墙
  • 免除残砖 (生成奖励分值)

底图绘制

「一笔画」是多关卡的娱乐格局,作者决定把关卡(连通图)的定制以一个配置接口的方式对外揭破。对外揭示关卡接口必要有一套描述连通图形状的标准,而在作者面前有七个挑选:

  • 点记法
  • 线记法

举个连通图 —— 五角星为例来说一下那多个挑选。

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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」记录关卡通关的一个答案,即端点要按一定的逐条存放到数组
coords中,它是有序性的记录。「线记法」通过两点描述连通图的线条,它是无序的记录。「点记法」最大的优势是突显更简明,但它必须记录一个及格答案,小编只是关卡的搬运工不是关卡创制者,所以作者最后甄选了「线记法」。:)

图像打开与浮现

from PIL import Image
import numpy as np
import scipy
import matplotlib.pyplot as plt
lena = Image.open('lena.jpg')           //打开图像  
print(lena.mode)                       //打印图像类型
print(lena.getpixel((0,0)))           //打印图像(0,0)处像素值
lena.show()                            //图像显示
像素点分析

可以由此转移各种像素点的具体ARGB值,来已毕拍卖一张图像效果的目标。系统提供了Bitmap.getPixel()方法来得到某个像素点,也提供了Bitmap.getPixels()方法来领取整个Bitmap中的像素点,并保留到一个数组中:
getPixels(int[] pixels, int offset, int stride, int x, int y, int width, int height)
当得到到实际的颜色值之后,就足以通过相应的算法来修改它的ARGB值,从而重构到一张新的图像。

常用图像像素点处理效果

—底片效果:

B.r = 255 - B.r; 
B.g = 255 - B.g; 
B.b = 255 - B.b;

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底片效果

—老照片效果:

r1 = (int) (0.393 * r + 0.769 * g + 0.189 * b);
g1 = (int) (0.349 * r + 0.686 * g + 0.168 * b);
b1 = (int) (0.272 * r + 0.534 * g + 0.131 * b);

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老照片效果

—浮雕效果:

B.r = C.r - B.r + 127;
B.g = C.g - B.g + 127;
B.b = C.b - B.b + 127;

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浮雕效果

3.1 生成砖墙

砖墙分两步生成:

  • 色砖数量分配
  • 打散色砖

理论上,可以将 100 个格子可以均分到 5
类颜色,但是作者玩过的「消灭星星」都不应用均分政策。通过分析七款「消灭星星」,其实可以窥见一个法则
—— 「色砖之间的数码差在一个一定的间隔内」。

一经把传统意义上的均分称作「完全均分」,那么「消灭星星」的分配是一种在均分线上下波动的「不完全均分」。

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小编把下面的「不完全均分」称作「波动均分」,算法的实际贯彻可以参见「兵慌马乱均分算法」。

「打散色砖」其实就是将数组乱序的经过,小编推荐使用「
费雪耶兹乱序算法」。

以下是伪代码的兑现:

JavaScript

// 波动均分色砖 waveaverage(5, 4, 4).forEach( // tiles 即色墙数组
(count, clr) => tiles.concat(generateTiles(count, clr)); ); //
打散色砖 shuffle(tiles);

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// 波动均分色砖
waveaverage(5, 4, 4).forEach(
// tiles 即色墙数组
(count, clr) => tiles.concat(generateTiles(count, clr));
);
// 打散色砖
shuffle(tiles);

互动绘制

在画布上制图路径,从视觉上就是「接纳或延续连通图端点」的进度,那一个历程须要解决2个难点:

  • 手指下是还是不是有端点
  • 入选点到待选中点时期是不是成线

募集连通图端点的坐标,再监听手指滑过的坐标可以清楚「手指下是还是不是有点」。以下伪代码是采访端点坐标:

JavaScript

// 端点坐标音讯 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,判断是还是不是连线
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当作「一笔画」的开端点;在绘制了线段(或有选中点)后,手指滑过的端点能或不能与选中点串连成线段须要基于现有标准举行判断。

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上图,点A与点B可连接成线段,而点A与点C无法延续。作者把「可以与指定端点连接成线段的端点称作立竿见影连接点」。连通图端点的有效连接点从连通图的线条中领取:

JavaScript

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}) => { //
坐标是眼前线段的起源 if(coord.x === x1 && coord.y === y1) {
coord.validCoords.push([x2, y2]); } // 坐标是时下线段的极限 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…有效连接点只好判断多少个点是不是为底图的线条,那只是一个静态的参考,在其实的「交互绘制」中,会遭逢以下情况:

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如上图,AB已串连成线段,当前选中点B的实惠连接点是 A 与 C。AB
已经三番五次成线,如果 BA 也串连成线段,那么线段就再也了,所以那时候 BA
不可能成线,唯有 AC 才能成线。

对选中点而言,它的有效性连接点有二种:

  • 与选中点「成线的管用连接点」
  • 与选中点「未成线的得力连接点」

个中「未成线的实惠连接点」才能参与「交互绘制」,并且它是动态的。

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回头本节内容先导提的五个难题「手指下是或不是有端点」 与
「选中点到待选中点时期是或不是成线」,其实可统一为一个难点:手指下是不是留存「未成线的得力连接点」。只须把监听手指滑动遍历的数组由连通图所有的端点坐标
coords 替换为当下选中点的「未成线的灵光连接点」即可。

至此「一笔画」的机要职能已经已毕。可以当先体验一下:

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图像类型转化convert函数

python图像处理库PIL对于PNG、BMP和JPG彩色图像格式之间的相互转换都能够经过Image模块的open()和save()函数来成功。具体说就是,在打开这几个图像时,PIL会将它们解码为三通道的“RGB”图像。用户可以依据那么些“RGB”图像,对其进展处理。处理完成,使用函数save(),可以将处理结果保存成PNG、BMP和JPG中其余格式。那样也就成功了三种格式之间的更换。同理,其余格式的彩色图像也得以经过那种方式成功更换。当然,对于分化格式的灰度图像,也可透过类似途径完毕,只是PIL解码后是方式为“L”的图像。我们以图像皇家赌场手机版 28为例,分辨率为512×512。

  1. 格局“RGB”转换为其它分歧形式

a. 形式“1”
形式“1”为二值图像,非黑即白。可是它每个像素用8个bit表示,0象征黑,255代表白。上面大家将lena图像转换为“1”图像。

lena_1 = lena.convert("1")
print(lena_1.mode)
lena_1.show()

b. 模式“L”
情势“L”为黄色图像,它的各样像素用8个bit表示,0意味黑,255意味白,其他数字代表不相同的灰度。在PIL中,从方式“RGB”转换为“L”形式是安份守己上边的公式转换的:
L = R * 299/1000 + G * 587/1000+ B * 114/1000
上边大家将lena图像转换为“L”图像。

lena_1 = lena.convert("L")
print(lena_1.mode)
lena_1.show()

c模式“P”
形式“P”为8位彩色图像,它的各样像素用8个bit表示,其对应的彩色值是根据调色板查询出来的。下边我们利用默许的调色板将lena图像转换为“P”图像。

lena_1 = lena.convert("P")
print(lena_1.mode)
lena_1.show()

d 形式“RGBA”
方式“RGBA”为32位彩色图像,它的各样像素用32个bit表示,其中24bit意味着黑色、肉色和灰色多少个通道,其它8bit表示alpha通道,即透明通道。

lena_1 = lena.convert("RGBA")
print(lena_1.mode)
lena_1.show()

e 形式“CMYK”
情势“CMYK”为32位彩色图像,它的各种像素用32个bit表示。方式“CMYK”就是印刷四分色方式,它是花花绿绿印刷时使用的一种套色情势,利用色料的三原色混色原理,加上黑色油墨,共计七种颜色混合叠加,形成所谓“全彩印刷”。
各种标准颜色是:C:Cyan = 褐色,又称之为‘天紫色’或是‘湛蓝’M:Magenta =
品蓝色,又称为‘洋黑色’;Y:Yellow = 青色;K:Key Plate(blacK) =
定位套版色(青色)。

从实例中得以查出PIL中“RGB”转换为“CMYK”的公式如下: C = 255 – R M = 255 –
G Y = 255 – B K = 0 由于该转换公式相比容易,转换后的图像颜色稍微失真。

f 形式“YCbCr”
格局“YCbCr”为24位彩色图像,它的每个像素用24个bit表示。YCbCr其中Y是指亮度分量,Cb指青色色度分量,而Cr指灰色色度分量。人的双眼对视频的Y分量更敏感,由此在通过对色度分量举行子采样来压缩色度分量后,肉眼将发现不到的图像质量的更动。
方式“RGB”转换为“YCbCr”的公式如下: Y= 0.257R+0.504G+0.098B+16 Cb =
-0.148
R-0.291G+0.439B+128 Cr = 0.439R-0.368G-0.071*B+128

按照公式,Y = 0.257197+0.564111+0.09878+16= 136.877 Cb=
-0.148
197-0.291111+0.43978+128= 100.785 Cr =
0.439197-0.368111-0.071*78+128 = 168.097
可想而知,PIL中永不根据那么些公式实行“RGB”到“YCbCr”的转换。

g 格局“I”
情势“I”为32位整型黄色图像,它的各类像素用32个bit表示,0意味黑,255表示白,(0,255)之间的数字代表差其余灰度。在PIL中,从格局“RGB”转换为“I”方式是依照上面的公式转换的:
I = R * 299/1000 + G * 587/1000 + B * 114/1000

h 方式“F”
情势“F”为32位浮点肉色图像,它的各类像素用32个bit表示,0表示黑,255表示白,(0,255)之间的数字代表分歧的灰度。在PIL中,从形式“RGB”转换为“F”形式是比照上边的公式转换的:
F = R * 299/1000+ G * 587/1000 + B * 114/1000

图片变换处理


Android系统对此图像的图纸变换也是由此矩阵来进行拍卖的,每个像素点都发挥了其坐标的X、Y音讯,用于图形变换的矩阵是一个3×3的矩阵:

皇家赌场手机版 29

图形变换矩阵A

皇家赌场手机版 30

像素点坐标矩阵C

选拔变换矩阵去处理每一个像素点的时候,与颜色矩阵的矩阵乘法一样:
    X1 = a * X + b * Y + c
    Y1 = d * X + e * Y + f
     1 = g * X + h * Y + i
普通处境下,会让g = h = 0,i = 1,那样就使1 = g * X + h * Y +
i恒成立。
与色彩变换矩阵的起来矩阵一样,图形变换矩阵也有一个开端矩阵:

皇家赌场手机版 31

图形变换伊始矩阵

3.2 消除砖块

「消除砖块」的平整很简短 —— 紧邻相连通相同色即可以消除

皇家赌场手机版 32
前四个组成符合「相邻相连通相同色即可以解除」,所以它们可以被解除;第四个组成即使「相邻相同色」可是不「相连接」所以它不可以被排除。

「消除砖块」的同时有一个要害的天职:生成砖块对应的分值。在「游戏规则」中,小编曾经提供了相应的数学公式:「消除砖块得分值
= 10 * i + 5」。

「消除砖块」算法完结如下:

JavaScript

function clean(tile) { let count = 1; let sameTiles =
searchSameTiles(tile); if(sameTiles.length > 0) { deleteTile(tile);
while(true) { let nextSameTiles = []; sameTiles.forEach(tile => {
nextSameTiles.push(…searchSameTiles(tile)); makeScore(++count * 10 +
5); // 标记当前分值 deleteTile(tile); // 删除砖块 }); //
清除完结,跳出循环 if(next萨姆eTiles.length === 0) break; else {
sameTiles = nextSameTiles; } } } }

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function clean(tile) {
let count = 1;
let sameTiles = searchSameTiles(tile);
if(sameTiles.length > 0) {
deleteTile(tile);
while(true) {
let nextSameTiles = [];
sameTiles.forEach(tile => {
nextSameTiles.push(…searchSameTiles(tile));
makeScore(++count * 10 + 5); // 标记当前分值
deleteTile(tile); // 删除砖块
});
// 清除完成,跳出循环
if(nextSameTiles.length === 0) break;
else {
sameTiles = nextSameTiles;
}
}
}
}

清除的算法使用「递归」逻辑上会清晰一些,不过「递归」在浏览器上简单「栈溢出」,所以小编没有运用「递归」达成。

活动识图

小编在录入关卡配置时,发现一个7条边以上的对接图很简单录错或录重线段。小编在盘算是还是不是开发一个自动识别图形的插件,毕竟「一笔画」的图样是有平整的几何图形。

皇家赌场手机版 33

下边的卡子「底图」,一眼就可以识出多个颜色:

  • 白底
  • 端点颜色
  • 线条颜色

再者这三种颜色在「底图」的面积大小顺序是:白底 > 线段颜色 >
端点颜色。底图的「采集色值表算法」很粗略,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});
}

对此连通图来说,只要把端点识别出来,连通图的概貌也就出去了。

图像保存

img.save('d:/lena.jpg')

注:后边的倒车代码处理形式不雷同,其余都是同样的,所以没有写代码

图像的变形处理一般包涵以下基本转移
  • 平移变换
    平移变换的坐标值变换进度就是将各类像素点都开展平移变换,从P(x0,y0)平移到P(x1,y1):

皇家赌场手机版 34

平移变换

矩阵变换:

皇家赌场手机版 35

平移变换矩阵

  • 旋转变换
    旋转变换即指一个点围绕一个为主旋转到一个新的点。当从P(x0,y0)点,以坐标原点O为旋转大旨旋转到P(x,y)时,

皇家赌场手机版 36

旋转变换

可以获取:

x0 = r*cosα 
y0 = r*sinα 
x = r*cos(α+θ) = r*cosα*cosθ − r*sinα*sinθ = x0*cosθ − y0*sinθ 
y = r*sin(α+θ) = r*sinα*cosθ + r*cosα*sinθ = y0*cosθ + x0*sinθ

矩阵变换如下:

皇家赌场手机版 37

旋转矩阵变换

上述是以坐标原点为旋转中央举行旋转变换,如若以任意点O为旋转中央来拓展旋转变换,平日须要以下三个步骤:
  1、将坐标原点平移到O点
  2、使用前面讲的以坐标原点为骨干的转动格局进行旋转变换
  3、将坐标原点还原

  • 缩放变换
    像素点是不存在缩放的定义,可是由于图像是由众多个像素点组成的,倘诺将各类点的坐标都实行相同比例的缩放,最后就会形成让整体图像缩放的功用
    x1 = K1 * x0
    y1 = K2 * y0

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缩放矩阵变换

  • 错切变换
    错切变换是一种相比较特其余线性变换,错切变换的效应就是让所有点的X坐标(或者Y坐标)保持不变,而相应的Y坐标(或者X坐标)则按比例发生位移,且运动的轻重缓急和该点到Y轴(或者X轴)的偏离成正比。错切变换平时包罗三种——水平错切与垂直错切。
    水平错切:
    x1 = x0 + K1 * y0
    y1 = y0

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水平错切

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水平错切矩阵变换

笔直错切:
  x1 = x0
  y1 = K2 * x0 + y0

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垂直错切

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笔直错切矩阵变换

3.3 压实砖墙

砖墙在摒除了一些砖石后,会产出空洞,此时须要对墙体进行加强:

向下夯实 向左夯实 向左下夯实(先下后左)

一种高效的完成方案是,每一遍「消除砖块」后一向遍历砖墙数组(10×10数组)再把空洞抓实,伪代码表示如下:

JavaScript

for(let row = 0; row < 10; ++row) { for(let col = 0; col < 10;
++col) { if(isEmpty(row, col)) { // 水平方向(向左)抓实if(isEmptyCol(col)) { tampRow(col); } // 垂直方向(向下)抓牢 else {
tampCol(col); } break; } } }

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for(let row = 0; row < 10; ++row) {
for(let col = 0; col < 10; ++col) {
if(isEmpty(row, col)) {
// 水平方向(向左)夯实
if(isEmptyCol(col)) {
tampRow(col);
}
// 垂直方向(向下)夯实
else {
tampCol(col);
}
break;
}
}
}

But…
为了坚实一个浮泛对一张大数组进行全量遍历并不是一种高效的算法。在小编看来影响「墙体压实」功能的因素有:

  1. 定点空洞
  2. 砖块移动(狠抓)

围观墙体数组的显要目的是「定位空洞」,但是否不扫描墙体数组直接「定位空洞」?

墙体的「空洞」是由于「消除砖块」造成的,换种说法 ——
被免去的砖块留下来的坑位就是墙体的抽象。在「消除砖块」的同时标记空洞的职分,这样就绝不全量扫描墙体数组,伪代码如下:

JavaScript

function deleteTile(tile) { // 标记空洞 markHollow(tile.index); //
删除砖块逻辑 … }

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function deleteTile(tile) {
// 标记空洞
markHollow(tile.index);
// 删除砖块逻辑
}

在地点的狠抓动图,其实可以观察它的坚实进度如下:

  1. 架空上方的砖头向下移动
  2. 空列左边的砖块向左移动

墙体在「狠抓」进程中,它的分界是实时在转变,假若「压实」不按实际边界举办扫描,会时有爆发多余的空白扫描:

皇家赌场手机版 43

什么样记录墙体的界线?
把墙体拆分成一个个单身的列,那么列最顶部的空白格片段就是墙体的「空白」,而此外非顶部的空白格片段即墙体的「空洞」。

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小编使用一组「列集合」来叙述墙体的分界并记录墙体的悬空,它的模子如下:

JavaScript

/* @ count – 列砖块数 @ start – 顶部行索引 @ end – 尾部行索引 @
pitCount – 坑数 @ topPit – 最顶部的坑 @ bottomPit – 最尾部的坑 */ let
wall = [ {count, start, end, pitCount, topPit, bottomPit}, {count,
start, end, pitCount, topPit, bottomPit}, … ];

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/*
@ count – 列砖块数
@ start – 顶部行索引
@ end – 底部行索引
@ pitCount – 坑数
@ topPit – 最顶部的坑
@ bottomPit – 最底部的坑
*/
let wall = [
{count, start, end, pitCount, topPit, bottomPit},
{count, start, end, pitCount, topPit, bottomPit},
];

那么些模型可以描述墙体的多少个细节:

  • 空列
  • 列的再三再四空洞
  • 列的非一而再空洞
JavaScript

// 空列 if(count === 0) { ... } // 连续空洞 else if(bottomPit -
topPit + 1 === pitCount) { ... } // 非连续空洞 else { ... }

<table>
<colgroup>
<col style="width: 50%" />
<col style="width: 50%" />
</colgroup>
<tbody>
<tr class="odd">
<td><div class="crayon-nums-content" style="font-size: 13px !important; line-height: 15px !important;">
<div class="crayon-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-1">
1
</div>
<div class="crayon-num crayon-striped-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-2">
2
</div>
<div class="crayon-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-3">
3
</div>
<div class="crayon-num crayon-striped-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-4">
4
</div>
<div class="crayon-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-5">
5
</div>
<div class="crayon-num crayon-striped-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-6">
6
</div>
<div class="crayon-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-7">
7
</div>
<div class="crayon-num crayon-striped-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-8">
8
</div>
<div class="crayon-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-9">
9
</div>
<div class="crayon-num crayon-striped-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-10">
10
</div>
<div class="crayon-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-11">
11
</div>
<div class="crayon-num crayon-striped-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-12">
12
</div>
</div></td>
<td><div class="crayon-pre" style="font-size: 13px !important; line-height: 15px !important; -moz-tab-size:4; -o-tab-size:4; -webkit-tab-size:4; tab-size:4;">
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-1" class="crayon-line">
// 空列
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-2" class="crayon-line crayon-striped-line">
if(count === 0) { 
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-3" class="crayon-line">
 ...
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-4" class="crayon-line crayon-striped-line">
}
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-5" class="crayon-line">
// 连续空洞
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-6" class="crayon-line crayon-striped-line">
else if(bottomPit - topPit + 1 === pitCount) { 
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-7" class="crayon-line">
 ...
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-8" class="crayon-line crayon-striped-line">
}
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-9" class="crayon-line">
// 非连续空洞
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-10" class="crayon-line crayon-striped-line">
else {
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-11" class="crayon-line">
 ...
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-12" class="crayon-line crayon-striped-line">
}
</div>
</div></td>
</tr>
</tbody>
</table>

砖块在废除后,映射到单个列上的空洞会有二种分布形态 —— 三番五次与非一而再。

皇家赌场手机版 45

「一连空洞」与「非一连空洞」的抓好进程如下:

皇家赌场手机版 46

实质上「空列」放大于墙体上,也会有「空洞」类似的遍布形态 ——
一而再与非一而再。
皇家赌场手机版 47

它的压实进程与聊以自慰类似,那里就不赘述了。

端点识别

反驳上,通过收集的「色值表」可以一向把端点的坐标识别出来。小编设计的「端点识别算法」分以下2步:

  1. 按像素扫描底图直到遇到「端点颜色」的像素,进入第二步
  2. 从底图上拔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]]; //
当前像素颜色属于端点 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…
下面的算法只好跑无损图。作者在选拔了一张手机截屏做测试的时候发现,收集到的「色值表」长度为
5000+ !这一贯导致端点和线条的色值不能直接拿走。

经过分析,可以发现「色值表」里多数色值都是看似的,也就是在原先的「采集色值表算法」的基础上添加一个近乎颜色过滤即可以找出端点和线条的主色。伪代码完结如下:

JavaScript

let lineColor = vertexColor = {count: 0}; for(let clr of clrs) { //
与底色相近,跳过 if(isBelongBackground(clr)) continue; //
线段是数量第二多的颜色,端点是第三多的水彩 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!那是怎么呢?

皇家赌场手机版 48

上图是松开5倍后的底图局地,蓝色端点的周围和里面充斥着多量噪点(杂色块)。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少个或数十个小端点了,以下是跑过「端点识别算法」后的底图:

皇家赌场手机版 49

通过上图,可以直观地查获一个结论:识别出来的小端点只在目的(大)端点上汇聚分布,并且大端点范围内的小端点叠加交错。

倘诺把叠加交错的小端点归并成一个多边点,那么那么些大端点将相当接近目的端点。小端点的集合伪代码如下:

JavaScript

for(let i = 0, len = vertexes.length; i < len – 1; ++i) { let vertexA
= vertexes[i]; if(vertextA === undefined) continue; // 注意那里 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有增大,点B合并到点A并剔除点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;
}
}
}

加了小端点归并算法后,「端点识别」的准确度就上来了。经作者本地测试已经可以100% 识别有损的过渡图了。

图像通道分别与联合

要么以lena.jpg图像为例,完毕图像通道分别合并的操作

from PIL import Image
import numpy as np
import scipy
import matplotlib.pyplot as plt

img = Image.open('len.jpg')
print(img.mode)
print(img.getpixel((0, 0)))
gray = img.convert("L")
r, g, b = img.split()  # 分离三通道
pic = Image.merge('RGB', (r, g, b))  # 合并三通道
plt.figure("beauty")
plt.subplot(2, 3, 1), plt.title('origin')
plt.imshow(img), plt.axis('off')
plt.subplot(2, 3, 2), plt.title('gray')
plt.imshow(gray, cmap='gray'), plt.axis('off')
plt.subplot(2, 3, 3), plt.title('merge')
plt.imshow(pic), plt.axis('off')
plt.subplot(2, 3, 4), plt.title('r')
plt.imshow(r, cmap='gray'), plt.axis('off')
plt.subplot(2, 3, 5), plt.title('g')
plt.imshow(g, cmap='gray'), plt.axis('off')
plt.subplot(2, 3, 6), plt.title('b')
plt.imshow(b, cmap='gray'), plt.axis('off')
plt.show()

结果如图所示 ![皇家赌场手机版 50]

像素块分析

和图像的情调处理有三种情势相同,图像的变形处理也有使用矩阵和像素块分析二种办法,drawBitmapMesh()与控制像素点来改变色彩的法则类似,是把图像分成了一个个的小块,然后经过变更每一个图像块来修改总体图像。

public void drawBitmapMesh(Bitmap bitmap, int meshWidth, int meshHeight,float[] verts, int vertOffset,  int[] colors, int colorOffset, Paint paint);

皇家赌场手机版 51

起来图像

皇家赌场手机版 52

扭转图像

要利用drawBitmapMesh()方法就需先将图片分割为多少个图像块。在图像上横纵各画N条线,而那横纵各N条线就交织成了NxN个点,而各样点的坐标则以x1,y1,x2,y2,…,xn,yn的花样保留在verts数组中,也就是说verts数组的每两位用来保存一个交织点,第三个是横坐标,第一个是纵坐标。而所有drawBitmapMesh()方法改变图像的措施,就是靠那么些坐标值的更动来再度定义每一个图像块,从而已毕图像效果处理的职能。使用那个措施可以兑现广大图像特效如旗帜飘扬、水波纹等效果。

3.4 消除残砖

上一小节提到了「描述墙体的境界并记下墙体的抽象」的「列集合」,作者是间接使用那几个「列集合」来清除残砖的,伪代码如下:

JavaScript

function clearAll() { let count = 0; for(let col = 0, len =
this.wall.length; col < len; ++col) { let colInfo = this.wall[col];
for(let row = colInfo.start; row <= colInfo.end; ++row) { let tile =
this.grid[row * this.col + col]; tile.score = -20 – 40 * count++; //
标记奖励分数 tile.removed = true; } } }

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function clearAll() {
let count = 0;
for(let col = 0, len = this.wall.length;  col < len; ++col) {
let colInfo = this.wall[col];
for(let row = colInfo.start; row <= colInfo.end; ++row) {
let tile = this.grid[row * this.col + col];
tile.score = -20 – 40 * count++; // 标记奖励分数
tile.removed = true;
}
}
}

线条识别

笔者分八个步骤完成「线段识别」:

  1. 加以的四个端点连接成线,并采访连线上N个「样本点」;
  2. 遍历样本点像素,若是像素色值不对等线段色值则象征那五个端点之间不存在线段

哪些收集「样式点」是个难题,太密集会潜移默化属性;太疏松精准度无法保障。

在作者面前有几个选择:N 是常量;N 是变量。
假设 N === 5。局地提取「样式点」如下:

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上图,会识别出三条线条:AB, BC 和 AC。而实质上,AC不能成线,它只是因为
AB 和 BC 视觉上共一线的结果。当然把 N 值向上进步能够化解这几个难点,但是 N
作为常量的话,那一个常量的取量须要靠经验来判断,果然扬弃。

为了防止 AB 与 BC 同处一向线时 AC 被辨认成线段,其实很不难 ——
多个「样本点」的区间小于或等于端点直径
假设 N = S / (2 * R),S 代表两点的偏离,R
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」的伪代码完毕如下:

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) { // 样本点不是线段色
if(!isBelongLine(x1 + N * stepX, y1 + N * stepY)) break; } //
样本点都过关 —- 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})
}
}

几何变换

Image类有resize()、rotate()和transpose()方法举行几何变换

  • 1、图像的缩放和旋转

dst = img.resize((128, 128))
dst = img.rotate(45) # 顺时针角度表示
  • 2、转换图像

dst = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) #左右互换
dst = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM) #上下互换
dst = im.transpose(Image.ROTATE_90)  #顺时针旋转
dst = im.transpose(Image.ROTATE_180)
dst = im.transpose(Image.ROTATE_270)

有的开源图像处理库


  • ###### GPUImage for Android

GPUImage
是iOS下一个开源的基于GPU的图像处理库,提供各个各类的图像处理滤镜,并且襄助照相机和视频机的实时滤镜。GPUImage
for
Android是它在Android下的贯彻,同样也是开源的。其中提供了几十各类普遍的图形滤镜API,且其编制是按照GPU渲染,处理速度相应也相比较快,是一个毋庸置疑的图纸实时处理框架。
GitHub地址:https://github.com/CyberAgent/android-gpuimage

  • ###### ImageFilterForAndroid

支撑一百各个图片处理成效

  • ###### OpenCV

OpenCV是一个按照BSD许可(开源)发行的跨平台总计机视觉库,可以运作在Linux、Windows、Android和Mac
OS操作系统上。

参考资料:《Android群英传》

4. View

View 首要的机能有四个:

  • UI 管理
  • 映射 Model 的变化(动画)

UI
管理紧假设指「界面绘制」与「资源加载管理」,那两项成效相比常见本文就直接略过了。View
的主心骨是「映射 Model
的变通」并形成对应的动画。动画是扑朔迷离的,而映射的规律是大约的,如下伪代码:

JavaScript

update({originIndex, index, clr, removed, score}) { // 还从未
originIndex 或尚未色值,直接不处理 if(originIndex === undefined || clr
=== undefined) return ; let tile = this.tiles[originIndex]; // tile
存在,判断颜色是不是一律 if(tile.clr !== clr) { this.updateTileClr(tile,
clr); } // 当前目录变化 —– 表示地方也有变化 if(tile.index !== index)
{ this.updateTileIndex(tile, index); } // 设置分数 if(tile.score !==
score) { tile.score = score; } if(tile.removed !== removed) { //
移除或丰裕当前节点 true === removed ? this.bomb(tile) :
this.area.addChild(tile.sprite); tile.removed = removed; } }

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update({originIndex, index, clr, removed, score}) {
// 还没有 originIndex 或没有色值,直接不处理
if(originIndex === undefined || clr === undefined) return ;
let tile = this.tiles[originIndex];
// tile 存在,判断颜色是否一样
if(tile.clr !== clr) {
this.updateTileClr(tile, clr);
}
// 当前索引变化 —– 表示位置也有变化
if(tile.index !== index) {
this.updateTileIndex(tile, index);
}
// 设置分数
if(tile.score !== score) {
tile.score = score;
}
if(tile.removed !== removed) {
// 移除或添加当前节点
true === removed ? this.bomb(tile) : this.area.addChild(tile.sprite);
tile.removed = removed;
}
}

Model 的砖块每趟数据的改动都会打招呼到 View 的砖块,View
会依据对应的变型做相应的动作(动画)。

品质优化

出于「自动识图」必要对图像的的像素点进行围观,那么品质确实是个须求关爱的难点。小编设计的「自动识图算法」,在甄别图像的历程中须要对图像的像素做两遍扫描:「采集色值表」
与 「采集端点」。在扫描次数上实际很难下落了,不过对于一张 750 * 1334
的底图来说,「自动识图算法」须求遍历一次长度为
750 * 1334 * 4 = 4,002,000
的数组,压力如故会有些。小编是从压缩被围观数组的尺寸来进步质量的。

被围观数组的尺寸怎么削减?
小编直接通过压缩画布的尺码来达到减弱被围观数组尺寸的。伪代码如下:

JavaScript

// 要削减的翻番 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;

把源图片减弱4倍后,获得的图形像素数组唯有原来的
4^2 = 16倍。那在性质上是很大的升官。

图像矩阵变换

  • 在小说上半片段中重大选拔Image.open()来打开一幅图像,然后直接对那个PIL对象进行操作。那种操作对于这几个简单的图像操作还足以,可是一旦须要对图像举行探究等繁杂的操作则局限性很大。由此,寻常我们加载完图片后,都是把图片转换成矩阵来进展更为扑朔迷离的操作。
  1. 打开图像并转移为矩阵

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img=np.array(Image.open('d:/lena.jpg'))  #打开图像并转化为数组对象
print(img)                                    #打印数组
print(img.shape)                        #大小  (512, 512, 3)
print(img.dtype)                           # 类型 uint8
print(img.size)                            #图像大小  786432
plt.figure("lena")
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()

设如若RGB图片,那么转换为array之后,就变成了一个rowscolschannels的三维矩阵,因而,大家得以运用img[i,j,k]来拜访像素值

  • 例1:打开图片,并随机添加一些椒盐噪声

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = np.array(Image.open('len.jpg'))

# 随机生成5000个椒盐
rows, cols, dims = img.shape
for i in range(5000):
    x = np.random.randint(0, rows)
    y = np.random.randint(0, cols)
    img[x, y, :] = 255

plt.figure("beauty")
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()

结果如图:皇家赌场手机版 55

  • 例2:将lena图像二值化,像素值大于128的成为1,否则变为0

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = np.array(Image.open('len.jpg').convert('L'))

rows, cols = img.shape
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        if (img[i, j] <= 128):
            img[i, j] = 0
        else:
            img[i, j] = 1

plt.figure("lena")
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()

结果如下图所示:皇家赌场手机版 56

设若要对多个像素点举行操作,可以应用数组切片格局访问。切片方式赶回的是以指定间隔下标访问
该数组的像素值。上边是关于灰度图像的片段事例:

img[i,:] = im[j,:] # 将第 j 行的数值赋值给第 i 行

img[:,i] = 100 # 将第 i 列的所有数值设为 100

img[:100,:50].sum() # 计算前 100 行、前 50 列所有数值的和

img[50:100,50:100] # 50~100 行,50~100 列(不包括第 100 行和第 100 列)

img[i].mean() # 第 i 行所有数值的平均值

img[:,-1] # 最后一列

img[-2,:] (or im[-2]) # 倒数第二行

5. Control

Control 要拍卖的事情比较多,如下:

  • 绑定 Model & View
  • 变化通关分值
  • 认清通关条件
  • 对外事件
  • 用户交互

初叶化时,Control 把 Model 的砖头单向绑定到 View 的砖块了。如下:

Object.defineProperties(model.tile, { originIndex: { get() {…}, set(){
… view.update({originIndex}) } }, index: { get() {…}, set() { …
view.update({index}) } }, clr: { get() {…}, set() { …
view.update({clr}) } }, removed: { get() {…}, set() { …
view.update({removed}) } }, score: { get() {…}, set() { …
view.update({score}) } } })

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Object.defineProperties(model.tile, {
    originIndex: {
        get() {…},
        set(){
            …
            view.update({originIndex})
        }
    },  
    index: {
        get() {…},
        set() {
            …
            view.update({index})
        }
    },
    clr: {
        get() {…},
        set() {
            …
            view.update({clr})
        }
    },
    removed: {
        get() {…},
        set() {
            …
            view.update({removed})
        }
    },  
    score: {
        get() {…},
        set() {
            …
            view.update({score})
        }
    }
})
 

「通关分值」与「判断通关条件」这对逻辑在本文的「游戏规则」中有连锁介绍,那里不再赘言。

对外事件规划如下:

name detail
pass 通关
pause 暂停
resume 恢复
gameover 游戏结束

用户交互 APIs 规划如下:

name type deltail
init method 初始化游戏
next method 进入下一关
enter method 进入指定关卡
pause method 暂停
resume method 恢复
destroy method 销毁游戏

应用「自动识图」的提出

即使作者在地面测试的时候可以把装有的「底图」识别出来,不过并无法保障其他开发者上传的图纸是还是不是被很好的分辨出来。作者提议,可以把「自动识图」做为一个独自的工具使用。

小编写了一个「自动识图」的单身工具页面:
可以在这么些页面生成对应的关卡配置。

直方图

6. 问题

在腾讯网有一个有关「消灭星星」的话题:popstar关卡是怎么样安顿的?

其一话题在最终提出了一个题材 ——
「不能排除和最大得分不满足过关条件的矩阵」

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「无法排除的矩阵」其实就是最大得分为0的矩阵,本质上是「最大得分不知足过关条件的矩阵」。

最大得分不满意过关条件的矩阵
求「矩阵」的最大得分是一个
「背包难点」,求解的算法简单:对现阶段矩阵用「递归」的方式把持有的消灭分支都举办一遍,并取最高分值。不过javascript 的「递归」极易「栈溢出」导致算法不能够执行。

实质上在和讯的话题中关系一个缓解方案:

网上查到有先后提出做个工具随意生成关卡,自动测算,把适合得分条件的关卡筛选出来

那一个解决方案代价是昂贵的!小编提供有源码并不曾解决那一个难点,而是用一个相比较取巧的措施:跻身娱乐前检查是事为「不可能消除矩阵」,假使是双重生成关卡矩阵

留神:作者利用的取巧方案并没有缓解难点。

结语

上面是本文介绍的「一笔画」的线上
DEMO 的二维码:

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玩耍的源码托管在:
内部玩耍完结的基点代码在:
自动识图的代码在:

谢谢耐心阅读完本小说的读者。本文仅表示小编的个人观点,如有不妥之处请不吝赐教。

感谢您的阅读,本文由 坑坑洼洼实验室
版权所有。若是转发,请表明出处:凹凸实验室()

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一、画灰度图直方图

绘制都足以调用matplotlib.pyplot库来进行,其中的hist函数可以向来绘制直方图。

调用方式:
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=50, normed=1, facecolor='green', alpha=0.75)
hist的参数非常多,但常用的就这五个,只有第一个是必须的,后面四个可选

arr: 需要计算直方图的一维数组

bins: 直方图的柱数,可选项,默认为10

normed: 是否将得到的直方图向量归一化。默认为0

facecolor: 直方图颜色

alpha: 透明度

返回值 :

n: 直方图向量,是否归一化由参数设定

bins: 返回各个bin的区间范围

patches: 返回每个bin里面包含的数据,是一个list

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img=np.array(Image.open('len.jpg').convert('L'))

plt.figure("lena")
arr=img.flatten()
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1, facecolor='green', alpha=0.75)
print(n)
print(bins)
print(patches)
plt.show()

收获如下图所示:皇家赌场手机版 60

7. 结语

下边是本文介绍的「消灭星星」的线上 DEMO 的二维码:

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玩耍的源码托管在:

谢谢耐心阅读完本文章的读者。本文仅表示小编的个人观点,如有不妥之处请不吝赐教。
假使对「H5游戏开发」感兴趣,欢迎关切我们的专栏。

二、彩色图片直方图

骨子里是和灰度直方图一律的,只是个别画出三通路的直方图,然后叠加在一起。

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
src=Image.open('len.jpg')
r,g,b=src.split()

plt.figure("lena")
ar=np.array(r).flatten()
plt.hist(ar, bins=256, normed=1,facecolor='r',edgecolor='r',hold=1)
ag=np.array(g).flatten()
plt.hist(ag, bins=256, normed=1, facecolor='g',edgecolor='g',hold=1)
ab=np.array(b).flatten()
plt.hist(ab, bins=256, normed=1, facecolor='b',edgecolor='b')
plt.show()

如图: 皇家赌场手机版 62

参考资料

  • Knapsack problem
  • NP-completeness
  • popstar关卡是何等规划的?
  • 费雪耶兹乱序算法
  • 不定均分算法

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