前言
在前幾篇部落格中，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，這一篇部落格就來驗證一下github中最熱門的跳一跳外掛程式中採用的畫素遍歷的方法。
方法說明
畫素遍歷的實質依然是顏色識別。
在github中給出的方法中，採用畫素遍歷的方法是：
程式設計客棧
上訴方法的**如下（可以自行到github**）：
def find_piece_and_board(im):
#尋找關鍵座標
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) # 掃瞄棋子時的左右邊界
scan_start_y = 0 # 掃瞄的起始 y 座標
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 程式設計客棧range(1, w):
pixel = im_pixel[j, i]
# 不是純色的線，則記錄 scan_start_y 的值，準備跳出迴圈
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 開始往下掃瞄，棋子應位於螢幕上半部分，這裡暫定不超過 2/3
for i in range(scan_start_y, int(h * 2 / 3)):
# 橫座標方面也減少了一部分掃瞄開銷
for j in range( w - scan_x_border):
pixel = im_pixel[j, i]
# 根據棋子的最低行的顏色判斷，找最後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
實際執行動畫
以下是實際執行的定位動畫。
優缺點分析
畫素遍歷的好處是無需額外的python庫，但其速度顯然明顯低於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整合的，畫素遍歷是其底層的技術方案，速度慢理所當然。
改進其實上述方法還可以進一步優化，以大大減小遍歷的面積：
遍歷的過程如下：
後記可以看到，優化後的遍歷個數大大減小，速度得到極大提高。
本文標題: python微信跳一跳系列之棋子定位畫素遍歷
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微信跳一跳python 微信跳一跳Python
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