python实现连连看辅助（图像识别）
Python实现连连看辅助（图像识别）攻略
简介
该攻略提供了一种基于图像识别实现的连连看辅助方法，利用Python编程语言中的图像处理库实现，能够自动识别连连看中的道路和障碍物，并计算出可消除的路径。该方法可以有效提高连连看的游戏体验，并辅助玩家通过连连看更高水平。
准备工作
- 安装Python 3.X版本
- 安装图像处理库OpenCV (pip install opencv-python)
- 安装图像识别库pytesseract (pip install pytesseract)
- 下载并安装Tesseract OCR引擎 下载地址
实现过程
步骤1：截取游戏屏幕
首先需要截取游戏屏幕作为程序的输入。可以使用OpenCV库进行截屏并对屏幕进行处理。下面是代码示例：
import cv2
# 截取游戏窗口
def capture_game_screen():
# 获取窗口句柄
handle = win32gui.FindWindow(None, '连连看')
# 获取窗口位置
left, top, right, bottom = win32gui.GetWindowRect(handle)
# 截图
img = ImageGrab.grab(bbox=(left+8, top+31, right-8, bottom-8))
# 转为OpenCV格式
img = cv2.cvtColor(np.array(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
return img
步骤2：图像处理
截取屏幕后，需要进行图像处理，主要的处理方法包括灰度化、二值化、降噪等。这些处理可以使图像信息更加清晰，便于后续处理。下面是代码示例：
# 图像预处理
def preprocess_image(img):
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
# 降噪
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
processed_img = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
return processed_img
步骤3：OCR识别数字
连连看中有的数字需要识别，例如剩余步数、当前关卡等，可以使用OCR技术实现。利用pytesseract库实现OCR识别，下面是代码示例：
import pytesseract
# OCR识别
def recognize_text(img):
# 转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 去除背景黑色
_, thresh = cv2.threshold(gray, 40, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 图像膨胀
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(3,3))
dilated = cv2.dilate(thresh, kernel)
# 识别文本
config = '--psm 11 digits'
text = pytesseract.image_to_string(dilated, lang='eng', config=config)
# 转换文本格式
text = text.replace('$', '5')
text = text.replace('S', '5')
return text
步骤4：游戏分析
分析游戏截图，识别出道路和障碍物，并建立地图数据结构。地图数据结构可以使用矩阵表示。下面是代码示例：
# 提取连连看地图
def extract_map(img):
# 找出道路
road = cv2.inRange(img, (217, 217, 217), (225, 225, 225))
# 找出障碍物
obstacles = cv2.inRange(img, (115, 11, 1), (130, 22, 9))
# 将道路和障碍物合并
merge = cv2.bitwise_or(road, obstacles)
# 膨胀操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(3,3))
dilated = cv2.dilate(merge, kernel)
# 寻找连通区域
_, labels = cv2.connectedComponents(dilated)
# 将标签图转为矩阵
img_height, img_width = dilation.shape
map = np.zeros((img_height, img_width), np.uint8)
for i in range(img_height):
for j in range(img_width):
if labels[i][j] > 0:
map[i][j] = labels[i][j]
return map
步骤5：路径搜索
通过图搜索算法搜索两个点之间能否连通，找到消除道路的最短路径。可以使用广度优先搜索（BFS）或者A*算法。下面是代码示例：
# 判断两点是否连通
def is_connect(map, p1, p2):
if map[p1[0]][p1[1]] == map[p2[0]][p2[1]]:
return True
else:
return False
# BFS搜索路径
def search_path_BFS(map, p1, p2):
queue = []
visited = np.zeros_like(map, np.uint8)
directions = [(0, 1), (1, 0), (-1, 0), (0, -1)]
queue.append(p1)
visited[p1[0]][p1[1]] = 1
while queue:
node = queue.pop(0)
if node == p2:
# 找到路径
path = []
path.append(node)
parent = visited[node[0]][node[1]]
while parent > 0:
path.append(parent)
parent = visited[parent[0]][parent[1]]
path.reverse()
return path
# 搜索周围节点
for d in directions:
neighbor = (node[0]+d[0], node[1]+d[1])
if neighbor[0]<0 or neighbor[0]>=map.shape[0] or neighbor[1]<0 or neighbor[1]>=map.shape[1]:
continue
if visited[neighbor[0]][neighbor[1]] > 0:
continue
if map[neighbor[0]][neighbor[1]] == 0:
continue
visited[neighbor[0]][neighbor[1]] = node
queue.append(neighbor)
# 没有路径
return []
# A*搜索路径
def search_path_A_star(map, p1, p2):
...
步骤6：主函数
组合以上步骤实现主函数，不断截屏、分析图像、搜索路径，并模拟鼠标点击来实现连连看辅助效果。下面是伪代码：
img = capture_game_screen()
processed_img = preprocess_image(img)
map = extract_map(processed_img)
# 判断是否需要新的地图
if need_new_map(map):
click_new_game_button()
time.sleep(2)
click_next_level_button()
# 搜索随机2个点
road_points = get_road_points(map)
p1, p2 = get_random_points(road_points)
# 搜索路径
path = search_path_BFS(map, p1, p2)
# 如果没有找到路径，重新搜索
if not path:
p1, p2 = get_random_points(road_points)
path = search_path_BFS(map, p1, p2)
# 模拟鼠标点击
click_mouse(p1)
time.sleep(0.5)
click_mouse(p2)
# 重复以上步骤
示例说明
下面提供两个示例说明如何使用该攻略实现连连看辅助功能。
示例1
假设已经打开了连连看游戏，并处于游戏中的状态。此时可以运行上述代码实现辅助功能。
示例2
假设没有打开连连看游戏，则需要将代码嵌入到自动化测试工具中，实现在连连看游戏中自动搜索和消除道路的功能。