【亚洲必赢官网】消灭星星,视频与图像RGB

H5游戏开发:消灭星星

2018/01/25 · HTML5 ·
游戏

原稿出处: 坑坑洼洼实验室   

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

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此前做图像处理时用的是matlab,不过matlab有局地不便宜支出:

图像色彩处理


Android对图片的拍卖,经常选用的数据结构就是位图—Bitmap,它含有了一张图片的拥有数据。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,每一个因素对应着图片的一个像素,颜色值—ARGB,分别对应透明度、红、绿、蓝那四个通道分量,它们一起决定了每个像素点显示的颜料,对图片的情调处理实际上就是对这么些像素点的康庄大道分量做调整。

在情调处理中,平常从五个角度来讲述一个图像。

  • 色彩:色彩的一体化协助
  • 饱和度:颜色的纯度,从0(灰)到100%(饱和)来举行描述
  • 亮度:颜色的相对明暗程度

在android中,系统应用一个颜色矩阵—ColorMatrix,来拍卖图像的这么些色彩效果。Android中颜色矩阵是一个4×5的矩阵,它用来对图片的情调举行处理。而对此每个像素点,都有一个颜料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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各样像素点的颜色分量矩阵C

在拍卖图像时,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

统计进度:
     R1 = a * R + b * G + c * B + d * A + e;
【亚洲必赢官网】消灭星星,视频与图像RGB。     G1 = f * R + g * G + h * B + i * A + j;
     B1 = k * R + l * G + m * B + n * A + o;
     A1 = p * R + q * G + r * B + s * A + t;

可以窥见,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—黄色
    * 第二行的f g h i j值决定新的颜色值中的G分量—紫色
    * 第三行的k l m n o值决定新的颜色值中的B分量—青色
    * 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

想要对原图片举行颜色的调动,就须要设置好用于调整颜色的矩阵A

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原始矩阵

普通有三种格局:
1、改变偏移量
将矩阵A的第五列的值进行修改,即改变颜色的偏移量,别的值保持伊始矩阵的值

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改变颜色偏移量

  原图片每个像素点的矩阵粉红色和肉色的水彩分量都增多了100,红绿混合为香艳,最后会使得整张图片偏黄。
2、改变颜色周全
修改颜色分量中的某个全面值,其余值如故维持开始矩阵的值

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更改颜色周密

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

视频与图像RGB/YUV格式详解(转)
微机彩色显示屏显示色彩的规律与多电视机视机一样,都是应用R(Red)G(格林(Green))B(Blue)相加混色的原理:通过发出出二种差别强度的电子束,使显示器内侧覆盖的红绿蓝磷光材料发光而发生色彩那种色彩的代表方法称为RGB色彩空间表示(它也是多媒体电脑技术中用得最多的一种色彩空间表示方法)
按照三本色原理,任意一种色光F都可以用不一样分量的RGB三色相加混合而成
F = r [ R ] + g [ G ] + b [ B ]
里头,rgb分别为三本色参加混合的周全当三本色分量都为0(最弱)时混合为藏红色光;而当三本色分量都为k(最强)时混合为白色光调整rgb多少个周全的值,可以勾兑出介于藏黑色光和白色光之间的五光十色的色光
那么YUV又从何而来呢?在现世彩色电视系统中,平日使用三管彩色录像机或彩色CCD视频机举行拍摄,然后把摄得的彩色图像信号经分色分别放军长正后获得RGB,再通过矩阵变换电路得到亮度信号Y和多少个色差信号R-Y(即U)B-Y(即V),最终发送端将亮度和色差多个信号分别展开编码,用同一信道发送出去那种色彩的象征方法就是所谓的YUV色彩空间表示
运用YUV色彩空间的首即使它的亮度信号Y和色度信号UV是分开的比方唯有Y信号分量而从不UV分量,那么那样表示的图像就是黑白灰度图像彩色TV运用YUV空间正是为了用亮度信号Y解决彩色电视与黑白电视的包容问题,使黑白TV也能接收彩色电视机信号
YUV与RGB相互转换的公式如下(RGB取值范围均为0-255):
Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
U = -0.147R – 0.289G + 0.436B
V = 0.615R – 0.515G – 0.100B
R = Y + 1.14V
G = Y – 0.39U – 0.58V
B = Y + 2.03U
在DirectShow中,常见的RGB格式有RGB1RGB4RGB8RGB565RGB555RGB24RGB32ARGB32等;常见的YUV格式有YUY2YUYVYVYUUYVYAYUVY41PY411Y211IF09IYUVYV12YVU9YUV411YUV420等作为录像媒体类型的鼎力相助表明项目(Subtype),它们对应的GUID见表2.3
表2.3 常见的RGB和YUV格式
亚洲必赢官网,GUID 格式描述
MEDIASUBTYPE_RGB1 2色,每个像素用1位表示,需求调色板
MEDIASUBTYPE_RGB4 16色,每个像素用4位代表,要求调色板
MEDIASUBTYPE_RGB8 256色,每个像素用8位代表,必要调色板
MEDIASUBTYPE_RGB565 每个像素用16位表示,RGB分量分别使用5位6位5位
MEDIASUBTYPE_RGB555 每个像素用16位表示,RGB分量都使用5位(剩下的1位不用)
MEDIASUBTYPE_RGB24 每个像素用24位代表,RGB分量各使用8位
MEDIASUBTYPE_RGB32 每个像素用32位表示,RGB分量各使用8位(剩下的8位不要)
MEDIASUBTYPE_ARGB32 每个像素用32位代表,RGB分量各使用8位(剩下的8位用于表示Alpha通道值)
MEDIASUBTYPE_YUY2 YUY2格式,以4:2:2格局打包
MEDIASUBTYPE_YUYV YUYV格式(实际格式与YUY2相同)
MEDIASUBTYPE_YVYU YVYU格式,以4:2:2格局包装
MEDIASUBTYPE_UYVY UYVY格式,以4:2:2格局打包
MEDIASUBTYPE_AYUV 带Alpha通道的4:4:4 YUV格式
MEDIASUBTYPE_Y41P Y41P格式,以4:1:1方式打包
MEDIASUBTYPE_Y411 Y411格式(实际格式与Y41P一如既往)
MEDIASUBTYPE_Y211 Y211格式
MEDIASUBTYPE_IF09 IF09格式
MEDIASUBTYPE_IYUV IYUV格式
MEDIASUBTYPE_YV12 YV12格式
MEDIASUBTYPE_YVU9 YVU9格式
上边分别介绍各样RGB格式
¨ RGB1RGB4RGB8都是调色板类型的RGB格式,在叙述那些媒体类型的格式细节时,平时会在BITMAPINFOHEADER数据结构前面随着一个调色板(定义一文山会海颜色)它们的图像数据并不是真的的颜料值,而是当前像素颜色值在调色板中的索引以RGB1(2色位图)为例,比如它的调色板中定义的三种颜色值依次为0x000000(蓝色)和0xFFFFFF(白色),那么图像数据001101010111(每个像素用1位表示)表示对应各像素的颜料为:黑黑白白黑白黑白黑白白白
¨ RGB565使用16位代表一个像素,那16位中的5位用于R,6位用于G,5位用于B程序中常见选择一个字(WORD,一个字非凡八个字节)来操作一个像素当读出一个像素后,那么些字的逐一位意义如下:
高字节 低字节
R R R R R G G G G G G B B B B B
可以构成使用屏蔽字和活动操作来博取RGB各分量的值:
#define RGB565_MASK_RED 0xF800
#define RGB565_MASK_GREEN 0x07E0
#define RGB565_MASK_BLUE 0x001F
R = (wPixel & RGB565_MASK_RED) >> 11; // 取值范围0-31
G = (wPixel & RGB565_MASK_GREEN) >> 5; // 取值范围0-63
B = wPixel & RGB565_MASK_BLUE; // 取值范围0-31
¨ RGB555是另一种16位的RGB格式,RGB分量都用5位表示(剩下的1位不用)使用一个字读出一个像素后,这些字的依次位意义如下:
高字节 低字节
X R R R R G G G G G B B B B B (X表示不用,可以忽略)
可以组合使用屏蔽字和移动操作来博取RGB各分量的值:
#define RGB555_MASK_RED 0x7C00
#define RGB555_MASK_GREEN 0x03E0
#define RGB555_MASK_BLUE 0x001F
R = (wPixel & RGB555_MASK_RED) >> 10; // 取值范围0-31
G = (wPixel & RGB555_MASK_GREEN) >> 5; // 取值范围0-31
B = wPixel & RGB555_MASK_BLUE; // 取值范围0-31
¨ RGB24使用24位来表示一个像素,RGB分量都用8位代表,取值范围为0-255小心在内存中RGB各分量的排列顺序为:BGR BGR BGR常常可以行使RGBTRIPLE数据结构来操作一个像素,它的定义为:
typedef struct tagRGBTRIPLE {
BYTE rgbtBlue; // 灰色分量
BYTE rgbt格林(Green); // 褐色分量
BYTE rgbtRed; // 灰色分量
} RGBTRIPLE;
¨ RGB32使用32位来代表一个像素,RGB分量各用去8位,剩下的8位用作Alpha通道或者不用(ARGB32就是带Alpha通道的RGB32)注意在内存中RGB各分量的排列顺序为:BGRA BGRA BGRA经常可以行使RGBQUAD数据结构来操作一个像素,它的定义为:
typedef struct tagRGBQUAD {
BYTE rgbBlue; // 黑色分量
BYTE rgb格林; // 蓝色分量
BYTE rgbRed; // 黑色分量
BYTE rgbReserved; // 保留字节(用作Alpha通道或不经意)
} RGBQUAD;
上边介绍各类YUV格式YUV格式常常有两大类:打包(packed)格式和平面(planar)格式前者将YUV分量存放在同一个数组中,寻常是多少个相邻的像素组成一个宏像素(macro-pixel);而后人使用三个数组分开存放YUV五个轻重,就像一个三维平面一样表2.3中的YUY2到Y211都是打包格式,而IF09到YVU9都是平面格式(注意:在介绍各个现实格式时,YUV各分量都会蕴藏下标,如Y0U0V0代表首个像素的YUV分量,Y1U1V1意味首个像素的YUV分量,以此类推)
¨ YUY2(和YUYV)格式为种种像素保留Y分量,而UV分量在档次方向上每三个像素采样一次一个宏像素为4个字节,实际表示2个像素(4:2:2的情致为一个宏像素中有4个Y分量2个U分量和2个V分量)图像数据中YUV分量排列顺序如下:
Y0 U0 Y1 V0 Y2 U2 Y3 V2
¨ YVYU格式跟YUY2类似,只是图像数据中YUV分量的排列顺序有所不一致:
Y0 V0 Y1 U0 Y2 V2 Y3 U2
¨ UYVY格式跟YUY2类似,只是图像数据中YUV分量的排列顺序有所差异:
U0 Y0 V0 Y1 U2 Y2 V2 Y3
¨ AYUV格式带有一个Alpha通道,并且为各类像素都提取YUV分量,图像数据格式如下:
A0 Y0 U0 V0 A1 Y1 U1 V1
¨ Y41P(和Y411)格式为种种像素保留Y分量,而UV分量在档次方向上每4个像素采样一回一个宏像素为12个字节,实际表示8个像素图像数据中YUV分量排列顺序如下:
U0 Y0 V0 Y1 U4 Y2 V4 Y3 Y4 Y5 Y6 Y8
¨ Y211格式在档次方向上Y分量每2个像素采样四回,而UV分量每4个像素采样三回一个宏像素为4个字节,实际表示4个像素图像数据中YUV分量排列顺序如下:
Y0 U0 Y2 V0 Y4 U4 Y6 V4
¨ YVU9格式为各种像素都提取Y分量,而在UV分量的领取时,首先将图像分成若干个4 x 4的宏块,然后每个宏块提取一个U分量和一个V分量图像数据存储时,首先是整幅图像的Y分量数组,然后就跟着U分量数组,以及V分量数组IF09格式与YVU9像样
¨ IYUV格式为各种像素都提取Y分量,而在UV分量的提取时,首先将图像分成若干个2 x 2的宏块,然后每个宏块提取一个U分量和一个V分量YV12格式与IYUV类似
¨ YUV411YUV420格式多见于DV数据中,前者用于NTSC制,后者用于PAL制YUV411为各种像素都提取Y分量,而UV分量在档次方向上每4个像素采样一回YUV420并非V分量采样为0,而是跟YUV411相比较,在档次方向上加强一倍色差采样频率,在笔直方向上以U/V间隔的法子裁减一半色差采样,如下图所示

1. 游戏规则

「消灭星星」存在多个版本,可是它们的平整除了「关卡分值」有些出入外,别的的规则都是一样的。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擅自
  • 5类色砖在 10 x 10 表格中随心所欲分布

2. 清除规则

多少个或三个以上同色砖块相连通即是可被清除的砖块。

3. 分值规则

  • 排除总分值 = n * n * 5
  • 奖励总分值 = 2000 – n * n * 20

「n」表示砖块数量。上边是「总」分值的平整,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
早先)。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. 过关条件

  • 可清除色块不存在
  • 统计分值 >= 当前关卡分值

地点三个标准化还要建立游戏才可以过得去。

  • 不开源,当时选用的版本是破解版的,至于版权问题,此处就不研究了;
  • 其貌似只能够用于落到实处,要是完成产业化则有过多困难;
  • 程序运行比较慢;
  • 与其余语言结合有点小题目。
    当进入工作岗位之后,做的是大数据方向,接触了java与python后感到python对于做图像处理会越发好,所以那边简单的对python操作图像做一些简便的介绍。
变更色光属性

系统封装了一个类—ColorMatrix,通过那一个类,可以很有利地经过变更矩阵值来拍卖颜色效果(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

调节色调(色彩的旋转运算):
  ColorMatrix类提供了setRotate(int axis, float
degrees)来调节颜色的色泽。第四个参数,使用0、1、2来表示Red、格林(Green)、Blue三种颜色的拍卖,第三个参数,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)方法来完全调节图像的饱和度,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例举行混合的时候,就会突显出白色,使用那个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 设计方式

小编本次又是应用了 MVC
情势来写「消灭星星」。星星「砖块」的数据结构与各个境况由 Model
落成,游戏的基本在 Model 中成就;View 映射 Model
的变通并做出相应的一颦一笑,它的天职重大是展现动画;用户与娱乐的并行由
Control 落成。

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

  1. 率先安装pytyhon,linux系统中
    已经自己带了python,至于在window系统只设置则更进一步简明,下载一个Anaconda直白就可以安装了,后续的模块安装则一贯运用pip安装会尤其便利。在此处就不一一讲述了。
一部分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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怀旧矩阵

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忆旧效果

  • 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 的报表用长度为 100 的数组可周全映射游戏的有限「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 ]

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
[
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 – 灰色,G – 蓝色,B – 黄色,Y – 绿色,P – 紫色。Model
的中坚职分是以下三个:

  • 扭转砖墙
  • 破除砖块 (生成砖块分值)
  • 夯实砖墙
  • 免除残砖 (生成奖励分值)

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

可以由此转移各类像素点的现实ARGB值,来达到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()方法来提取整个Bitmap中的像素点,并保存到一个数组中:
getPixels(int[] pixels, int offset, int stride, int x, int y, int width, int height)
当获得到现实的颜色值之后,就可以经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

辩护上,可以将 100 个格子可以均分到 5
类颜色,然而作者玩过的「消灭星星」都不应用均分政策。通过分析五款「消灭星星」,其实可以窥见一个规律
—— 「色砖之间的多寡差在一个定位的间隔内」。

假若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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作者把地点的「不完全均分」称作「波动均分」,算法的切实可行落到实处可以参见「内忧外患均分算法」。

「打散色砖」其实就是将数组乱序的进度,作者推荐使用「
费雪耶兹乱序算法」。

以下是伪代码的落成:

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);

1
2
3
4
5
6
7
// 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);

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并行转换都可以通过Image模块的open()和save()函数来成功。具体说就是,在打开这个图像时,PIL会将它们解码为三通道的“RGB”图像。用户可以依据这几个“RGB”图像,对其举行拍卖。处理落成,使用函数save(),可以将处理结果保存成PNG、BMP和JPG中其余格式。那样也就做到了二种格式之间的转移。同理,其余格式的彩色图像也足以通过那种艺术成功更换。当然,对于分化格式的灰度图像,也可透过类似途径落成,只是PIL解码后是情势为“L”的图像。大家以图像亚洲必赢官网 21为例,分辨率为512×512。

  1. 方式“RGB”转换为别的差距形式

a. 方式“1”
方式“1”为二值图像,非黑即白。不过它每个像素用8个bit表示,0意味着黑,255意味着白。上边我们将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”
格局“L”为青色图像,它的每个像素用8个bit表示,0意味着黑,255意味着白,其余数字代表不相同的灰度。在PIL中,从形式“RGB”转换为“L”形式是按照上面的公式转换的:
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,它的各类像素用8个bit表示,其对应的彩色值是鲁人持竿调色板查询出来的。上面我们使用默许的调色板将lena图像转换为“P”图像。

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

d 情势“RGBA”
方式“RGBA”为32位彩色图像,它的每个像素用32个bit表示,其中24bit表示青色、灰色和黄色多少个通道,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。格局“CMYK”就是印刷四分色形式,它是五颜六色印刷时行使的一种套色格局,利用色料的三原色混色原理,加上肉色油墨,共计四种颜色混合叠加,形成所谓“全彩印刷”。
四种标准颜色是:C:Cyan = 灰色,又称之为‘天红色’或是‘湛蓝’M:Magenta =
品蓝色,又称为‘洋粉红色’;Y:Yellow = 红色;K:Key Plate(blacK) =
定位套版色(蓝色)。

从实例中得以摸清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较简单,转换后的图像颜色稍微失真。

f 情势“YCbCr”
情势“YCbCr”为24位彩色图像,它的各种像素用24个bit表示。YCbCr其中Y是指亮度分量,Cb指黄色色度分量,而Cr指黄色色度分量。人的眼睛对录像的Y分量更灵敏,因而在通过对色度分量举办子采样来压缩色度分量后,肉眼将发现不到的图像质地的浮动。
模式“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

听从公式,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
不言而喻,PIL中并非根据这么些公式举行“RGB”到“YCbCr”的更换。

g 情势“I”
格局“I”为32位整型蓝色图像,它的各种像素用32个bit表示,0意味黑,255意味白,(0,255)之间的数字代表差距的灰度。在PIL中,从情势“RGB”转换为“I”方式是规行矩步上面的公式转换的:
I = R * 299/1000 + G * 587/1000 + B * 114/1000

h 方式“F”
形式“F”为32位浮点紫色图像,它的种种像素用32个bit表示,0象征黑,255象征白,(0,255)之间的数字代表不一致的灰度。在PIL中,从格局“RGB”转换为“F”形式是遵从上边的公式转换的:
F = R * 299/1000+ G * 587/1000 + B * 114/1000

图表变换处理


Android系统对此图像的图样变换也是经过矩阵来展开拍卖的,每个像素点都揭橥了其坐标的X、Y音信,用于图形变换的矩阵是一个3×3的矩阵:

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图片变换矩阵A

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像素点坐标矩阵C

应用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
万般意况下,会让g = h = 0,i = 1,那样就使1 = g * X + h * Y +
i恒成立。
与色彩变换矩阵的初叶矩阵一样,图形变换矩阵也有一个从头矩阵:

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图形变换起首矩阵

3.2 消除砖块

「消除砖块」的规则很简单 —— 紧邻相连通相同色即可以祛除

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前五个结合符合「相邻相连通相同色即可以消除」,所以它们可以被解除;第多个结合就算「相邻相同色」不过不「相联接」所以它不可能被排除。

「消除砖块」的同时有一个保养的天职:生成砖块对应的分值。在「游戏规则」中,作者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」算法达成如下:

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 }); //
清除完毕,跳出循环 if(next萨姆eTiles.length === 0) break; else {
sameTiles = next山姆(Sam)eTiles; } } } }

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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;
}
}
}
}

解除的算法使用「递归」逻辑上会清晰一些,不过「递归」在浏览器上不难「栈溢出」,所以小编没有动用「递归」完结。

图像保存

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

注:前边的转载代码处理形式分歧,其他都是一样的,所以没有写代码

图像的变形处理平常包蕴以下为主转移
  • 平移变换
    平移变换的坐标值变换进度就是将各个像素点都举办平移变换,从P(x0,y0)平移到P(x1,y1):

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平移变换

矩阵变换:

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平移变换矩阵

  • 旋转变换
    旋转变换即指一个点围绕一个主题旋转到一个新的点。当从P(x0,y0)点,以坐标原点O为旋转中心旋转到P(x,y)时,

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旋转变换

可以获得:

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:

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旋转矩阵变换

如上是以坐标原点为旋转焦点展开旋转变换,要是以任意点O为旋转中央来举行旋转变换,寻常需求以下多少个步骤:
  1、将坐标原点平移到O点
  2、使用前边讲的以坐标原点为着力的旋转格局开展旋转变换
  3、将坐标原点还原

  • 缩放变换
    像素点是不设有缩放的定义,不过由于图像是由许三个像素点组成的,倘若将每个点的坐标都开展相同比例的缩放,最后就会形成让所有图像缩放的功用
    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奇特的线性变换,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)则按比例爆发位移,且运动的大大小小和该点到Y轴(或者X轴)的偏离成正比。错切变换日常包括两种——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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笔直错切

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垂直错切矩阵变换

3.3 夯实砖墙

砖墙在拔除了有些砖块后,会产出空洞,此时急需对墙体举办夯实:

向下夯实 向左夯实 向左下夯实(先下后左)

一种高效的已毕方案是,每趟「消除砖块」后平昔遍历砖墙数组(10×10数组)再把空洞夯实,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)夯实
if(isEmptyCol(col)) { tampRow(col); } // 垂直方向(向下)夯实 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…
为了夯实一个虚幻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「墙体夯实」作用的要素有:

  1. 固化空洞
  2. 砖块移动(夯实)

环顾墙体数组的要紧目标是「定位空洞」,但能仍然不能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 ——
被排除的砖块留下来的坑位就是墙体的空洞。在「消除砖块」的同时标记空洞的地方,那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
}

在上头的夯实动图,其实可以看到它的夯实进度如下:

  1. 泛泛上方的砖头向下移动
  2. 空列左边的砖块向左移动

墙体在「夯实」进程中,它的境界是实时在扭转,假使「夯实」不按实际边界举行围观,会生出多余的空域扫描:

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怎么着记录墙体的分界?
把墙体拆分成一个个独门的列,那么列最顶部的空白格片段就是墙体的「空白」,而任何非顶部的空白格片段即墙体的「空洞」。

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小编利用一组「列集合」来叙述墙体的界限并记录墙体的肤浅,它的模型如下:

JavaScript

/* @ 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},
];

以此模型可以描述墙体的三个细节:

  • 空列
  • 列的连年空洞
  • 列的非一连空洞
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>

砖块在排除后,映射到单个列上的空洞会有二种分布形态 —— 屡次三番与非接二连三。

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「一连空洞」与「非三番五次空洞」的夯实进度如下:

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骨子里「空列」放大于墙体上,也会有「空洞」类似的分布形态 ——
屡次三番与非连续。
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它的夯实进度与虚幻类似,那里就不赘述了。

图像通道分别与联合

依旧以lena.jpg图像为例,完结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 ![亚洲必赢官网 40]

像素块分析

和图像的色彩处理有三种方法相同,图像的变形处理也有应用矩阵和像素块分析两种办法,drawBitmapMesh()与控制像素点来改变色彩的规律类似,是把图像分成了一个个的小块,然后通过改变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);

亚洲必赢官网 41

早先图像

亚洲必赢官网 42

扭曲图像

要选取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的款式保留在verts数组中,也就是说verts数组的每两位用来保存一个交织点,第四个是横坐标,第一个是纵坐标。而整个drawBitmapMesh()方法改变图像的方法,就是靠这一个坐标值的改变来再一次定义每一个图像块,从而落成图像效果处理的功效。使用那一个办法可以兑现无数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录墙体的虚幻」的「列集合」,小编是平素利用这些「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;
}
}
}

几何变换

Image类有resize()、rotate()和transpose()方法进行几何变换

  • 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)

一对开源图像处理库


  • ###### GPUImage for Android

GPUImage
是iOS下一个开源的依据GPU的图像处理库,提供各样种种的图像处理滤镜,并且匡助照相机和视频机的实时滤镜。GPUImage
for
Android是它在Android下的兑现,同样也是开源的。其中提供了几十多种普遍的图纸滤镜API,且其编制是按照GPU渲染,处理速度相应也比较快,是一个不利的图样实时处理框架。
GitHub地址:https://github.com/CyberAgent/android-gpuimage

  • ###### ImageFilterForAndroid

匡助一百多种图片处理效果

  • ###### OpenCV

OpenCV是一个基于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 首要的效果有五个:

  • UI 管理
  • 映射 Model 的变化(动画)

UI
管理首要性是指「界面绘制」与「资源加载管理」,这两项作用比较普遍本文就一向略过了。View
的基本点是「映射 Model
的扭转」并落成对应的动画片。动画是犬牙交错的,而映射的原理是简简单单的,如下伪代码:

JavaScript

update({originIndex, index, clr, removed, score}) { // 还尚无
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,判断颜色是还是不是一致 if(tile.clr !== clr) { this.updateTileClr(tile,
clr); } // 当前目录变化 —– 表示地点也有转变 if(tile.index !== index)
{ this.updateTileIndex(tile, index); } // 设置分数 if(tile.score !==
score) { tile.score = score; } if(tile.removed !== removed) { //
移除或抬高当前节点 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 的砖头每便数据的变动都会通报到 View 的砖块,View
会依据对应的变型做相应的动作(动画)。

图像矩阵变换

  • 在篇章上半局地中要害运用Image.open()来开辟一幅图像,然后直接对这一个PIL对象开展操作。那种操作对于那一个不难的图像操作仍可以,不过假若急需对图像举办研商等复杂的操作则局限性很大。因而,平时大家加载完图片后,都是把图纸转换成矩阵来进行更进一步错综复杂的操作。
  1. 开拓图像并转移为矩阵

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()

假使是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:亚洲必赢官网 43

  • 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:亚洲必赢官网 44

比方要对七个像素点进行操作,能够利用数组切片格局访问。切片格局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一部分例子:

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 要处理的事务相比较多,如下:

  • 绑定 Model & View
  • 变动通关分值
  • 看清通关条件
  • 对外事件
  • 用户交互

起始化时,Control 把 Model 的砖头单向绑定到 View 的砖头了。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」中有有关介绍,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

直方图

6. 问题

在新浪有一个关于「消灭星星」的话题:popstar关卡是什么规划的?

这么些话题在结尾提议了一个问题 ——
「无法清除和最大得分不满意过关条件的矩阵」

亚洲必赢官网 45

「不可以清除的矩阵」其实就是最大得分为0的矩阵,本质上是「最大得分不满意过关条件的矩阵」。

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
「背包问题」,求解的算法简单:对近来矩阵用「递归」的款型把持有的消灭分支都推行三次,并取最高分值。但是javascript 的「递归」极易「栈溢出」导致算法无法实施。

实在在微博的话题中涉嫌一个解决方案:

网上查到次序分明提出做个工具随意生成关卡,自动总结,把符合得分条件的关卡筛选出来

其一解决方案代价是昂贵的!作者提供有源码并没有缓解这几个题材,而是用一个相比较取巧的办法:进去游玩前检查是事为「不可能排除矩阵」,假如是再一次生成关卡矩阵

小心:小编使用的取巧方案并没有解决问题。

一、画灰度图直方图

绘图都得以调用matplotlib.pyplot库来展开,其中的hist函数可以直接绘制直方图。

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()

得到如下图所示:亚洲必赢官网 46

7. 结语

上边是本文介绍的「消灭星星」的线上 DEMO 的二维码:

亚洲必赢官网 47

游戏的源码托管在:

感谢耐心阅读完本文章的读者。本文仅代表小编的个人观点,如有不妥之处请不吝赐教。
倘诺对「H5游戏开发」感兴趣,欢迎关切大家的专栏。

二、彩色图片直方图

实际是和灰度直方图一律的,只是个别画出三大路的直方图,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: 亚洲必赢官网 48

参考资料

  • Knapsack problem
  • NP-completeness
  • popstar关卡是哪些筹划的?
  • 费雪耶兹乱序算法
  • 不定均分算法

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