快捷導(dǎo)航

Opencv實現(xiàn)拼圖板游戲

更新時間：2020年03月23日 11:28:45 作者：-牧野-

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Opencv實現(xiàn)拼圖板小游戲，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

80后可能還對兒時玩過的一種經(jīng)典木質(zhì)的拼圖板游戲記憶猶新，一般是一種4*4或5*5規(guī)格的手持活動板，通過挪動每個小板子的位置，拼出來板子上完整的圖像，那時候還沒有網(wǎng)吧，手機(jī)也還是大哥大的天下，所以這也可以算得上是最早的“手游”了吧……

簡單的就是經(jīng)典的，現(xiàn)在的Windows 7小工具里還保留了這個小游戲，當(dāng)然你可能從來沒有留意過~，就是下邊的這個：

可以在控制面板->外觀->桌面小工具里調(diào)出來。

這里準(zhǔn)備用opencv里的模板匹配，通過鼠標(biāo)響應(yīng)事件來實現(xiàn)這個小游戲。

首先第一步是對圖像按照傳入的行列參數(shù)分割，并把分割出來的行*列個個數(shù)的子圖像在另一空白圖像中顯示出來：

for(int i=0;i<rows;i++)
 {
 for(int j=0;j<cols;j++)
 {
 Mat SourceRoi=Sourceimage(Rect(j*Roicols,i*Roirows,Roicols-1,Roirows-1));
 arraryimage.push_back(SourceRoi);
 
 }
 }

rows和cols分別是用戶定義的行列數(shù)，arraryimage是定義的 vector<Mat>類型的向量。
分割完之后需要把這些子圖像隨機(jī)的顯示在另一空白圖像中，這里寫了一個生成指定區(qū)間里的不重復(fù)的隨機(jī)數(shù)來實現(xiàn)：

//*******************************************************************//
//隨機(jī)調(diào)換所有的子圖像序列的位置，用于在 Splite image中顯示
//*******************************************************************//
void Randarrary( vector<Mat>& vectorMat)
{
 for(int i=0;i<vectorMat.size();i++)
 {
 srand(int(time(0)));
 int a=rand()%(vectorMat.size()-i)+i;
 swap(vectorMat[i],vectorMat[a]);
 }
 
}

C++中使用rand()生成隨機(jī)數(shù)記得先定義種子，不然系統(tǒng)會默認(rèn)種子為1，這樣每次生成的隨機(jī)序列都是一樣的，第一個隨機(jī)數(shù)永遠(yuǎn)是41，關(guān)于rand()以后再說一說。
每生成一個隨機(jī)數(shù)，就把該隨機(jī)數(shù)作下標(biāo)的向量元素跟第一個元素對換，實現(xiàn)生成不重復(fù)的隨機(jī)數(shù)。

所有分割出來的子圖像按隨機(jī)順序組成了“Splite image”圖像后，通過鼠標(biāo)單擊事件響應(yīng)函數(shù)，定位到鼠標(biāo)單擊點坐在的子圖像，并把該子圖像用模板匹配方法在原圖像中定位出位置，最后合成到目標(biāo)圖像“Jigsaw image”

//*******************************************************************//
//鼠標(biāo)回調(diào)函數(shù)，用于獲取需要查找的子圖像在原圖像中的位置，并在疊加顯示在目標(biāo)圖像中
//*******************************************************************//
void OnMouseAction(int event,int x,int y,int flags,void *ustc)
{
 if(event==CV_EVENT_LBUTTONDOWN)
 {
 Mat RoiSpilte,RoiSource;
 int rows=(y/Roirows)*Roirows;
 int clos=(x/Roicols)*Roicols;
 
 
 RoiSpilte=Spilteimage(Rect(clos,rows,Roicols,Roirows));
 imshow("Slice",RoiSpilte);
 
 Mat image=Mat::zeros(Sourceimage.rows-Roirows,Sourceimage.cols-Roicols,CV_32FC1);
 matchTemplate(Sourceimage,RoiSpilte,image,1);
 normalize(image,image,0,1,NORM_MINMAX);
 
 double minV=0;
 double maxV=0;
 Point minP,maxP;
 
 minMaxLoc(image,&minV,&maxV,&minP,&maxP);
 
 //Mat ROIS=Sourceimage(Rect(maxP.x,maxP.y,Roicols,Roirows));
 Mat ROIDst=Dstimage(Rect(minP.x,minP.y,Roicols,Roirows));
 addWeighted(ROIDst,0,RoiSpilte,1,0,ROIDst,-1);
 imshow("Jigsaw image",Dstimage);
 
 }

原圖像:

行列分割后的圖像，子圖像位置隨機(jī)分布：

單擊Splite image圖像中的子圖像，疊加該子圖像到目標(biāo)圖像上，子圖像位置通過模板匹配方法在原圖像中定位：

完成后效果：

為了清楚顯示邊界，每個子圖像在行列上都減了一個像素，所以上圖可見黑色線條。

完整程序：

#include "core/core.hpp"
#include "highgui/highgui.hpp"
#include "imgproc/imgproc.hpp"
#include <time.h>
 
using namespace cv;
 
Mat Sourceimage,Spilteimage,Rebuildimage,Dstimage;
int rows,cols;
int Roirows,Roicols;
vector<Mat>arraryimage;
void Randarrary( vector<Mat> &vectorMat); //隨機(jī)排列子圖像序列函數(shù)
static int vectornumber=0;
void OnMouseAction(int event,int x,int y,int flags,void *ustc); //鼠標(biāo)回調(diào)事件函數(shù)
 
int main(int argc,char*argv[])
{
 Sourceimage=imread(argv[1]);
 imshow("Source image",Sourceimage);
 rows=atoi(argv[2]);
 cols=atoi(argv[3]);
 Roirows=Sourceimage.rows/rows;
 Roicols=Sourceimage.cols/cols;
 Spilteimage=Mat::zeros(Sourceimage.rows,Sourceimage.cols,Sourceimage.type());
 Dstimage=Mat::zeros(Sourceimage.rows,Sourceimage.cols,Sourceimage.type());
 for(int i=0;i<rows;i++)
 {
 for(int j=0;j<cols;j++)
 {
 Mat SourceRoi=Sourceimage(Rect(j*Roicols,i*Roirows,Roicols-1,Roirows-1));
 arraryimage.push_back(SourceRoi);
 }
 }
 // 隨機(jī)函數(shù)
 Randarrary( arraryimage);
 
 for(int i=0;i<rows;i++)
 {
 for(int j=0;j<cols;j++)
 {
 Mat SpilterRoi=Spilteimage(Rect(j*Roicols,i*Roirows,Roicols-1,Roirows-1));
 addWeighted(SpilterRoi,0,arraryimage[vectornumber],1,0,SpilterRoi);
 vectornumber++;
 imshow("Splite image",Spilteimage);
 waitKey(150);
 }
 }
 setMouseCallback("Splite image",OnMouseAction);
 waitKey();
 
}
 
//*******************************************************************//
//隨機(jī)調(diào)換所有的子圖像序列的位置，用于在 Splite image中顯示
//*******************************************************************//
void Randarrary( vector<Mat>& vectorMat)
{
 for(int i=0;i<vectorMat.size();i++)
 {
 srand(int(time(0)));
 int a=rand()%(vectorMat.size()-i)+i;
 swap(vectorMat[i],vectorMat[a]);
 }
 
}
 
//*******************************************************************//
//鼠標(biāo)回調(diào)函數(shù)，用于獲取需要查找的子圖像在原圖像中的位置，并在疊加顯示在目標(biāo)圖像中
//*******************************************************************//
void OnMouseAction(int event,int x,int y,int flags,void *ustc)
{
 if(event==CV_EVENT_LBUTTONDOWN)
 {
 Mat RoiSpilte,RoiSource;
 int rows=(y/Roirows)*Roirows;
 int clos=(x/Roicols)*Roicols;
 
 RoiSpilte=Spilteimage(Rect(clos,rows,Roicols,Roirows));
 imshow("Slice",RoiSpilte);
 
 Mat image=Mat::zeros(Sourceimage.rows-Roirows,Sourceimage.cols-Roicols,CV_32FC1);
 matchTemplate(Sourceimage,RoiSpilte,image,1);
 normalize(image,image,0,1,NORM_MINMAX);
 
 double minV=0;
 double maxV=0;
 Point minP,maxP;
 
 minMaxLoc(image,&minV,&maxV,&minP,&maxP);
 
 Mat ROIDst=Dstimage(Rect(minP.x,minP.y,Roicols,Roirows));
 addWeighted(ROIDst,0,RoiSpilte,1,0,ROIDst,-1);
 imshow("Jigsaw image",Dstimage);
 }
}

資源文件和Code也可以在點擊這里拼圖板小游戲

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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