【澳门葡京】Android图像处理,图像处理

H5游戏开发:消灭星星

2018/01/25 · HTML5 ·
游戏

初稿出处: 坑坑洼洼实验室   

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

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原先做图像处理时用的是matlab,然则matlab有一些不便宜支出:

图像色彩处理


Android对图纸的处理,平常采纳的数据结构就是位图—Bitmap,它富含了一张图纸的富有数据。整个图片都是由点阵和颜色值组成的,点阵就是一个暗含像素的矩阵,每一个要素对应着图片的一个像素,颜色值—ARGB,分别对应透明度、红、绿、蓝这两个通道分量,它们一起决定了各样像素点呈现的水彩,对图纸的色彩处理实际上就是对这多少个像素点的大路分量做调整。

在色彩处理中,平常从两个角度来讲述一个图像。

  • 颜色:色彩的总体襄助
  • 饱和度:颜色的纯度,从0(灰)到100%(饱和)来拓展描述
  • 亮度:颜色的对峙明暗程度

在android中,系统接纳一个颜料矩阵—ColorMatrix,来拍卖图像的这个色彩效果。Android中颜色矩阵是一个4×5的矩阵,它用来对图片的情调举办处理。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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颜色矩阵A

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每个像素点的颜料分量矩阵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

计量过程:
     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 * 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—蓝色
    * 第二行的f g h i j值决定新的颜色值中的G分量—黑色
    * 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

想要对原图片进行颜色的调动,就需要设置好用于调整颜色的矩阵A

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原始矩阵

常常有二种办法:
1、改变偏移量
将矩阵A的第五列的值举行改动,即改变颜色的偏移量,其他值保持开头矩阵的值

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改变颜色偏移量

  原图片每个像素点的矩阵黄色和藏黄色的颜色分量都扩大了100,红绿混合为紫色,最后会使得整张图片偏黄。
2、改变颜色全面
修改颜色分量中的某个全面值,其他值如故保持开头矩阵的值

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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青色的颜料分量会成为原来的两倍,最后使得原图片的色泽偏绿。

摄像与图像RGB/YUV格式详解(转)
总括机彩色显示器展现色彩的法则与多彩电视一样,都是行使R(Red)G(格林(Green))B(Blue)相加混色的规律:通过发出出两种不同强度的电子束,使屏幕内侧覆盖的红绿蓝磷光材料发光而暴发色彩这种色彩的表示方法称为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)
基于三本色原理,任意一种色光F都得以用不同分量的RGB三色相加混合而成
F = r [ R ] + g [ G ] + b [ B ]
个中,rgb分别为三本色插手混合的周密当三本色分量都为0(最弱)时混合为肉色光;而当三本色分量都为k(最强)时混合为白色光调整rgb五个周详的值,可以勾兑出介于青色光和白色光之间的多种多样的色光
那么YUV又从何而来呢?在当代彩色电视机系统中,经常拔取三管彩色视频机或彩色CCD录像机举行水墨画,然后把摄得的彩色图像信号经分色分别放将官正后收获RGB,再通过矩阵变换电路拿到亮度信号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三个信号分别开展编码,用同一信道发送出去这种色彩的象征方法就是所谓的YUV色彩空间表示
接纳YUV色彩空间的重假若它的亮度信号Y和色度信号UV是分离的假使唯有Y信号分量而尚未UV分量,那么这么表示的图像就是黑白灰度图像彩色电视机运用YUV空间正是为了用亮度信号Y解决彩色电视与黑白电视机的包容问题,使黑白电视也能接受彩色电视机信号
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等作为视频媒体类型的帮带表明项目(Subtype),它们对应的GUID见表2.3
表2.3 常见的RGB和YUV格式
GUID 格式描述
MEDIASUBTYPE_RGB1 2色,每个像素用1位表示,需要调色板
MEDIASUBTYPE_RGB4 16色,每个像素用4位代表,需要调色板
MEDIASUBTYPE_RGB8 256色,每个像素用8位代表,需要调色板
MEDIASUBTYPE_RGB565 每个像素用16位代表,RGB分量分别采取5位6位5位
MEDIASUBTYPE_RGB555 每个像素用16位表示,RGB分量都应用5位(剩下的1位不用)
MEDIASUBTYPE_RGB24 每个像素用24位表示,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位表示,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格局包装
MEDIASUBTYPE_YUYV YUYV格式(实际格式与YUY2相同)
MEDIASUBTYPE_YVYU YVYU格式,以4:2:2模式卷入
MEDIASUBTYPE_UYVY UYVY格式,以4:2:2形式包裹
MEDIASUBTYPE_AYUV 带Alpha通道的4:4:4 YUV格式
MEDIASUBTYPE_Y41P Y41P格式,以4:1:1模式包裹
MEDIASUBTYPE_Y411 Y411格式(实际格式与Y41P一模一样)
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
下边分别介绍各样RGB格式
¨ RGB1RGB4RGB8都是调色板类型的RGB格式,在描述这个媒体类型的格式细节时,日常会在BITMAPINFOHEADER数据结构前面随着一个调色板(定义一多级颜色)它们的图像数据并不是当真的颜料值,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两种颜色值依次为0x000000(青色)和0xFFFFFF(白色),那么图像数据001101010111(每个像素用1位表示)表示对应各像素的水彩为:黑黑白白黑白黑白黑白白白
¨ RGB565使用16位代表一个像素,这16位中的5位用于R,6位用于G,5位用于B程序中见惯司空使用一个字(WORD,一个字分外六个字节)来操作一个像素当读出一个像素后,这一个字的相继位意义如下:
高字节 低字节
R R R R R G G G G G G B B B B B
可以整合使用屏蔽字和活动操作来赢得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位代表(剩下的1位不用)使用一个字读出一个像素后,那么些字的次第位意义如下:
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)
可以结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位来代表一个像素,RGB分量都用8位表示,取值范围为0-255留目的在于内存中RGB各分量的排列顺序为:BGR BGR BGR通常可以利用RGBTRIPLE数据结构来操作一个像素,它的概念为:
typedef struct tagRGBTRIPLE {
BYTE rgbtBlue; // 粉色分量
【澳门葡京】Android图像处理,图像处理。BYTE rgbt格林; // 黑色分量
BYTE rgbtRed; // 青色分量
} RGBTRIPLE;
¨ RGB32使用32位来表示一个像素,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)注目的在于内存中RGB各分量的排列顺序为:BGRA BGRA BGRA通常能够动用RGBQUAD数据结构来操作一个像素,它的概念为:
typedef struct tagRGBQUAD {
BYTE rgbBlue; // 粉色分量
BYTE rgb格林; // 青色分量
BYTE rgbRed; // 粉色分量
BYTE rgbReserved; // 保留字节(用作Alpha通道或忽视)
} RGBQUAD;
下边介绍各个YUV格式YUV格式平常有两大类: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,通常是多少个相邻的像素组成一个宏像素(macro-pixel);而后者使用六个数组分开存放YUV几个轻重,就像是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各分量都会含有下标,如Y0U0V0象征第一个像素的YUV分量,Y1U1V1代表第二个像素的YUV分量,以此类推)
¨ YUY2(和YUYV)格式为各样像素保留Y分量,而UV分量在档次方向上每四个像素采样五回一个宏像素为4个字节,实际表示2个像素(4:2:2的意趣为一个宏像素中有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同:
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不同:
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)格式为各类像素保留Y分量,而UV分量在档次方向上每4个像素采样几回一个宏像素为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个像素采样四次,而UV分量每4个像素采样三次一个宏像素为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格式为各类像素都提取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格式为每个像素都提取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为各样像素都提取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相对而言,在档次方向上增强一倍色差采样频率,在笔直方向上以U/V间隔的法门缩小一半色差采样,如下图所示

1. 游戏规则

「消灭星星」存在四个本子,可是它们的平整除了「关卡分值」有些出入外,此外的条条框框都是一样的。笔者介绍的本子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肆意
  • 5类色砖在 10 x 10 表格中随意分布

2. 革除规则

七个或五个以上同色砖块相连通即是可被拔除的砖块。

3. 分值规则

  • 免去总分值 = n * n * 5
  • 奖励总分值 = 2000 – n * n * 20

「n」表示砖块数量。下面是「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
起首)。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」即当前关卡数。

5. 过关条件

  • 可免去色块不设有
  • 共计分值 >= 当前关卡分值

上边多少个原则还要创设游戏才方可过得去。

  • 不开源,当时使用的版本是破解版的,至于版权问题,此处就不钻探了;
  • 其貌似只好用来落实,假设实现产业化则有这一个困难;
  • 程序运行相比慢;
  • 与任何语言结合有点小问题。
    当进入工作岗位之后,做的是大数量方向,接触了java与python后感到python对于做图像处理会更加好,所以这边简单的对python操作图像做一些简练的牵线。
改变色光属性

系统封装了一个类—ColorMatrix,通过这么些类,能够很有益于地通过改变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)来调节颜色的色调。第一个参数,使用0、1、2来表示Red、格林(Green)、Blue两种颜色的处理,第二个参数,就是内需处理的值。

    /**
     * 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();
        }
    }

调节饱和度
  通过色彩的移位运算单独增强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)
  当三原色以同等的比例举行混合的时候,就会显得出白色,使用这些规律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 设计格局

作者本次又是选用了 MVC
形式来写「消灭星星」。星星「砖块」的数据结构与各个情状由 Model
实现,游戏的主导在 Model 中落成;View 映射 Model
的浮动并做出相应的行事,它的任务重大是显示动画;用户与游戏的相互由
Control 完成。

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

  1. 先是安装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约,下载一个Anaconda直接就足以设置了,后续的模块安装则直接行使pip安装会更加便民。在此地就不一一讲述了。
有的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 的报表用长度为 100 的数组可周密映射游戏的点滴「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 – 黄色,G – 绿色,B – 粉红色,Y – 红色,P – 青色。Model
的中央职责是以下五个:

  • 变迁砖墙
  • 排除砖块 (生成砖块分值)
  • 夯实砖墙
  • 撤除残砖 (生成奖励分值)

图像打开与呈现

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切实ARGB值,来达到拍卖一张图像效果的目标。系统提供了Bitmap.getPixel()方法来博取某个像素点,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)
当拿到到实际的颜色值之后,就足以因而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率

—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

力排众议上,可以将 100 个格子可以均分到 5
类颜色,不过笔者玩过的「消灭星星」都不利用均分政策。通过分析几款「消灭星星」,其实可以窥见一个法则
—— 「色砖之间的数据差在一个定点的间距内」。

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

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作者把下面的「不完全均分」称作「波动均分」,算法的现实性贯彻可以瞻仰「兵荒马乱均分算法」。

「打散色砖」其实就是将数组乱序的进程,笔者推荐使用「
费雪耶兹乱序算法」。

以下是伪代码的贯彻:

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互相转换都得以经过Image模块的open()和save()函数来形成。具体说就是,在开辟那么些图像时,PIL会将它们解码为三通道的“RGB”图像。用户可以按照这个“RGB”图像,对其进展处理。处理完毕,使用函数save(),可以将处理结果保存成PNG、BMP和JPG中此外格式。那样也就成功了二种格式之间的更换。同理,其他格式的彩色图像也可以经过这种措施成功更换。当然,对于不同格式的灰度图像,也可因此类似途径完成,只是PIL解码后是格局为“L”的图像。我们以图像澳门葡京 21为例,分辨率为512×512。

  1. 格局“RGB”转换为其余不同形式

a. 形式“1”
格局“1”为二值图像,非黑即白。可是它每个像素用8个bit表示,0意味黑,255意味白。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”
情势“L”为粉色图像,它的各种像素用8个bit表示,0表示黑,255象征白,其他数字代表不同的灰度。在PIL中,从情势“RGB”转换为“L”形式是遵照下面的公式转换的:
L = R * 299/1000 + G * 587/1000+ B * 114/1000
上面大家将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”
格局“P”为8位彩色图像,它的各个像素用8个bit表示,其相应的彩色值是按照调色板查询出来的。下边我们运用默认的调色板将lena图像转换为“P”图像。

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

d 格局“RGBA”
格局“RGBA”为32位彩色图像,它的每个像素用32个bit表示,其中24bit意味着红色、肉色和藏蓝色多少个通道,此外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。情势“CMYK”就是印刷四分色形式,它是花花绿绿印刷时采取的一种套色格局,利用色料的三原色混色原理,加上粉红色油墨,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 = 褐色,又叫做‘天紫色’或是‘湛蓝’M:Magenta =
品藏灰色,又称作‘洋红色’;Y:Yellow = 青色;K:Key Plate(blacK) =
定位套版色(粉色)。

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简单,转换后的图像颜色稍微失真。

f 格局“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指粉红色色度分量,而Cr指肉色色度分量。人的肉眼对录像的Y分量更灵敏,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地的变型。
形式“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

坚守公式,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
总之,PIL中并非依据这么些公式进行“RGB”到“YCbCr”的转换。

g 格局“I”
情势“I”为32位整型紫色图像,它的每个像素用32个bit表示,0意味着黑,255意味着白,(0,255)之间的数字代表不同的灰度。在PIL中,从模式“RGB”转换为“I”情势是按照下面的公式转换的:
I = R * 299/1000 + G * 587/1000 + B * 114/1000

h 格局“F”
形式“F”为32位浮点黄色图像,它的每个像素用32个bit表示,0意味着黑,255意味着白,(0,255)之间的数字代表不同的灰度。在PIL中,从格局“RGB”转换为“F”格局是依据下面的公式转换的:
F = R * 299/1000+ G * 587/1000 + B * 114/1000

图形变换处理


Android系统对此图像的图样变换也是透过矩阵来开展拍卖的,每个像素点都发布了其坐标的X、Y音信,用于图形变换的矩阵是一个3×3的矩阵:

澳门葡京 22

图片变换矩阵A

澳门葡京 23

像素点坐标矩阵C

运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
常备意况下,会让g = h = 0,i = 1,这样就使1 = g * X + h * Y +
i恒成立。
与色彩变换矩阵的起初矩阵一样,图形变换矩阵也有一个开首矩阵:

澳门葡京 24

图形变换开始矩阵

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免去

澳门葡京 25
前五个组成符合「相邻相连通相同色即可以清除」,所以它们可以被拔除;第六个组成虽然「相邻相同色」可是不「相连接」所以它不可能被排除。

「消除砖块」的还要有一个至关重要的职责:生成砖块对应的分值。在「游戏规则」中,笔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」算法实现如下:

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 }); //
清除完成,跳出循环 if(nextSameTiles.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;
}
}
}
}

铲除的算法使用「递归」逻辑上会清晰一些,不过「递归」在浏览器上容易「栈溢出」,所以笔者没有运用「递归」实现。

图像保存

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

注:前面的中转代码处理情势不相同,其它都是一模一样的,所以没有写代码

图像的变形处理一般包含以下为主转移
  • 平移变换
    平移变换的坐标值变换过程就是将各样像素点都开展平移变换,从P(x0,y0)平移到P(x1,y1):

澳门葡京 26

平移变换

矩阵变换:

澳门葡京 27

平移变换矩阵

  • 旋转变换
    旋转变换即指一个点围绕一个基本旋转到一个新的点。当从P(x0,y0)点,以坐标原点O为旋转主旨旋转到P(x,y)时,

澳门葡京 28

旋转变换

可以拿到:

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:

澳门葡京 29

旋转矩阵变换

以上是以坐标原点为旋转大旨开展旋转变换,倘使以任意点O为旋转主题来进展旋转变换,通常需要以下多少个步骤:
澳门葡京,  1、将坐标原点平移到O点
  2、使用前面讲的以坐标原点为基本的转动格局开展旋转变换
  3、将坐标原点还原

  • 缩放变换
    像素点是不设有缩放的概念,可是出于图像是由许两个像素点组成的,倘若将每个点的坐标都举行同样比例的缩放,最后就会形成让全体图像缩放的机能
    x1 = K1 * x0
    y1 = K2 * y0

澳门葡京 30

缩放矩阵变换

  • 错切变换
    错切变换是一种相比相当的线性变换,错切变换的功能就是让所有点的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,且活动的尺寸和该点到Y轴(或者X轴)的离开成正比。错切变换平日包含三种——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 夯实砖墙

砖墙在去掉了一部分砖头后,会冒出空洞,此时内需对墙体举办夯实:

向下夯实 向左夯实 向左下夯实(先下后左)

一种高效的兑现方案是,每一回「消除砖块」后间接遍历砖墙数组(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…
为了夯实一个虚无对一张大数组举行全量遍历并不是一种高效的算法。在作者看来影响「墙体夯实」功效的要素有:

  1. 原则性空洞
  2. 砖块移动(夯实)

举目四望墙体数组的第一目的是「定位空洞」,可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 ——
被解除的砖头留下来的坑位就是墙体的悬空。在「消除砖块」的还要标记空洞的岗位,这样就不用全量扫描墙体数组,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
}

在上边的夯实动图,其实可以看到它的夯实过程如下:

  1. 抽象上方的砖头向下移动
  2. 空列左侧的砖块向左移动

墙体在「夯实」过程中,它的疆界是实时在变化无常,假若「夯实」不按实际边界举行围观,会时有发生多余的空域扫描:

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如何记录墙体的界线?
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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作者使用一组「列集合」来描述墙体的分界并记下墙体的架空,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 – 最底部的坑 */ 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五个细节:

  • 空列
  • 列的连天空洞
  • 列的非连续空洞
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">
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</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">
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</div>
<div class="crayon-num crayon-striped-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-12">
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</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>

砖块在破除后,映射到单个列上的空洞会有二种分布形态 —— 连续与非连续。

澳门葡京 37

「连续空洞」与「非连续空洞」的夯实过程如下:

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实质上「空列」放大于墙体上,也会有「空洞」类似的分布形态 ——
连续与非连续。
澳门葡京 39

它的夯实过程与虚无类似,这里就不赘述了。

图像通道分别与联合

或者以lena.jpg图像为例,实现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 ![澳门葡京 40]

像素块分析

和图像的色彩处理有两种方法一样,图像的变形处理也有应用矩阵和像素块分析三种办法,drawBitmapMesh()与控制像素点来改变色彩的原理类似,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);

澳门葡京 41

起头图像

澳门葡京 42

扭转图像

要运用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,而这横纵各N条线就交织成了NxN个点,而各类点的坐标则以x1,y1,x2,y2,…,xn,yn的情势保留在verts数组中,也就是说verts数组的每两位用来保存一个交织点,第一个是横坐标,第二个是纵坐标。而全套drawBitmapMesh()方法改变图像的章程,就是靠这么些坐标值的更动来重新定义每一个图像块,从而达成图像效果处理的效益。使用这些主意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「描述墙体的界限并记下墙体的架空」的「列集合」,笔者是直接动用这个「列集合」来解除残砖的,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()方法开展几何变换

  • 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)

部分开源图像处理库


  • ###### GPUImage for Android

GPUImage
是iOS下一个开源的基于GPU的图像处理库,提供各个各个的图像处理滤镜,并且协理照相机和视频机的实时滤镜。GPUImage
for
Android是它在Android下的落实,同样也是开源的。其中提供了几十多种普遍的图形滤镜API,且其编制是遵照GPU渲染,处理速度相应也正如快,是一个不易的图片实时处理框架。
GitHub地址:https://github.com/CyberAgent/android-gpuimage

  • ###### ImageFilterForAndroid

补助一百多种图片处理效果

  • ###### OpenCV

OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台总括机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac
OS操作系统上。

参考资料:《Android群英传》

4. View

View 重要的效能有多个:

  • UI 管理
  • 映射 Model 的变化(动画)

UI
管理首即便指「界面绘制」与「资源加载管理」,这两项效能相比较宽泛本文就一向略过了。View
的重心是「映射 Model
的变迁」并形成对应的卡通片。动画是繁体的,而映射的原理是粗略的,如下伪代码:

JavaScript

update({originIndex, index, clr, removed, score}) { // 还未曾
originIndex 或从不色值,直接不处理 if(originIndex === undefined || clr
=== undefined) return ; let tile = this.tiles[originIndex]; // tile
存在,判断颜色是否相同 if(tile.clr !== clr) { this.updateTileClr(tile,
clr); } // 当前目录变化 —– 表示地方也有浮动 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 的砖头每回数据的变动都会通报到 View 的砖块,View
会依据对应的变迁做相应的动作(动画)。

图像矩阵变换

  • 在随笔上半有些中根本运用Image.open()来打开一幅图像,然后直接对这么些PIL对象开展操作。这种操作对于这么些简单的图像操作仍可以够,可是只要需要对图像举办钻探等繁杂的操作则局限性很大。由此,平常大家加载完图片后,都是把图纸转换成矩阵来开展进一步错综复杂的操作。
  1. 开辟图像并更换为矩阵

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()

如果是RGB图片,那么转换为array之后,就改为了一个rowscolschannels的三维矩阵,由此,我们得以应用img[i,j,k]来拜访像素值

  • 例1:打开图片,并随便添加一些椒盐噪声

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:澳门葡京 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:澳门葡京 44

若果要对两个像素点举行操作,可以动用数组切片形式访问。切片模式赶回的是以指定间隔下标访问
该数组的像素值。上面是关于灰度图像的部分事例:

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 要处理的作业相比多,如下:

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

开端化时,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」中有连锁介绍,这里不再赘述。

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关卡是如何规划的?

这么些话题在结尾指出了一个题材 ——
「无法排除和最大得分不满足过关条件的矩阵」

澳门葡京 45

「不可能排除的矩阵」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」,求解的算法不难:对当前矩阵用「递归」的款式把装有的消灭分支都施行两次,并取最高分值。但是javascript 的「递归」极易「栈溢出」导致算法无法执行。

其实在果壳网的话题中涉及一个解决方案:

网上查到有先后提议做个工具随意生成关卡,自动统计,把符合得分条件的关卡筛选出来

本条解决方案代价是昂贵的!笔者提供有源码并从未缓解那个问题,而是用一个相比较取巧的不二法门:跻身娱乐前检查是事为「不可以消除矩阵」,倘倘使再一次生成关卡矩阵

只顾:笔者利用的取巧方案并没有解决问题。

一、画灰度图直方图

制图都可以调用matplotlib.pyplot库来展开,其中的hist函数能够直接绘制直方图。

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()

取得如下图所示:澳门葡京 46

7. 结语

下边是本文介绍的「消灭星星」的线上 DEMO 的二维码:

澳门葡京 47

一日游的源码托管在:

感谢耐心阅读完本著作的读者。本文仅代表作者的个人观点,如有不妥之处请不吝赐教。
一旦对「H5游戏开发」感兴趣,欢迎关注我们的专栏。

二、彩色图片直方图

实际上是和灰度直方图一律的,只是个别画出三坦途的直方图,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: 澳门葡京 48

参考资料

  • Knapsack problem
  • NP-completeness
  • popstar关卡是怎么着设计的?
  • 费雪耶兹乱序算法
  • 兵荒马乱均分算法

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