python微信跳一跳系列之如何实现棋子定位颜色识别
前言：
微信跳一跳是近期比较流行的一款玩法，也是许多学习编程的朋友们热衷的项目。其中，棋子的定位是跳一跳游戏中的关键技术，是实现自动跳跃的基础。而棋子的定位则需要用到颜色识别技术。本文将介绍如何使用Python实现对棋子颜色的定位识别。
一、需要的工具和库
1. ADB工具
ADB是Android Debug Bridge缩写，是一个Android调试工具，主要用于Android手机与电脑之间的数据通信、应用软件测试、APK文件的安装与卸载以及Android系统功能的控制等。
2. Python库
- Python3：Python版本需要3.x以上。
- NumPy：用于对图像进行处理。
- OpenCV：网络上最流行的计算机视觉库。
- Wda：Facebook开源的WebDriver接口库，用于调用iOS的WebDriver agent来与设备交互。
3. 手机屏幕截图
为方便演示，我们可以在手机上先截取一张跳一跳游戏截图，并传输到电脑上进行处理。
二、棋子颜色的定位识别
1. 首先，我们需要处理游戏截图，仅保留棋子，使用的是OpenCV库中的Canny算法。该算法是由John Canny于1986年开发，是一个基于梯度的边缘检测算法，可以将一幅图像转换成矩阵形式，按照图像特征提取边缘。
import cv2
import numpy as np
# 读取棋子区域的图片
image = cv2.imread('./screenshot.png', 0)
# 执行canny算法
canny = cv2.Canny(image, 50, 150)
# 保存处理后的结果图像
cv2.imwrite('./canny.png', canny)
2. 接下来，我们需要计算棋子的位置和颜色。由于我们已经使用Canny算法将原始图像转换成黑白图像，我们需要找到棋子的轮廓，如下图所示：
import cv2
import numpy as np
# 读取处理后的图片
canny = cv2.imread('./canny.png')
# 查找图像中的轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(canny, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(canny, contours, -1, (0,255,0), 1)
# 保存处理后的结果图像
cv2.imwrite('./contours.png', canny)
找到轮廓之后，我们可以通过计算轮廓的重心（即质心）来得到棋子的位置。质心只需将轮廓数组传入，调用cv2.moments()函数就能得到。计算公式如下所示：
M = cv2.moments(cnt)
cx = int(M['m10']/M['m00'])
cy = int(M['m01']/M['m00'])
找到棋子的位置之后，我们需要计算棋子的颜色。通过分离棋子的RGB分量，将颜色转换成HSV空间，并设置颜色范围，即可完成颜色识别。HSV模型将颜色的明度（V）、饱和度（S）和色相（H）分开处理，便于我们对颜色的识别和处理。
import cv2
import numpy as np
# 定义颜色范围
lower = np.array([150, 43, 46])
upper = np.array([180, 255, 255])
# 读取处理后的图片
image = cv2.imread('./screenshot.png')
# 将RGB图像转换到HSV空间
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 使用inRange函数根据颜色范围过滤图像
mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper)
# 查找图像中的轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0,255,0), 1)
# 颜色识别结束后，将处理后的图片或最终结果输出
cv2.imwrite('./mask.png', mask)
cv2.imwrite('./contours.png', image)
到此为止，我们已经完成了棋子颜色的定位识别。根据识别结果，我们可以通过ADB命令来实现自动跳跃了。