这篇文章主要介绍python微信跳一跳开发中棋子定位像素遍历的示例分析，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

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方法说明

像素遍历的实质依然是颜色识别。
在github中给出的方法中，采用像素遍历的方法是：

• 从高度的1/3处开始至高度的2/3处进行遍历；

• 首先间隔50像素进行搜索

• 当像素的颜色和每一行开始的像素颜色不同时，认为找到了最上面的棋盘位置，则返回上一个间隔处开始遍历（i-50）；

• 对每一行的像素都进行遍历，当满足给定的颜色范围时，记录最下面一行的y值，x值的和与个数，平均即可得到中心x值。

• 所得到的x值和y值即为棋子最底部的中心位置；

• 按照自己手机的分辨率调整棋子的高度（减去一个固定值）

上诉方法的代码如下（可以自行到github下载）：

def find_piece_and_board(im):
 #寻找关键坐标
 w, h = im.size

 piece_x_sum = 0
 piece_x_c = 0
 piece_y_max = 0
 board_x = 0
 board_y = 0
 scan_x_border = int(w / 8) # 扫描棋子时的左右边界
 scan_start_y = 0 # 扫描的起始 y 坐标
 im_pixel = im.load()
 # 以 50px 步长，尝试探测 scan_start_y
 for i in range(int(h / 3), int(h*2 / 3), 50):
 last_pixel = im_pixel[0, i]
 for j in range(1, w):
  pixel = im_pixel[j, i]
  # 不是纯色的线，则记录 scan_start_y 的值，准备跳出循环
  if pixel != last_pixel:
  scan_start_y = i - 50
  break
 if scan_start_y:
  break
 print('scan_start_y: {}'.format(scan_start_y))

 # 从 scan_start_y 开始往下扫描，棋子应位于屏幕上半部分，这里暂定不超过 2/3
 for i in range(scan_start_y, int(h * 2 / 3)):
 # 横坐标方面也减少了一部分扫描开销
 for j in range(scan_x_border, w - scan_x_border):
  pixel = im_pixel[j, i]
  # 根据棋子的最低行的颜色判断，找最后一行那些点的平均值，这个颜
  # 色这样应该 OK，暂时不提出来
  if (50 < pixel[0] < 60) \
   and (53 < pixel[1] < 63) \
   and (95 < pixel[2] < 110):
  piece_x_sum += j
  piece_x_c += 1
  piece_y_max = max(i, piece_y_max)

 if not all((piece_x_sum, piece_x_c)):
 return 0, 0, 0, 0
 piece_x = int(piece_x_sum / piece_x_c)
 piece_y = piece_y_max - piece_base_height_1_2 # 上移棋子底盘高度的一半

遍历过程动态演示

实际运行动画

以下是实际运行的定位动画。

优缺点分析

像素遍历的好处是无需额外的python库，但其速度显然明显低于我在前面用过的其它方法，这不奇怪，外接库用到的颜色识别方法其实是经过优化和集成的，像素遍历是其底层的技术方案，速度慢理所当然。

改进

其实上述方法还可以进一步优化，以大大减小遍历的面积：

• 以50像素为间隔从1/3高度开始遍历；

• 当首次满足给定的棋子颜色时，记录x值的和与个数，平均后得到棋子的x值；

• 沿x值从上向下对高度进行遍历，可以得到满足棋子颜色的大y值和最小y值；

• 对y值进行处理，如减去一个固定高度，即可得到棋子的底部中心y值；

• 对最高点和最低点进行平均，即可得到棋盘的中心y值。

遍历的过程如下：

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