OpenCV のテンプレートマッチングを使ってぷよを識別する1

ぷよ識別アプリ開発

ぷよクエを自動化してみようかなっと思って、ちょっとだけプログラムしてみました。

Android を 自動操作する方法は知ってるので、「どこのぷよを消すか」のアルゴリズムを作っていこうと思います。

こんなの作ります

環境

Windows 10 Home 20H2

Visual Studio 2019

ぷよを識別する

「どこのぷよを消すか」のアルゴリズムを作るにあたって、ぷよを識別する必要があります。

そうしないと、最善の手を導き出せないですもんね。

画面外のぷよは知るすべが無いので、画面上のぷよだけでアルゴリズムを組む必要があります。

ぷよ識別

手順としては、1マスずつ(横8x縦6)どのぷよに一番似ているか、OpenCVのテンプレートマッチングをして行きます。

今回は、一番似ているぷよの色枠を表示してみました。

// Image コントロールから画像データを BitmapSource 形式で取得する。
var imageBitmapSource = (BitmapSource)image.Source;
// トリミング
imageBitmapSource = new CroppedBitmap(imageBitmapSource, new Int32Rect(35, 1086, 1009, 708));
// ピクセルフォーマットの変更
imageBitmapSource = new FormatConvertedBitmap(imageBitmapSource, PixelFormats.Bgr24, null, 0);

// BitmapSource 形式を OpenCV の Mat 形式に変換する。
var imageMat = BitmapSourceConverter.ToMat(imageBitmapSource);

var cellWidth = (int)(imageBitmapSource.Width / COLS); // 126
var cellHeight = (int)(imageBitmapSource.Height / ROWS); // 118

var resultList = new List < (int X, int Y, Scalar ScalarColor)> ();
for (int x = 0; x < COLS; x++) {
  for (int y = 0; y < ROWS; y++) {
    // トリミング
    var cell = new CroppedBitmap(imageBitmapSource, new Int32Rect(x * cellWidth, y * cellHeight, cellWidth, cellHeight));

    // BitmapSource 形式を OpenCV の Mat 形式に変換する。
    var cellMat = BitmapSourceConverter.ToMat(cell);

    // グレースケール化
    Cv2.CvtColor(cellMat, cellMat, ColorConversionCodes.RGB2GRAY);

    var tmpResult = new List < (Scalar ScalarColor, double MaxVal)> ();
    foreach(var template in TemplateList) {
      var templateBitmapSource = new BitmapImage();
      templateBitmapSource.BeginInit();
      templateBitmapSource.UriSource = new Uri(template.Uri, UriKind.Relative);
      templateBitmapSource.EndInit();
      var templateMat = BitmapSourceConverter.ToMat(templateBitmapSource);

      // グレースケール化
      Cv2.CvtColor(templateMat, templateMat, ColorConversionCodes.RGB2GRAY);

      var resultMatch = new Mat();

      // 空Matに全座標の比較データ(配列)を格納
      Cv2.MatchTemplate(cellMat, templateMat, resultMatch, TemplateMatchModes.CCoeffNormed);

      Cv2.MinMaxLoc(resultMatch, out _, out double maxVal);

      tmpResult.Add((template.ScalarColor, maxVal));
    }

    var result = tmpResult.OrderByDescending(x => x.MaxVal).First();
    resultList.Add((x, y, result.ScalarColor));
  }
}

foreach((var x, var y, var scalarColor) in resultList) {
  Cv2.Rectangle(imageMat,
    new Point((x * cellWidth) + 5, (y * cellHeight) + 5),
    new Point((x * cellWidth) + cellWidth - 5, (y * cellHeight) + cellHeight - 5),
    scalarColor, 5, LineTypes.Link8, 0);
}

// Image コントロールに BitmapSource 形式の画像データを設定する。
image.Source = BitmapSourceConverter.ToBitmapSource(imageMat);

おわりに

次回は、今回の結果を踏まえてアルゴリズムを組んでみたいと思います。

GitHub

ソースコード

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