隨著人們對(duì)游戲娛樂需求的不斷增長，消消樂這款游戲已經(jīng)成為了許多人休閑娛樂的首選。而想要在消消樂游戲中快速獲得高分，就需要使用一些輔助工具。本文將介紹如何使用Python語言實(shí)現(xiàn)消消樂輔助功能。

#導(dǎo)入所需庫
import cv2
import numpy as np
#定義截取連接塊的函數(shù)
def get_piece(img, row, col):
w, h = img.shape[1] // col, img.shape[0] // row
p_list = []
for i in range(row):
for j in range(col):
p_list.append(img[i * h:(i + 1) * h, j * w:(j + 1) * w])
return p_list
#定義匹配圖片的函數(shù)
def match_img(big_img, small_img):
result = cv2.matchTemplate(big_img, small_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
y, x = np.unravel_index(result.argmax(), result.shape)
return x, y
#定義主函數(shù)
if __name__ == "__main__":
#讀取消消樂游戲界面截圖
img = cv2.imread("screen_shot.png")
#將截圖轉(zhuǎn)換為灰度圖
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#使用閾值處理二值化
_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
#使用開運(yùn)算去除噪聲
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
opened = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
#使用連通組件分析尋找消消樂塊
_, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(opened, 8, cv2.CV_32S)
for i in range(1, stats.shape[0]):
if stats[i, cv2.CC_STAT_AREA] >800:
x, y, w, h = stats[i, cv2.CC_STAT_LEFT], stats[i, cv2.CC_STAT_TOP], stats[i, cv2.CC_STAT_WIDTH], stats[i, cv2.CC_STAT_HEIGHT]
#截取連接塊并保存
piece = gray[y:y + h, x:x + w]
cv2.imwrite(str(i) + ".png", piece)
#讀取所得連接塊并進(jìn)行匹配
pieces = get_piece(img, 9, 7)
for i in range(len(pieces)):
for j in range(i + 1, len(pieces)):
x1, y1 = match_img(pieces[i], pieces[j])
x2, y2 = match_img(pieces[j], pieces[i])
if x1 != -1 and x2 != -1:
print(i, j, x1, y1, x2, y2)

上述代碼實(shí)現(xiàn)了對(duì)消消樂截圖的處理和連接塊的匹配。首先，我們通過二值化、開運(yùn)算等處理方法將截圖處理成二值圖，并使用連通組件分析提取連接塊。接著，我們根據(jù)連接塊的位置坐標(biāo)截取的連接塊，并使用matchTemplate函數(shù)匹配兩個(gè)塊之間的相似度。最終，我們將匹配到的塊的信息輸出。

運(yùn)行該程序時(shí)，只需將消消樂游戲的截圖命名為screen_shot.png并放置于程序所在目錄下即可。使用這個(gè)程序，我們可以更加輕松高效地獲取消消樂游戲中的高得分塊。