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#coding:utf8
import cv2
from ctypes import *
import numpy as np
import time
import os
#55*55的英雄头像
heroes_55=[]
for i in os.listdir('.\\heroes_thumbnail_55'):
heroes_55.append((cv2.imread('.\\heroes_thumbnail_55\\'+i,cv2.IMREAD_COLOR),i))
#65*65的英雄头像
heroes_65=[]
for i in os.listdir('.\\heroes_thumbnail_65'):
heroes_65.append((cv2.imread('.\\heroes_thumbnail_65\\'+i,cv2.IMREAD_COLOR),i))
#匹配英雄
def match_heroes(frame,heroes,flag):
#背景置为黑色
if flag:
radius=(frame.shape[0]-1)//2
for i in range(frame.shape[0]):
for j in range(frame.shape[1]):
if (i-radius)**2+(j-radius)**2>radius*radius:
frame[i,j]=0
t=[]
for idx,hero in enumerate(heroes):
res=cv2.matchTemplate(frame,hero[0],cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
res=cv2.minMaxLoc(res)
t.append((res[1],hero[1]))
t.sort()
t=t[::-1]
return (t[0][1],t[0][0])
#待匹配图片名称和矩形框
all_pic_list=[['blue10.png',[25,62,892,935]],
['red10.png',[25,62,990,1031]],
['shuilong.png',[103,123,124,157]],
['huolong.png',[103,123,124,157]],
['tulong.png',[103,123,124,157]],
['yunlong.png',[103,123,124,157]],
['yuangulong.png',[103,123,124,157]],
['sansha.png',[222,268,900,1017]],
['sisha.png',[222,268,900,1017]],
['wusha.png',[218,272,892,1024]],
['yixue.png',[222,265,868,1052]],
['chaoshen.png',[225,270,851,1240]],
['xiaguxianfeng.png',[226,264,806,1235]],
['diyitiaolong.png',[226,264,852,1210]],
['nashinanjue.png',[226,264,817,1245]],
['yita.png',[226,264,805,1165]]
]
#提示文字的图片名称和矩形框
word_list=[['sansha.png',[222,268,900,1017]],
['sisha.png',[222,268,900,1017]],
['wusha.png',[218,272,892,1024]],
['yixue.png',[222,265,868,1052]],
['chaoshen.png',[225,270,851,1240]],
['xiaguxianfeng.png',[226,264,806,1235]],
['diyitiaolong.png',[226,264,852,1210]],
['nashinanjue.png',[226,264,817,1245]],
['yita.png',[226,264,805,1165]]]
#三杀，四杀，超神的杀人头像和被杀头像和文字的横坐标差值
hero_word_x_diff=[[69,233],[74,239],[],[],[0,208]]
#判断一塔是蓝队拿还是红队拿
yita_list=[['yita_blue.png',None],['yita_red.png',None]]
#所有提示文字的图片名称
wordname_list=list(x[0] for x in word_list)
#带文字提示的图片识别方法：
#取文字的所有像素点和待匹配图片中的文字的所有像素点比较
#占比越大，越匹配
#下面几行代码，保存示例图片的文字所有像素点到c数组里，准备传到c++ dll里计算结果
for i in word_list:
i.append([])
temp_pic=cv2.imread('.\\pic_zwb_new\\'+i[0],cv2.IMREAD_COLOR)
for j in range(temp_pic.shape[0]):
for k in range(temp_pic.shape[1]):
if temp_pic[j,k].any():
i[2].extend([j,k])
i.append((c_int*len(i[2]))())
for j in range(len(i[2])):
i[3][j]=i[2][j]
i.append(temp_pic.shape)
#处理红队蓝队的文字字样
for i in yita_list:
i.append([])
temp_pic=cv2.imread('.\\pic_zwb_new\\'+i[0],cv2.IMREAD_COLOR)
for j in range(temp_pic.shape[0]):
for k in range(temp_pic.shape[1]):
if temp_pic[j,k].any():
i[2].extend([j,k])
i.append((c_int*len(i[2]))())
for j in range(len(i[2])):
i[3][j]=i[2][j]
i.append(temp_pic.shape)
word_dic={}
for i in word_list:
word_dic[i[0]]=i
#dll模块
dll_object = cdll.LoadLibrary('lol.dll')
matchtemplate = dll_object.matchtemplate
#提取所有的文字像素点
def word_extract(frame):
im=np.zeros(frame.shape[:2]).astype(np.uint8)
r=abs(frame[:,:,2].astype(np.int)-221)
g=abs(frame[:,:,1].astype(np.int)-182)
b=abs(frame[:,:,0].astype(np.int)-148)
#print(r.shape)
im[r+g+b<200]=1
return im
#保存每一帧匹配结果
all_result=[[] for i in range(len(all_pic_list))]
cap = cv2.VideoCapture(r'E:\Downloads\lol_zwb.mp4')
#最终结果
final_result=[None,None,[],[],[],[],[],[],[],[],[]]
#匹配中记录每个文字提示的匹配过程
#[连续匹配的帧数，文字位置的横坐标最小值，文字位置的横坐标最大值，文字位置的纵坐标最小值，文字位置的横坐标最大值，待匹配英雄头像的一帧图片]
temp_list=[[-1,1920,0,1080,0,None] for i in range(9)]
ret,frame = cap.read()
num=1
start=time.clock()
while True:
ret,frame = cap.read()
#print(num)
if num%1000==0:
print(num,'1000frames: ',time.clock()-start)
start=time.clock()
if num<18000:
num += 1
continue
if not ret:
break
fim=word_extract(frame[213:277,800:1273])
for idx,i in enumerate(all_pic_list):
# 为了避免图像的像素点有偏移
if i[1][0]<5:
y1=0
else:
y1=i[1][0]-5
if i[1][2]<5:
x1=0
else:
x1=i[1][2]-5
if i[1][1]>1075:
y2=1080
else:
y2=i[1][1]+5
if i[1][3]>1915:
x2=1920
else:
x2=i[1][3]+5
if not i[0] in wordname_list:
# 匹配红队，蓝队谁先10杀和第一条龙的信息
pic=frame[y1:y2,x1:x2]
pic1=cv2.imread('.\\pic_zwb_new\\'+i[0],cv2.IMREAD_COLOR)
#print(pic.shape,pic1.shape)
res=cv2.matchTemplate(pic,pic1,cv2.TM_SQDIFF_NORMED)
res=cv2.minMaxLoc(res)
all_result[idx].append((res[0],res[2]))
if not final_result[0] and res[0]<0.15 and i[0] in ('blue10.png','red10.png'):
if i[0]=='blue10.png':
final_result[0]='blue'
else:
final_result[0]='red'
if not final_result[1] and res[0]<0.15 and \
i[0] in ('shuilong.png','huolong.png','tulong.png','yunlong.png','yuangulong.png'):
final_result[1]=i[0][:i[0].index('.')]
else:
y1-=213
y2-=213
x1-=800
x2-=800
result=(c_float*3)()
#print(fim.shape,y1,y2,x1,x2)
im = fim[y1:y2, x1:x2]
xx1=im.shape[0]
yy1=im.shape[1]
im = im.reshape(im.shape[0] * im.shape[1])
i=word_dic[i[0]]
s=time.clock()
#cast(a.ctypes.data, POINTER(c_int)
matchtemplate(i[3],len(i[2])//2,i[4][0],i[4][1],cast(im.ctypes.data,POINTER(c_int)),xx1,yy1,result)
#print(i[0],i[4],time.clock()-s,xx1,yy1)
result=list(result)
# 文字的位置
r_x=int(result[2])+800+x1
r_y=int(result[1])+213+y1
#print(result)
all_result[idx].append((1-result[0],(r_x,r_y,np.average(im))))
# 匹配上文字提示
if 1-result[0]<0.2:
#print(r_x, r_y)
# 上一帧也匹配上
if temp_list[idx-7][0]!=-1:
if r_x<temp_list[idx-7][1]:
temp_list[idx-7][1]=r_x
if r_x>temp_list[idx-7][2]:
temp_list[idx-7][2]=r_x
if r_y<temp_list[idx-7][3]:
temp_list[idx-7][3]=r_y
#print(temp_list[idx-7][4])
if r_y>temp_list[idx-7][4]:
temp_list[idx-7][4]=r_y
# 连续匹配的文字坐标的坐标偏移不能超过2像素
if temp_list[idx-7][4]-temp_list[idx-7][3]>2 or temp_list[idx-7][2]-temp_list[idx-7][1]>2:
temp_list[idx-7]=[-1,1920,0,1080,0,None]
else:
temp_list[idx-7]=[num,r_x,r_x,r_y,r_y,None]
# 匹配上后的第20帧取出来用来匹配英雄
if num-temp_list[idx-7][0]==20:
temp_list[idx-7][-1]=frame
else:
# 连续50帧匹配上
if temp_list[idx-7][0]!=-1 and num-temp_list[idx-7][0]>50:
frame=temp_list[idx-7][-1]
cv2.imwrite('.\\temp\\'+str(num)+'_'+str(idx)+'.png',frame)
print(temp_list[idx-7][:-1])
# 一塔
if idx==15:
temp_y=(temp_list[8][3]+temp_list[8][4])//2
temp_x=(temp_list[8][1]+temp_list[8][2])//2
im=word_extract(frame[temp_y:temp_y+38,temp_x-70:temp_x-35])
result=(c_float*3)()
xx1=im.shape[0]
yy1=im.shape[1]
im = im.reshape(im.shape[0] * im.shape[1])
# 判断是红队一塔还是蓝队一塔
i=yita_list[0]
matchtemplate(i[3],len(i[2])//2,i[4][0],i[4][1],cast(im.ctypes.data,POINTER(c_int)),xx1,yy1,result)
r_blue=result[0]
i=yita_list[1]
matchtemplate(i[3],len(i[2])//2,i[4][0],i[4][1],cast(im.ctypes.data,POINTER(c_int)),xx1,yy1,result)
r_red=result[0]
tem=match_heroes(frame[210:275,707:772],heroes_55,False)
if r_blue>r_red:
final_result[-1].append((temp_list[8][0],'blue',tem[0]))
else:
final_result[-1].append((temp_list[8][0],'red',tem[0]))
# 纳什男爵，峡谷先锋，和小龙，匹配英雄头像
elif idx>=12:
temp_y=(temp_list[idx-7][3]+temp_list[idx-7][4])//2
temp_x=(temp_list[idx-7][1]+temp_list[idx-7][2])//2
tem=match_heroes(frame[210:275,temp_x-220:temp_x-155],heroes_55,False)
final_result[idx-5].append((temp_list[idx-7][0],tem[0]))
# 一血，匹配英雄头像
elif idx==10:
tem=match_heroes(frame[139:214,923:998],heroes_55,False)
final_result[idx-5].append((temp_list[idx-7][0],tem[0]))
# 五杀，匹配英雄头像
elif idx==9:
tem=match_heroes(frame[128:213,917:1002],heroes_65,False)
final_result[idx-5].append((temp_list[idx-7][0],tem[0]))
# 三杀，四杀和超神，匹配击杀者和被杀者
else:
temp_y=(temp_list[idx-7][3]+temp_list[idx-7][4])//2
temp_x=(temp_list[idx-7][1]+temp_list[idx-7][2])//2
temp_x_right=temp_x+i[4][1]
# 三杀，四杀
if idx in (7,8):
x_left=temp_x-hero_word_x_diff[idx-7][0]
x_right=temp_x+hero_word_x_diff[idx-7][1]
# 超神
else:
x_left=405
x_right=temp_x+hero_word_x_diff[idx-7][1]
tem_l=match_heroes(frame[210:275,x_left-5:x_left+60],heroes_55,False)
tem_r=match_heroes(frame[210:275,x_right-5:x_right+60],heroes_55,False)
final_result[idx-5].append((temp_list[idx-7][0],tem_l[0],tem_r[0]))
print(final_result)
temp_list[idx-7]=[-1,1920,0,1080,0,None]
num+=1
#记录写到文件里
filet=open('temp_zwb.txt','w')
for idx,i in enumerate(all_result):
print(all_pic_list[idx][0])
filet.write(all_pic_list[idx][0])
filet.write('\n')
for f,j in enumerate(i,1):
print(f,j)
filet.write(str(f)+' '+str(j)+'\n')
print('-'*100)
filet.write('-'*100+'\n')
filet.write(str(final_result))
filet.close()
print(final_result)