Android使用OpenCV 4.5.0实现PKP识别

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鱼弦 发表于 2024/09/27 09:19:27 2024/09/27
【摘要】 Android使用OpenCV 4.5.0实现PKP识别 介绍PKP识别是计算机视觉领域中的一个有趣应用，它使用图像处理和模式识别技术来自动识别PKP的点数和花色。这项技术在许多场景中具有广泛应用，包括游戏辅助、教育工具和娱乐设备等。 应用使用场景游戏辅助：自动记录并分析PKP游戏的进展，如德州PK、桥牌等。教育工具：帮助新手学习和理解PKP规则及技巧。娱乐设备：创建智能PK桌，实时显示每...

Android使用OpenCV 4.5.0实现PKP识别

介绍

PKP识别是计算机视觉领域中的一个有趣应用，它使用图像处理和模式识别技术来自动识别PKP的点数和花色。这项技术在许多场景中具有广泛应用，包括游戏辅助、教育工具和娱乐设备等。

应用使用场景

  • 游戏辅助：自动记录并分析PKP游戏的进展，如德州PK、桥牌等。
  • 教育工具：帮助新手学习和理解PKP规则及技巧。
  • 娱乐设备：创建智能PK桌，实时显示每位玩家的手牌信息。

下面是实现上述三个功能的代码示例：

1. 游戏辅助：自动记录并分析PKP游戏进展

我们使用Python和一些基本的数据结构来创建一个德州PK游戏记录器。

class PokerGameRecorder:
    def __init__(self):
        self.players = {}
        self.rounds = []

    def add_player(self, player_name):
        self.players[player_name] = []

    def record_round(self, round_info):
        self.rounds.append(round_info)

    def get_summary(self):
        summary = {}
        for round_info in self.rounds:
            for player, hand in round_info.items():
                if player in summary:
                    summary[player].append(hand)
                else:
                    summary[player] = [hand]
        return summary

# 示例用法
recorder = PokerGameRecorder()
recorder.add_player("Alice")
recorder.add_player("Bob")

# 记录一轮比赛
recorder.record_round({"Alice": "Pair of Aces", "Bob": "Full House"})

# 获取总结
summary = recorder.get_summary()
print(summary)

2. 教育工具：帮助新手学习和理解PKP规则及技巧

我们可以使用简单的命令行界面来实现这个教育工具。

def learn_poker_rules():
    print("欢迎学习PK规则!")
    print("1. 德州PK")
    print("2. 桥牌")
    choice = input("请选择要了解的游戏类型（输入数字）: ")

    if choice == '1':
        print("德州PK规则：...")
        print("技巧提示：...")
    elif choice == '2':
        print("桥牌规则：...")
        print("技巧提示：...")
    else:
        print("无效选择，请重新开始。")

# 示例用法
learn_poker_rules()

3. 娱乐设备：创建智能PK桌，实时显示每位玩家的手牌信息

假设我们有一个前端网页，可以通过WebSocket与Python后端通讯，以下是一个简单的实现思路。

后端 (Python Flask + WebSocket)

from flask import Flask, render_template
import asyncio
import websockets

app = Flask(__name__)

players = {
    "Alice": "5H, 7D",
    "Bob": "8C, 9S"
}

async def notify_clients():
    async with websockets.serve(handler, "localhost", 6789):
        await asyncio.Future()  # Run forever

async def handler(websocket, path):
    while True:
        message = await websocket.recv()
        if message == "get_cards":
            await websocket.send(str(players))

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

if __name__ == "__main__":
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(asyncio.gather(app.run(), notify_clients()))

前端 (HTML + JavaScript)

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>智能PK桌</title>
</head>
<body>
    <h1>智能PK桌</h1>
    <button onclick="getCards()">获取手牌信息</button>
    <div id="cards"></div>

    <script>
        let socket = new WebSocket("ws://localhost:6789");

        socket.onmessage = function(event) {
            let cards = JSON.parse(event.data);
            document.getElementById("cards").innerText = JSON.stringify(cards);
        };

        function getCards() {
            socket.send("get_cards");
        }
    </script>
</body>
</html>

以上代码分别展示了如何实现自动记录和分析PKP游戏进展、教育新手学习PKP规则以及创建智能PK桌。

原理解释

PKP识别系统主要包括以下几个步骤：

  1. 图像预处理：对输入图像进行灰度化、二值化处理，以突出PKP区域。
  2. 轮廓检测：使用轮廓检测算法找到PKP的外边界。
  3. 透视变换：通过透视变换将PKP区域校正为标准平面视角。
  4. 特征提取：从校正后的PKP图像中提取数字和花色的特征。
  5. 模式识别：使用模式匹配或机器学习算法识别PKP的点数和花色。

算法原理流程图

+---------------------+
|   输入PKP图像    |
+---------+-----------+
          |
          v
+---------+-----------+
|     图像预处理      |
| (灰度化, 二值化)    |
+---------+-----------+
          |
          v
+---------+-----------+
|     轮廓检测        |
+---------+-----------+
          |
          v
+---------+-----------+
|    透视变换         |
+---------+-----------+
          |
          v
+---------+-----------+
|    特征提取         |
+---------+-----------+
          |
          v
+---------+-----------+
|    模式识别         |
+---------+-----------+
          |
          v
+---------+-----------+
| 输出PKP点数和花色|
+---------------------+

算法原理解释

  1. 图像预处理：将彩色图像转换为灰度图像，通过阈值化操作将PKP区域与背景分离。
  2. 轮廓检测：使用Canny边缘检测算法找到所有轮廓，并通过面积过滤找到最大轮廓即PKP轮廓。
  3. 透视变换：根据轮廓的四个顶点位置，使用透视变换将PKP区域校正为标准矩形。
  4. 特征提取：裁剪出PKP的数字和花色区域，使用模板匹配或其他特征提取方法提取其特征。
  5. 模式识别：利用预训练模型或模板库进行模式匹配，识别出PKP的具体点数和花色。

实际详细应用代码示例实现

前提条件

  • 安装OpenCV 4.5.0
  • 配置Android开发环境（如Android Studio）

代码示例

// MainActivity.java

import org.opencv.android.BaseLoaderCallback;
import org.opencv.android.LoaderCallbackInterface;
import org.opencv.android.OpenCVLoader;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfPoint;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

import java.util.List;

public class MainActivity extends AppCompatActivity {
    private CameraView cameraView;

    private BaseLoaderCallback mLoaderCallback = new BaseLoaderCallback(this) {
        @Override
        public void onManagerConnected(int status) {
            switch (status) {
                case LoaderCallbackInterface.SUCCESS:
                    // OpenCV loaded successfully
                    cameraView.enableView();
                    break;
                default:
                    super.onManagerConnected(status);
                    break;
            }
        }
    };

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
        cameraView = findViewById(R.id.camera_view);
        cameraView.setCvCameraViewListener(cameraListener);
    }

    @Override
    public void onResume() {
        super.onResume();
        if (!OpenCVLoader.initDebug()) {
            Log.d(TAG, "Internal OpenCV library not found. Using OpenCV Manager for initialization");
            OpenCVLoader.initAsync(OpenCVLoader.OPENCV_VERSION_3_0_0, this, mLoaderCallback);
        } else {
            Log.d(TAG, "OpenCV library found inside package. Using it!");
            mLoaderCallback.onManagerConnected(LoaderCallbackInterface.SUCCESS);
        }
    }

    private final CvCameraViewListener2 cameraListener = new CvCameraViewListener2() {
        @Override
        public void onCameraViewStarted(int width, int height) {}

        @Override
        public void onCameraViewStopped() {}

        @Override
        public Mat onCameraFrame(CvCameraViewFrame inputFrame) {
            Mat rgba = inputFrame.rgba();
            // 执行PK识别逻辑
            Mat gray = new Mat();
            Imgproc.cvtColor(rgba, gray, Imgproc.COLOR_RGBA2GRAY);
            // ... 识别逻辑省略 ...
            return rgba;
        }
    };
}

测试代码

// TestMainActivity.java

import org.junit.Test;
import static org.junit.Assert.*;

public class TestMainActivity {
    @Test
    public void testCardRecognition() {
        // 模拟摄像头输入
        Mat testImage = Imgcodecs.imread("test_image.jpg");
        Mat processedImage = processImage(testImage);
        
        // 验证识别结果
        String cardNumber = detectCardNumber(processedImage);
        assertEquals("A", cardNumber); // 示例验证
    }
}

部署场景

  • 直接在安卓设备上运行应用程序，启动摄像头视图进行实时PKP识别。
  • 可以将识别结果展示在UI中，或者发送到后台服务器进行进一步处理。

材料链接

总结

本文介绍了如何在Android平台使用OpenCV 4.5.0实现PKP识别。通过图像预处理、轮廓检测、透视变换、特征提取和模式识别等步骤，可以有效地识别PKP的点数和花色。提供了基本的代码示例和测试代码，并给出了部署场景。

未来展望

  • 提升识别精度：利用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN），提升PKP识别的准确性。
  • 丰富识别种类：扩展识别系统，支持更多类型的卡片和标记。
  • 优化性能：在低功耗设备上优化算法，提高实时处理性能。
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