在 Python 中使用 OpenCV 構建 Color Catcher 遊戲

2023-05-19 18:40:12    編輯: robot
導讀 介紹 你是否曾經想在 Python 中使用 OpenCV 創建自己的遊戲? 今天我們將構建一個名爲 Color Catcher 的遊戲,該遊戲挑战玩家使用手部跟蹤機制接住從屏幕頂部掉落的彩球。 設置...

介紹

你是否曾經想在 Python 中使用 OpenCV 創建自己的遊戲?

今天我們將構建一個名爲 Color Catcher 的遊戲,該遊戲挑战玩家使用手部跟蹤機制接住從屏幕頂部掉落的彩球。

設置遊戲窗口

構建遊戲的第一步是使用 OpenCV 設置遊戲窗口。我們將定義窗口大小、創建窗口並設置其在屏幕上的位置:

# Set up the game window

window_size = (640, 480)

window_name = 'Color Catcher'

cv2.namedWindow(window_name)

cv2.moveWindow(window_name, 0, 0)

定義遊戲對象

接下來,我們將定義遊戲對象。在 Color Catcher 中,我們有兩個主要的遊戲對象:捕手和球。

捕手是玩家用手移動的矩形,而球是從屏幕頂部落下的隨機生成的圓圈。我們將定義這些遊戲對象的屬性:

# Set up the game objects

catcher_color = (0, 0, 255)

catcher_width = 100

catcher_height = 20

catcher_position = np.array([window_size[0]//2, window_size[1]-catcher_height], dtype=int)

catcher_velocity = np.array([10, 0], dtype=int)

ball_radius = 20

ball_speed = 5

ball_colors = [(0, 255, 0), (255, 0, 0), (0, 0, 255)]

balls = []

score = 0

從網絡攝像頭捕獲視頻

爲了跟蹤玩家的手部動作,我們需要使用 OpenCV 從網絡攝像頭捕獲視頻。

我們將創建一個視頻捕獲設備並循環播放視頻的每一幀:

# Set up the video capture device

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:

    # Read a frame from the video capture device

    ret, frame = cap.read()

    if not ret:

        break

檢測玩家的手

爲了跟蹤玩家的手部動作,我們將使用 OpenCV 的輪廓檢測功能。首先,我們將每個幀轉換爲灰度並應用閾值以便更容易檢測輪廓:

# Convert the frame to grayscale and apply a threshold

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

接下來,我們將在閾值圖像中找到輪廓,並確定面積最大的輪廓,這應該是玩家的手:

# Find the contours in the thresholded image

contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# Find the contour with the largest area, which should be the hand

if contours:

    hand_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

    hand_hull = cv2.convexHull(hand_contour)

    hand_center = np.mean(hand_contour, axis=0, dtype=int)[0]

移動捕手

一旦我們檢測到玩家手的位置,我們就可以相應地移動捕手。

在代碼中,我們檢查手中心的 x 坐標並將其與接球手位置的 x 坐標進行比較。如果手在接球手的左側,我們通過從接球手的當前位置減去接球手的速度,將接球手向左移動。如果手在捕手的右側,我們通過將捕手的速度添加到其當前位置來將捕手移動到右側。

    if hand_center[0] < catcher_position[0] and catcher_position[0] > 0:

        catcher_position -= catcher_velocity

    elif hand_center[0] > catcher_position[0]+catcher_width and catcher_position[0]+catcher_width < window_size[0]:

        catcher_position += catcher_velocity

生成和移動球:

如果當前比賽中的球數少於五個,我們將生成具有隨機顏色和位置的新球。我們將包含球的顏色、位置和速度的元組附加到balls列表中。

    if len(balls) < 5:

        ball_color = random.choice(ball_colors)

        ball_position = np.array([random.randint(ball_radius, window_size[0]-ball_radius), 0], dtype=int)

        ball_velocity = np.array([0, ball_speed], dtype=int)

        balls.append((ball_color, ball_position, ball_velocity))

然後我們遍歷balls列表中的每個球,通過將其速度添加到其當前位置來更新其位置,並檢查它是否與接球手發生碰撞或擊中遊戲窗口的底部。

如果球與接球手發生碰撞,我們將其從balls列表中移除,增加玩家的得分,然後跳出循環。

如果球擊中了遊戲窗口的底部,我們將其從balls列表中移除並跳出循環。

    for i in range(len(balls)):

        balls[i] = (balls[i][0], balls[i][1]+balls[i][2], balls[i][2])

        ball_position = balls[i][1]

        if ball_position[1]+ball_radius >= catcher_position[1] and 

           ball_position[0] >= catcher_position[0] and 

           ball_position[0] <= catcher_position[0]+catcher_width:

            balls.pop(i)

            score += 1

            break

        elif ball_position[1]+ball_radius >= window_size[1]:

            balls.pop(i)

            break

繪制遊戲對象:

最後,我們使用cv2.rectangle()和cv2.circle()函數在框架上繪制遊戲對象。我們使用np.zeros()創建一個黑色框架,將捕手繪制爲紅色矩形,並將每個球繪制爲彩色圓圈。

我們還使用cv2.putText()函數在框架的左上角顯示玩家的分數。

    frame = np.zeros(window_size+(3,), dtype=np.uint8)

    cv2.rectangle(frame, tuple(catcher_position), tuple(catcher_position+np.array([catcher_width, catcher_height])), catcher_color, -1)

    for ball in balls:

        cv2.circle(frame, tuple(ball[1]), ball_radius, ball[0], -1)

    

    cv2.putText(frame, "Score: {}".format(score), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), 2)

    cv2.imshow(window_name, frame)

退出遊戲:

最後,遊戲循環包含在while循環中。在這個循環中,執行以下任務:

使用cap.read()方法從視頻捕獲設備讀取新幀。處理框架以檢測手區域並相應地移動捕手。如有必要,將生成一個具有隨機顏色和位置的新球。球被移動並檢查是否與接球手發生碰撞。遊戲對象繪制在框架上。框架顯示在屏幕上。循環繼續,直到用戶按下“q”鍵。

按“q”鍵可以退出遊戲。這是使用cv2.waitKey()方法完成的,該方法等待鍵盤事件的給定毫秒數。如果按鍵被按下,該方法返回按鍵的 ASCII 代碼,如果沒有按鍵被按下,則返回 -1。

我們使用按位與運算符 ( &) 提取結果的最低有效 8 位,這爲我們提供了按 256 模的按下鍵的 ASCII 代碼。我們將此值與 'q' 鍵 ( ord('q')) 的 ASCII 代碼進行比較,如果匹配則退出循環。

# Exit the game if the user presses the 'q' key

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

    break

退出循環後,我們分別使用cap.release()和cv2.destroyAllWindows()方法釋放視頻捕獲設備並關閉遊戲窗口。

# Release the video capture device and close the game window

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

就是這樣!你現在應該能夠運行代碼並玩遊戲了。這個遊戲是一個簡單的例子,說明了如何使用計算機視覺來實時控制遊戲對象的移動。當然,還有很大的改進和優化空間,但這應該足以讓你入門。

編碼愉快!

完整代碼:

https://github.com/Yaga987/Computer-Vision/blob/main/CompVisGame.py

       原文標題 : 在 Python 中使用 OpenCV 構建 Color Catcher 遊戲



標題:在 Python 中使用 OpenCV 構建 Color Catcher 遊戲

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