opencv 拼图（图片拼图板游戏）

80后可能还对儿时玩过的一种经典木质的拼图板游戏记忆犹新，一般是一种4*4或5*5规格的手持活动板，通过挪动每个小板子的位置，拼出来板子上完整的图像，那时候还没有网吧，手机也还是大哥大的天下，所以这也可以算得上是最早的“手游”了吧……

简单的就是经典的，现在的Windows 7小工具里还保留了这个小游戏，当然你可能从来没有留意过~，就是下边的这个：

可以在控制面板->外观->桌面小工具里调出来。

这里准备用opencv里的模板匹配，通过鼠标响应事件来实现这个小游戏。

首先第一步是对图像按照传入的行列参数分割，并把分割出来的行*列个个数的子图像在另一空白图像中显示出来：

1. for(int i=0;i<rows;i++)
2. {
3. for(int j=0;j<cols;j++)
4. {
5. Mat SourceRoi=Sourceimage(Rect(j*Roicols,i*Roirows,Roicols-1,Roirows-1));
6. arraryimage.push_back(SourceRoi);
8. }
9. }

rows和cols分别是用户定义的行列数，arraryimage是定义的 vector<Mat>类型的向量。
分割完之后需要把这些子图像随机的显示在另一空白图像中，这里写了一个生成指定区间里的不重复的随机数来实现：

1. //*******************************************************************//
2. //随机调换所有的子图像序列的位置，用于在 Splite image中显示
3. //*******************************************************************//
4. void Randarrary( vector<Mat>& vectorMat)
5. {
6. for(int i=0;i<vectorMat.size();i++)
7. {
8. srand(int(time(0)));
9. int a=rand()%(vectorMat.size()-i)+i;
10. swap(vectorMat[i],vectorMat[a]);
11. }
13. }

C++中使用rand()生成随机数记得先定义种子，不然系统会默认种子为1，这样每次生成的随机序列都是一样的，第一个随机数永远是41，关于rand()以后再说一说。
每生成一个随机数，就把该随机数作下标的向量元素跟第一个元素对换，实现生成不重复的随机数。

所有分割出来的子图像按随机顺序组成了“Splite image”图像后，通过鼠标单击事件响应函数，定位到鼠标单击点坐在的子图像，并把该子图像用模板匹配方法在原图像中定位出位置，最后合成到目标图像“Jigsaw image”

1. //*******************************************************************//
2. //鼠标回调函数，用于获取需要查找的子图像在原图像中的位置，并在叠加显示在目标图像中
3. //*******************************************************************//
4. void OnMouseAction(int event,int x,int y,int flags,void *ustc)
5. {
6. if(event==CV_EVENT_LBUTTONDOWN)
7. {
8. Mat RoiSpilte,RoiSource;
9. int rows=(y/Roirows)*Roirows;
10. int clos=(x/Roicols)*Roicols;
12. RoiSpilte=Spilteimage(Rect(clos,rows,Roicols,Roirows));
13. imshow("Slice",RoiSpilte);
15. Mat image=Mat::zeros(Sourceimage.rows-Roirows,Sourceimage.cols-Roicols,CV_32FC1);
16. matchTemplate(Sourceimage,RoiSpilte,image,1);
17. normalize(image,image,0,1,NORM_MINMAX);
19. double minV=0;
20. double maxV=0;
21. Point minP,maxP;
23. minMaxLoc(image,&minV,&maxV,&minP,&maxP);
25. //Mat ROIS=Sourceimage(Rect(maxP.x,maxP.y,Roicols,Roirows));
26. Mat ROIDst=Dstimage(Rect(minP.x,minP.y,Roicols,Roirows));
27. addWeighted(ROIDst,0,RoiSpilte,1,0,ROIDst,-1);
28. imshow("Jigsaw image",Dstimage);
30. }

原图像:

行列分割后的图像，子图像位置随机分布：

单击Splite image图像中的子图像，叠加该子图像到目标图像上，子图像位置通过模板匹配方法在原图像中定位：

完成后效果：

为了清楚显示边界，每个子图像在行列上都减了一个像素，所以上图可见黑色线条。

完整程序：

1. #include "core/core.hpp"
2. #include "highgui/highgui.hpp"
3. #include "imgproc/imgproc.hpp"
4. #include <time.h>
6. using namespace cv;
8. Mat Sourceimage,Spilteimage,Rebuildimage,Dstimage;
9. int rows,cols;
10. int Roirows,Roicols;
11. vector<Mat>arraryimage;
12. void Randarrary( vector<Mat> &vectorMat); //随机排列子图像序列函数
13. static int vectornumber=0;
14. void OnMouseAction(int event,int x,int y,int flags,void *ustc); //鼠标回调事件函数
16. int main(int argc,char*argv[])
17. {
18. Sourceimage=imread(argv[1]);
19. imshow("Source image",Sourceimage);
20. rows=atoi(argv[2]);
21. cols=atoi(argv[3]);
22. Roirows=Sourceimage.rows/rows;
23. Roicols=Sourceimage.cols/cols;
24. Spilteimage=Mat::zeros(Sourceimage.rows,Sourceimage.cols,Sourceimage.type());
25. Dstimage=Mat::zeros(Sourceimage.rows,Sourceimage.cols,Sourceimage.type());
26. for(int i=0;i<rows;i++)
27. {
28. for(int j=0;j<cols;j++)
29. {
30. Mat SourceRoi=Sourceimage(Rect(j*Roicols,i*Roirows,Roicols-1,Roirows-1));
31. arraryimage.push_back(SourceRoi);
32. }
33. }
34. // 随机函数
35. Randarrary( arraryimage);
37. for(int i=0;i<rows;i++)
38. {
39. for(int j=0;j<cols;j++)
40. {
41. Mat SpilterRoi=Spilteimage(Rect(j*Roicols,i*Roirows,Roicols-1,Roirows-1));
42. addWeighted(SpilterRoi,0,arraryimage[vectornumber],1,0,SpilterRoi);
43. vectornumber++;
44. imshow("Splite image",Spilteimage);
45. waitKey(150);
46. }
47. }
48. setMouseCallback("Splite image",OnMouseAction);
49. waitKey();
51. }
53. //*******************************************************************//
54. //随机调换所有的子图像序列的位置，用于在 Splite image中显示
55. //*******************************************************************//
56. void Randarrary( vector<Mat>& vectorMat)
57. {
58. for(int i=0;i<vectorMat.size();i++)
59. {
60. srand(int(time(0)));
61. int a=rand()%(vectorMat.size()-i)+i;
62. swap(vectorMat[i],vectorMat[a]);
63. }
65. }
67. //*******************************************************************//
68. //鼠标回调函数，用于获取需要查找的子图像在原图像中的位置，并在叠加显示在目标图像中
69. //*******************************************************************//
70. void OnMouseAction(int event,int x,int y,int flags,void *ustc)
71. {
72. if(event==CV_EVENT_LBUTTONDOWN)
73. {
74. Mat RoiSpilte,RoiSource;
75. int rows=(y/Roirows)*Roirows;
76. int clos=(x/Roicols)*Roicols;
78. RoiSpilte=Spilteimage(Rect(clos,rows,Roicols,Roirows));
79. imshow("Slice",RoiSpilte);
81. Mat image=Mat::zeros(Sourceimage.rows-Roirows,Sourceimage.cols-Roicols,CV_32FC1);
82. matchTemplate(Sourceimage,RoiSpilte,image,1);
83. normalize(image,image,0,1,NORM_MINMAX);
85. double minV=0;
86. double maxV=0;
87. Point minP,maxP;
89. minMaxLoc(image,&minV,&maxV,&minP,&maxP);
91. Mat ROIDst=Dstimage(Rect(minP.x,minP.y,Roicols,Roirows));
92. addWeighted(ROIDst,0,RoiSpilte,1,0,ROIDst,-1);
93. imshow("Jigsaw image",Dstimage);
94. }
95. }

资源文件和Code也可以在点击这里拼图板小游戏

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

原文链接：https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52069043

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