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：
for(int i=0;i<rows;i++)
{
for(int j=0;j<cols;j++)
{
Mat SourceRoi=Sourceimage(Rect(j*Roicols,i*Roirows,Roicols-1,Roirows-1));
arraryimage.push_back(SourceRoi);
}
}
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：
//*******************************************************************//
//随机调换所有的子图像序列的位置，用于在 Splite image中显示
//*******************************************************************//
void Randarrary( vector<Mat>& vectorMat)
{
for(int i=0;i<vectorMat.size();i++)
{
srand(int(time(0)));
int a=rand()%(vectorMat.size()-i)+i;
swap(vectorMat[i],vectorMat[a]);
}
}
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”
//*******************************************************************//
//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
//*******************************************************************//
void OnMouseAction(int event,int x,int y,int flags,void *ustc)
{
if(event==CV_EVENT_LBUTTONDOWN)
{
Mat RoiSpilte,RoiSource;
int rows=(y/Roirows)*Roirows;
int clos=(x/Roicols)*Roicols;
RoiSpilte=Spilteimage(Rect(clos,rows,Roicols,Roirows));
imshow("Slice",RoiSpilte);
Mat image=Mat::zeros(Sourceimage.rows-Roirows,Sourceimage.cols-Roicols,CV_32FC1);
matchTemplate(Sourceimage,RoiSpilte,image,1);
normalize(image,image,0,1,NORM_MINMAX);
double minV=0;
double maxV=0;
Point minP,maxP;
minMaxLoc(image,&minV,&maxV,&minP,&maxP);
//Mat ROIS=Sourceimage(Rect(maxP.x,maxP.y,Roicols,Roirows));
Mat ROIDst=Dstimage(Rect(minP.x,minP.y,Roicols,Roirows));
addWeighted(ROIDst,0,RoiSpilte,1,0,ROIDst,-1);
imshow("Jigsaw image",Dstimage);
}
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：
#include "core/core.hpp"
#include "highgui/highgui.hpp"
#include "imgproc/imgproc.hpp"
#include <time.h>
using namespace cv;
Mat Sourceimage,Spilteimage,Rebuildimage,Dstimage;
int rows,cols;
int Roirows,Roicols;
vector<Mat>arraryimage;
void Randarrary( vector<Mat> &vectorMat); //随机排列子图像序列函数
static int vectornumber=0;
void OnMouseAction(int event,int x,int y,int flags,void *ustc); //鼠标回调事件函数
int main(int argc,char*argv[])
{
Sourceimage=imread(argv[1]);
imshow("Source image",Sourceimage);
rows=atoi(argv[2]);
cols=atoi(argv[3]);
Roirows=Sourceimage.rows/rows;
Roicols=Sourceimage.cols/cols;
Spilteimage=Mat::zeros(Sourceimage.rows,Sourceimage.cols,Sourceimage.type());
Dstimage=Mat::zeros(Sourceimage.rows,Sourceimage.cols,Sourceimage.type());
for(int i=0;i<rows;i++)
{
for(int j=0;j<cols;j++)
{
Mat SourceRoi=Sourceimage(Rect(j*Roicols,i*Roirows,Roicols-1,Roirows-1));
arraryimage.push_back(SourceRoi);
}
}
// 随机函数
Randarrary( arraryimage);
for(int i=0;i<rows;i++)
{
for(int j=0;j<cols;j++)
{
Mat SpilterRoi=Spilteimage(Rect(j*Roicols,i*Roirows,Roicols-1,Roirows-1));
addWeighted(SpilterRoi,0,arraryimage[vectornumber],1,0,SpilterRoi);
vectornumber++;
imshow("Splite image",Spilteimage);
waitKey(150);
}
}
setMouseCallback("Splite image",OnMouseAction);
waitKey();
}
//*******************************************************************//
//随机调换所有的子图像序列的位置，用于在 Splite image中显示
//*******************************************************************//
void Randarrary( vector<Mat>& vectorMat)
{
for(int i=0;i<vectorMat.size();i++)
{
srand(int(time(0)));
int a=rand()%(vectorMat.size()-i)+i;
swap(vectorMat[i],vectorMat[a]);
}
}
//*******************************************************************//
//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
//*******************************************************************//
void OnMouseAction(int event,int x,int y,int flags,void *ustc)
{
if(event==CV_EVENT_LBUTTONDOWN)
{
Mat RoiSpilte,RoiSource;
int rows=(y/Roirows)*Roirows;
int clos=(x/Roicols)*Roicols;
RoiSpilte=Spilteimage(Rect(clos,rows,Roicols,Roirows));
imshow("Slice",RoiSpilte);
Mat image=Mat::zeros(Sourceimage.rows-Roirows,Sourceimage.cols-Roicols,CV_32FC1);
matchTemplate(Sourceimage,RoiSpilte,image,1);
normalize(image,image,0,1,NORM_MINMAX);
double minV=0;
double maxV=0;
Point minP,maxP;
minMaxLoc(image,&minV,&maxV,&minP,&maxP);
Mat ROIDst=Dstimage(Rect(minP.x,minP.y,Roicols,Roirows));
addWeighted(ROIDst,0,RoiSpilte,1,0,ROIDst,-1);
imshow("Jigsaw image",Dstimage);
}
}
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。
