library

keyboard, pyautogui, pygetwindow　の３つをpipインストールする。

import keyboard as kb
import pyautogui as ag
import numpy as np
from PIL import Image,ImageDraw

前のステップで取り込んだサンプル画像を使用します。

im = Image.open("all1920x1080.png")
im

グレーに変換します。

im1=im.convert('L')
im1

二値化します。閾値は80くらいで良さそうです。
0 black
255 white

im2=im1.point(lambda x: 0 if x < 80 else 255)
im2

zone recognition

w,h = im1.size
print(w,h)

1920 1080

Zone stage

左側1/8から3/8　を対象に検索する

x1 = w//8
y1 = h//12
lx = x1
rx = x1*3
uy = y1
ly = y1*11
for i in range(x1,x1*3):
    uy1 = y1*11
    ly1 = y1 
    l_max = 0
    l = 0
    for j in range(y1,y1*11):
        gs = im1.getpixel((i,j))
        if gs < 80: # black
            l+=1
            if l > l_max:
                uy1 = j-l
                ly1 = j
                l_max = l
        else: #white
            l = 0
    if l_max>y1 * 5:
        uy = uy1
        ly = ly1
        lx = i
        break

for i in range(x1*3,x1,-1):
    uy1 = y1*11
    ly1 = y1 
    l_max = 0
    l = 0
    for j in range(y1,y1*11):
        gs = im1.getpixel((i,j))
        if gs < 80: # black
            l+=1
            if l > l_max:
                uy1 = j-l
                ly1 = j
                l_max = l
        else: #white
            l = 0
    if l_max > y1 * 5:
        rx = i
        break
puyo_w = (rx-lx)//6
puyo_h = (ly-uy)//12
print(lx,uy,rx,ly,puyo_w,puyo_h)

272 158 668 882 66 60

## zone next puyo

lx1 = rx + puyo_w
rx1 = rx + puyo_w
uy1 = uy
ly1 = uy + int(puyo_h*1.1) * 2
t_uy1 = uy1 + int(puyo_h*0.5)
t_ly1 = ly1 - int(puyo_h*0.5)

for i in range(lx1,lx1-puyo_w,-1):
    l = 0
    for j in range(t_uy1,t_ly1):
        gs = im1.getpixel((i,j))
        if gs > 250: # white
            l+=1
    if l == (t_ly1-t_uy1):
        lx1 = i
        break

for i in range(rx1,rx1+puyo_w):
    l = 0
    for j in range(t_uy1,t_ly1):
        gs = im1.getpixel((i,j))
        if gs > 250: # white
            l+=1
    if l == (t_ly1-t_uy1):
        rx1 = i
        break
c_x1 = int((lx1 + rx1)*0.5)
lx1 = c_x1 - int(puyo_w*0.55)
rx1 = c_x1 + int(puyo_w*0.55)

print(lx1,uy1,rx1,ly1)

715 158 787 290

zone 2nd next puyo

lx2 = rx + puyo_w * 2
rx2 = rx + puyo_w * 2
ly2 = uy + puyo_h * 4
uy2 = ly2 - int(puyo_h*0.9) * 2

t_ly2 = ly2
t_uy2 = ly2 - int(puyo_h*0.9)

for i in range(lx2,lx2-puyo_w,-1):
    l = 0
    for j in range(t_uy2,t_ly2):
        gs = im1.getpixel((i,j))
        if gs > 250: # white
            l+=1
    if l == (t_ly2-t_uy2):
        lx2 = i
        break

for i in range(rx2,rx2+puyo_w):
    l = 0
    for j in range(t_uy2,t_ly2):
        gs = im1.getpixel((i,j))
        if gs > 250: # white
            l+=1
    if l == (t_ly2-t_uy2):
        rx2 = i
        break
c_x2 = int((lx2 + rx2)*0.5)
lx2 = c_x2 - int(puyo_w*0.45)
rx2 = c_x2 + int(puyo_w*0.45)

print(lx2,uy2,rx2,ly2)

767 290 825 398


draw = ImageDraw.Draw(im) # 矩形の描画の準備

rectcolor = (255, 0, 0) # 矩形の色(RGB)。red
linewidth = 4 # 線の太さ
draw.rectangle([(lx, uy), (rx, ly)], \
               outline=rectcolor, width=linewidth) # stage

draw.rectangle([(lx1, uy1), (rx1, ly1)], \
               outline=rectcolor, width=linewidth) # next puyo
draw.rectangle([(lx2, uy2), (rx2,ly2)], 
               outline=rectcolor, width=linewidth) # next puyo

im

認識できているようです。

　ぷよぷよプログラミングAI学習システムは、中高生の自己調整学習に向けて開発されました。
　どうやって、Chromebookで、１０分で、素敵な人工知能を作れるのでしょうか？
　秘密は、３つ。
　１　jupyter liteで、webクライアントがpythonコードを実行
　２　超軽量な機械学習フレームワークdezeroを採用
　３　ぷよぷよのstageとactionがコンパクト

library

zone recognition

Zone stage

zone 2nd next puyo

Github&X

ぷよぷよプログラミングAI学習用まとめ