Извлечение сопредельных стран из изображения с использованием Python

Вопрос или проблема

Я хочу создать игру, похожую на “Risk”, используя нарисованные карты, которые выглядят как это.

Мне нужно извлечь все страны и их соседние страны, чтобы понять, какие страны пользователь может атаковать.

Пока что мне не удалось разобраться, как это сделать.

Я не нашел ничего, связанного с этой темой в интернете, а использование коллизий или проверка на наложение границ не сработало. Кроме того, я не нашел хорошего способа извлечь страны и их границы.

Один из способов (если как-то удастся извлечь границы для каждой страны правильно) – проверить, имеют ли две страны общую границу, потому что если да, то они соседние. как это.

Ответ или решение

Для решения задачи извлечения соседних стран из изображений, подобных приведенным на ваших рисунках, можно воспользоваться методами компьютерного зрения и обработки изображений с использованием языка программирования Python. Вот пошаговое руководство, чтобы достичь этой цели.

Шаг 1: Подготовка окружения

Убедитесь, что у вас установлены необходимые библиотеки. Вам понадобятся следующие пакеты:

pip install opencv-python numpy matplotlib

Шаг 2: Загрузка и предобработка изображения

Сначала загрузите изображение вашей карты и выполните предобработку, чтобы выделить контуры стран.

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Загружаем изображение
image = cv2.imread('path_to_your_map_image.png')

# Преобразуем в серый цвет
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Применяем гауссово размытие для устранения шума
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# Находим контуры
edges = cv2.Canny(blurred, 100, 200)

# Находим контуры на изображении
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

Шаг 3: Определение стран и их границ

Каждый контур будет представлять страну. Вы можете включить дополнительную логику для извлечения информации о контуре, такой как координаты и форму.

countries = []

for cnt in contours:
    # Получаем границы контура
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
    countries.append({
        'contour': cnt,
        'bounding_box': (x, y, w, h)
    })

Шаг 4: Определение соседей

Для нахождения соседей можно проверить, пересекаются ли границы двух стран. Это можно сделать, используя функции, такие как cv2.intersectConvexConvex().

neighbors = {}

for i in range(len(countries)):
    neighbors[i] = []
    for j in range(len(countries)):
        if i != j:  # Не сравниваем страну саму с собой
            # Проверяем пересечение
            if cv2.contourArea(countries[i]['contour']) > 0 and cv2.contourArea(countries[j]['contour']) > 0:
                intersection = cv2.intersectConvexConvex(countries[i]['contour'], countries[j]['contour'])[0]
                if intersection > 0:
                    neighbors[i].append(j)

Шаг 5: Визуализация результатов

Чтобы понять, какие страны являются соседями, вы можете визуализировать их с помощью matplotlib.

# Визуализация карт, показывающая соседей
for i, country in enumerate(countries):
    plt.figure()
    plt.imshow(cv2.drawContours(image.copy(), [country['contour']], -1, (0, 255, 0), 3))
    plt.title(f'Country {i} neighbors: {neighbors[i]}')
    plt.show()

Заключение

В итоге вы сможете получить список стран и их соседей, проанализировав контуры на карте. Этот процесс потребует доработки в зависимости от конкретных изображений, которые вы используете, и может потребовать настройки параметров предобработки и извлечения границ.

Возможно, вам также понадобится реализовать более сложные алгоритмы для улучшения точности, такие как применение глубокого обучения для сегментации изображений, если простые методы обработки не дают удовлетворительных результатов.

Оцените материал
Добавить комментарий

Капча загружается...