def judgeStartGachi(frame):
''' ガチルール試合開始の判定 '''
# 「4:59」との一致率算出
val = iip.getMatchValue(bin_459, frame, TL_tim, BR_tim)
# 閾値以上ならば試合開始
judge = True if val > thd_val else False
return judge
def judgeRule(frame):
''' ルール表示フレームの判定 '''
# 「ル」一致率算出
val = iip.getMatchValue(bin_ru, frame, TL_ru, BR_ru)
# 閾値以上ならばルール表示
judge = True if val > thd_val else False
return judge
def judgeEnd(frame):
''' 試合終了の判定 '''
# 「FINISH」との一致率算出 ※基準色は黒
val = iip.getMatchValue(bin_fin, frame, TL_fin, BR_fin, 'blk')
# 閾値以上ならば試合終了
judge = True if val > thd_val else False
return judge
def judgeStartTurf(frame):
''' ナワバリ試合開始の判定 '''
# 「2:59」との一致率算出
val = iip.getMatchValue(bin_259, frame, TL_tim, BR_tim)
# 閾値以上ならば試合開始
judge = True if val > thd_val else False
return judge
def judgeResult(frame):
''' リザルト画面の判定 '''
# winとの一致率を算出 ※基準色は黒
val = iip.getMatchValue(bin_win, frame, TL_win, BR_win, 'blk')
# 一致率が閾値より大きければリザルト画面
judge = True if val > thd_val else False
return judge
def judgeJudge(frame):
''' ジャッジ画面の判定 '''
# win, lose両方の一致率を算出
val_win = iip.getMatchValue(bin_win, frame, TL_wol, BR_wol)
val_los = iip.getMatchValue(bin_los, frame, TL_wol, BR_wol)
# 勝敗の一致率を比較
if val_win > val_los:
val = val_win
wol = 'win'
else:
val = val_los
wol = 'lose'
# 一致率が閾値より大きければジャッジ画面
if val > thd_val:
return True, wol
else:
return False, None
def judgeNice(frame):
''' ナイス表示の判別 '''
# 「ナイス」との一致率算出
val = iip.getMatchValue(bin_nice,
frame,
TL_nice,
BR_nice,
threshold=thd_rgb['sgn'],
mask='mask')
# 閾値以上ならばナイス表示
judge = True if val > thd_val else False
return judge, val
def getStatusMap(frame, team_color):
'''
主観視点マップ画面からプレイヤー状態を取得
※自分の状態は判別できない
'''
# 記録リスト 0:dead 1:alive 2:sp
status_list = ['nodata' for i in range(7)]
# 7プレイヤー分
for i in range(7):
# サイズなどのインデックスはiが2以下は0、3以上は1
idx = 0 if i<=2 else 1
# イカランプ座標
TL = TL_map[i]
BR = BR_map[i]
# バツ印の一致率を算出
val_crs = iip.getMatchValue(bin_crs[idx], frame, TL, BR,
team_color[idx], 'hsv', 'mask')
# 一致率が閾値以上ならたおされている
if val_crs > thd_val:
status = 0
# 通常かスペシャル状態か
else:
# スペシャル状態で2値化
val_spw = iip.getMatchValue(bin_spw[idx], frame, TL, BR,
'spw', 'hsv', 'mask')
# 閾値はちょっとゆるめに設定
if val_spw > thd_val * 0.7:
status = 2
else:
status = 1
# 記録
status_list[i] = status
return status_list
def getJudge(frame, rule):
''' ジャッジ数字取得 '''
# ナワバリバトル
if rule == 'turf':
# 単位「%」画像
bin_per = cv2.imread('.\\pbm\\judge_percent.pbm', -1)
# 単位「p」画像
bin_pnt = cv2.imread('.\\pbm\\judge_point_p.pbm', -1)
# 数字画像読み込み
num_per = []
num_pnt = []
for num in range(10):
# パーセント
bin_num = cv2.imread('.\\pbm\\judge_count_' + str(num) + '.pbm',
-1)
num_per.append(bin_num)
# ポイント
bin_num = cv2.imread('.\\pbm\\judge_point_' + str(num) + '.pbm',
-1)
num_pnt.append(bin_num)
# 出力リスト
list_top = [
'percent_alfa', 'percent_bravo', 'point_alfa', 'point_bravo'
]
judge_list = [list_top, [0, 0, 0, 0]]
# アルファとブラボー
for i in range(2):
# パーセントの取得
TL = TL_cnt[i]
BR = BR_cnt[i]
percent = iip.getNumber(frame, TL, BR, num_per, image_unit=bin_per)
# コンピュータの誤差対策に0.1をかけたら丸める
percent = round(percent * 0.1, 1)
# ポイントの取得
TL = TL_pnt[i]
BR = BR_pnt[i]
point = iip.getNumber(frame, TL, BR, num_pnt, image_unit=bin_pnt)
# リストに記録
judge_list[1][i] = percent
judge_list[1][i + 2] = point
# ガチルール
else:
# 「ノックアウト」画像
bin_ko = cv2.imread('.\\pbm\\judge_ko.pbm', -1)
# 「カウント」画像
bin_cnt = cv2.imread('.\\pbm\\judge_count.pbm', -1)
# 数字画像読み込み
num_cnt = []
for num in range(10):
bin_num = cv2.imread('.\\pbm\\judge_count_' + str(num) + '.pbm',
-1)
num_cnt.append(bin_num)
# 出力リスト
list_top = ['count_alfa', 'count_bravo', 'point_alfa', 'point_bravo']
judge_list = [list_top, [0, 0, 0, 0]]
# アルファとブラボー
for i in range(2):
# 「ノックアウト」との一致率を算出
TL = TL_cnt[i]
BR = BR_cnt[i]
val_ko = iip.getMatchValue(bin_ko, frame, TL, BR)
# 閾値以上ならばノックアウト
if val_ko > thd_val:
count = 'ko'
point = 500
else:
# カウントの取得
TL = TL_cnt[i]
BR = BR_cnt[i]
count = iip.getNumber(frame,
TL,
BR,
num_cnt,
image_unit=bin_cnt)
if count >= 0:
point = count * 5
else:
point = 0
# リストに記録
judge_list[1][i] = count
judge_list[1][i + 2] = point
return judge_list