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);}
}

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