以前自己写过搜索华容道的最优解程序，想起来真是效率感人＞﹏＜，虽然如此，但是全是自己独立完成的，心里还是很高兴的，现在在微信小程序中看到了华容道，决定要再写一次华容道的程序。
这次看了网上的华容道程序，修改自许剑伟先生(福建莆田第十中学)的华容道程序(又是C语言，又是不友好的变量命名，看得我好辛苦≡(▔﹏▔)≡)
程序支持棋子三种移动类型

同一颗棋子为一步
直线为一步
一格为一步
目录
- 盘面分析
- - 基本样本
  - 示例
- 感知哈希算法
- - 1. 缩小图片尺寸
  - 2.转为灰度图片
  - 3.计算平均值
  - 4.比较像素的灰度
  - 5.计算hash值
- 代码

盘面分析

这一步是将图片转为数组盘面，以前是采用取特定的点的颜色，确定棋子的类型，效果不是很好，这次使用的是图片相识算法，用了最简单的图片感知算法，效果非常好，也是因为图片比较简单的关系

基本样本

基本样本来源，包含了所有的横、竖棋子

 private final static String[][] HASH_CODE = {// 兵{"3878EEDACB8BBEA1", "387CCEDACA8BBEA1", "387CCADACA8BBEA1", "387CEADACA8BBEA1", "3878D6DACBC9BE81","3858D2DACBC9BE81", "3878D6DACB89BEA1", "387CD2DACBC9BEA1"},// 横将{"F9FAFB71238283C1", "030200E1F7F5F3FB", "0F0C1199E3E2F7E7", "F7F2F9F8FB720B09", "F9F9FBF3E3E1E0C0"},// 竖将{"C793BB9CB05C2E13", "7F7FFBB5980182AE", "EFF72707278DCDDB", "6EB79B075842073B", "DB91ADA1986E7E2A"},// 曹操{"E082810E04008FCF"}};

示例

↓

10,  1,  5,  5,
10, 15, 15,  0,
11, 15, 15, 12,
11,  0, 13, 12,2,  3, 13,  4

感知哈希算法

1. 缩小图片尺寸

这一步的作用是去除各种图片尺寸和图片比例的差异, 只保留结构、明暗等基本信息

2.转为灰度图片

简化色彩
1，2步直接使用下面代码完成

 BufferedImage part = new BufferedImage(8, 8, BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY);

3.计算平均值

计算所有像素的灰度平均值

 /*** 计算数组平均值* @param rgb* @return*/public static double average(int[] rgb) {double sum = 0;for (int i = 0; i < rgb.length; i++) {sum += rgb[i];}return sum / rgb.length;}

4.比较像素的灰度

将每个像素的灰度，与平均值进行比较。大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0

    private static int[] rgbToBinariesHashCode(int[] rgb) {int[] hashCode = new int[rgb.length];double average = KlotskiNodeUtil.average(rgb);for (int i = 0; i < rgb.length; i++) {if (rgb[i] >= average) {hashCode[i] = 1;}}return hashCode;}/*** 二进制数组转16进制字符* @param binaries* @return*/public static String binariesToHex(int[] binaries) {char[] hashCode = new char[binaries.length >> 2];for (int i = 0, j = 0; i < binaries.length; i += 4, j++) {int sum = (binaries[i] << 3) + (binaries[i + 1] << 2) + (binaries[i + 2] << 1) + binaries[i + 3];switch (sum) {case 0:hashCode[j] = '0';break;case 1:hashCode[j] = '1';break;case 2:hashCode[j] = '2';break;case 3:hashCode[j] = '3';break;case 4:hashCode[j] = '4';break;case 5:hashCode[j] = '5';break;case 6:hashCode[j] = '6';break;case 7:hashCode[j] = '7';break;case 8:hashCode[j] = '8';break;case 9:hashCode[j] = '9';break;case 10:hashCode[j] = 'A';break;case 11:hashCode[j] = 'B';break;case 12:hashCode[j] = 'C';break;case 13:hashCode[j] = 'D';break;case 14:hashCode[j] = 'E';break;case 15:hashCode[j] = 'F';break;default:}}return String.valueOf(hashCode);}

5.计算hash值

将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数(转16进制)，这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要，只要保证所有图片都采用同样次序就行了
得到指纹以后，就可以对比不同的图片，看看64位中有多少位是不一样的。在理论上，这等同于计算”汉明距离”（Hamming distance）。如果不相同的数据位不超过5，就说明两张图片很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图片

    private final static char[] INDEX_TO_CHAR_TYPE = {KlotskiNodeUtil.E, KlotskiNodeUtil.S,KlotskiNodeUtil.H, KlotskiNodeUtil.V, KlotskiNodeUtil.T};/*** 汉明距离* @param hashCode* @return*/private static char hanMingDifference(String hashCode) {int difference = 16, index = 0;for (int i = 0; i < HASH_CODE.length; i++) {for (int j = 0; j < HASH_CODE[i].length; j++) {int count = 0;for (int k = 0; k < HASH_CODE[i][j].length(); k++) {if (HASH_CODE[i][j].charAt(k) != hashCode.charAt(k)) {count++;}}// 取最近接近的棋子类型if (count < 10 && count < difference) {index = i + 1;difference = count;}}}return INDEX_TO_CHAR_TYPE[index];}

代码

GitHub

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