# 开局托儿所，干了个饭

**Repository Path**: wurenzaiting/5ml

## Basic Information

- **Project Name**: 开局托儿所，干了个饭
- **Description**: 小程序开局托儿所，干了个饭。游戏图像识别类辅助，仅作为娱乐学习使用。
运行系统显示分辨率：1920*1080
缩放：100%

- **Primary Language**: Python
- **License**: GPL-3.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 2
- **Forks**: 0
- **Created**: 2024-03-18
- **Last Updated**: 2026-01-26

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README



Based on the project structure and code map, I can see this is a chess-related analysis and automation project. Let me create a comprehensive README.md file:

```markdown
# 5ml 象棋识别与自动操作项目

## 项目简介

本项目是一个象棋（围棋/棋类）图像识别与自动操作工具集。主要功能包括棋盘识别、棋子分割、模板匹配以及自动点击操作。适用于棋类游戏辅助分析、自动化测试等场景。

## 功能特性

- **棋盘分割** (`ceshi.py`)
  - 支持将棋盘图像分割成指定行数和列数
  - 适用于各种规格的棋盘

- **评分矩形算法** (`suanfa5.py`)
  - 查找所有符合条件的评分矩形区域
  - 应用评分算法评估矩形区域
  - 支持多线程并行处理
  - 带超时机制的最优解查找

- **模板匹配** (`muban/`)
  - 提供9种模板图片用于图像识别匹配
  - 支持棋子识别与定位

- **棋子分割** (`fenge/`)
  - 包含分割好的棋子样本图片
  - 10号和11号棋子样本各9张

- **自动点击** (`zidongdianji.py`)
  - 实现自动化点击操作
  - 可用于游戏自动化控制

## 目录结构

```
5ml/
├── ceshi.py              # 棋盘分割功能
├── suanfa5.py            # 评分算法实现
├── zidongdianji.py       # 自动点击功能
├── 123.png               # 测试图片
├── LICENSE               # 许可证
├── coordinates.txt       # 坐标数据文件
├── numbers.txt           # 数值数据文件
├── processed_matrix.txt  # 处理后的矩阵数据
├── fenge/                # 分割的棋子图片
│   ├── chess_piece_10_*.jpg   # 10号棋子样本
│   └── chess_piece_11_*.jpg   # 11号棋子样本
└── muban/                # 模板图片
    └── template_*.jpg         # 9种模板图片
```

## 依赖要求

- Python 3.x
- OpenCV (用于图像处理)
- NumPy (用于数值计算)

## 安装方式

```bash
pip install opencv-python numpy
```

## 使用方法

### 棋盘分割示例

```python
from ceshi import segment_chessboard
import cv2

# 加载图片
image = cv2.imread('123.png')

# 分割棋盘为9行10列
rows, cols = 9, 10
chessboard_squares = segment_chessboard(image, rows, cols)

# 处理每个格子...
```

### 评分算法示例

```python
from suanfa5 import find_best_solution, find_all_scoring_rectangles

# 从文件加载矩阵数据
with open('processed_matrix.txt', 'r') as f:
    matrix = eval(f.read())

# 设置超时时间(秒)
timeout = 30

# 查找最优解
best_solution = find_best_solution(matrix, timeout)

# 或查找所有评分矩形
all_rectangles = find_all_scoring_rectangles(matrix)
```

## 数据文件说明

| 文件 | 说明 |
|------|------|
| `coordinates.txt` | 棋盘或图像坐标数据 |
| `numbers.txt` | 数字数据存储 |
| `processed_matrix.txt` | 处理后的矩阵结果 |

## 许可证

本项目遵循 LICENSE 文件中的许可协议。

## 注意事项

1. 请确保图片路径正确
2. 模板匹配效果受图片质量影响
3. 自动点击功能请谨慎使用，遵守相关平台规则
```