寻找靶点
所谓靶点，就是目标物体中心的那个小圆点，颜色值为0xf5f5f5。
那么我们只需要寻找颜色值为0xf5f5f5的色块就可以了，为了规避其他物体相近颜色干扰，我们可以限制色块的大小，正确大小的色块才是靶点。
但是如何计算色块的大小呢，色块最顶端到最底端y坐标的差值我们作为色块的高度，同理，最左侧到最右侧x坐标的差值作为宽度，我们只需要查找这四个顶点的坐标就可以了。
本来打算用凸包的Graham扫描算法，后来发现色块已经是凸包了，且边缘像素是连续的，那么我们按照一定顺序，遍历边缘像素，就可以在O(n^-2)的时间复杂度里，得到色块的顶点坐标了。
我们从第一个像素点开始，寻找的顺序如图所示：
/** * 寻找色块顶点像素 */ public static final Pixel[] findVertexs(Pixel[][] pixels, Pixel firstPixcel) { Pixel[] vertexs = new Pixel[4]; Pixel topPixel = firstPixcel; Pixel leftPixel = firstPixcel; Pixel rightPixel = firstPixcel; Pixel bottomPixel = firstPixcel; Pixel currentPixcel = firstPixcel; //先把坐标置于左上角 while (checkBorder(pixels, currentPixcel)//判断是否超出图像边缘 && Color.compareColor(pixels[currentPixcel.y - 1][currentPixcel.x], firstPixcel)) {//判断是否是相同颜色 currentPixcel = pixels[currentPixcel.y - 1][currentPixcel.x]; } while (checkBorder(pixels, currentPixcel) && Color.compareColor(pixels[currentPixcel.y][currentPixcel.x - 1], firstPixcel)) { currentPixcel = pixels[currentPixcel.y][currentPixcel.x - 1]; } //寻找上顶点像素 while (checkBorder(pixels, currentPixcel)) { if (Color.compareColor(pixels[currentPixcel.y - 1][currentPixcel.x], firstPixcel)) { currentPixcel = pixels[currentPixcel.y - 1][currentPixcel.x]; } else if (Color.compareColor(pixels[currentPixcel.y][currentPixcel.x + 1], firstPixcel)) { currentPixcel = pixels[currentPixcel.y][currentPixcel.x + 1]; } else { topPixel = findCenterPixcelHorizontal(pixels, currentPixcel); break; } } //寻找右顶点像素 while (checkBorder(pixels, currentPixcel)) { if (Color.compareColor(pixels[currentPixcel.y][currentPixcel.x + 1], firstPixcel)) { currentPixcel = pixels[currentPixcel.y][currentPixcel.x + 1]; } else if (Color.compareColor(pixels[currentPixcel.y + 1][currentPixcel.x], firstPixcel)) { currentPixcel = pixels[currentPixcel.y + 1][currentPixcel.x]; } else { rightPixel = findCenterPixcelVertial(pixels, currentPixcel); break; } } //寻找下顶点像素 while (checkBorder(pixels, currentPixcel)) { if (Color.compareColor(pixels[currentPixcel.y + 1][currentPixcel.x], firstPixcel)) { currentPixcel = pixels[currentPixcel.y + 1][currentPixcel.x]; } else if (Color.compareColor(pixels[currentPixcel.y][currentPixcel.x - 1], firstPixcel)) { currentPixcel = pixels[currentPixcel.y][currentPixcel.x - 1]; } else { bottomPixel = findCenterPixcelHorizontal(pixels, currentPixcel); break; } } //寻找左顶点像素 while (checkBorder(pixels, currentPixcel)) { if (Color.compareColor(pixels[currentPixcel.y][currentPixcel.x - 1], firstPixcel)) { currentPixcel = pixels[currentPixcel.y][currentPixcel.x - 1]; } else if (Color.compareColor(pixels[currentPixcel.y - 1][currentPixcel.x], firstPixcel)) { currentPixcel = pixels[currentPixcel.y - 1][currentPixcel.x]; } else { leftPixel = findCenterPixcelVertial(pixels, currentPixcel); break; } } vertexs[0] = leftPixel; vertexs[1] = topPixel; vertexs[2] = rightPixel; vertexs[3] = bottomPixel; return vertexs; }
得到了四个坐标点，我们就可以计算色块的中点了，也就是目标落点。
对于没有靶点，但是落点是规则平面的，也可以用类似算法。
斜率计算对于没有靶点，又不是规则平面的，我们怎么计算落点呢，这时候就要用到斜率了。
可以看得出来，每次左上角或右上角出现的物体，针对当前物体的方向都是一样的，也就是两个物体中心的连线，斜率是固定的。
基本所有的目标物体，最顶点像素中点的x坐标，都是在物体中间，我们至少先得到了目标物体x坐标了，记为des.x ，接下来要求des.y 。
如上图所示，计算过程如下：
斜线的公式为 y=kx+b
那么，在棋子坐标上有 piece.y=k*piece.x+b
在目标落点坐标上有 des.y=kdes.x+b
代入得到 des.y=k*(des.x-piece.x)+piece.y
然而这种算法还是有偏差的。
可以看到，同样的斜率，如果棋子的位置有偏差，计算出来最终落点还是会有偏差的。
代码解析就先讲这么多，希望有大神可以提出更好的解决方案。
